Abstract-Vi anser att problemet med att konfigurera sensorer i ett adaptivt sensornätverk som används för att övervaka meteorologiska funktioner. Ett sätt att bestämma framtida sensorkonfigurationer är att basera dem på information som för närvarande samlas in. Om till exempel ett meteorologiskt sensornätverk används för att övervaka stormar i Oklahoma, kan sensorerna dynamiskt konfigureras baserat på de förutsagda stormplatserna. Kalman filter och deras förlängningar används ofta för förutsägelse och spårning, men de har främst applicerats på objekt med känd eller fast dynamik såsom missiler eller människor. Vi undersöker fördelarna och begränsningarna med att använda Kalman filter för att spåra objekt med icke-stationär dynamik (t.ex. kan en storm växa i storlek). I synnerhet fokuserar vi på att spåra meteorologiska funktioner över tid med målet att använda denna information för att bestämma var radarerna ska fokusera sin avkänning. Vi presenterar resultat för att spåra stormceller som jämför minst-kvarts regression med Kalman filter och byta Kalman filter metoder. Våra resultat visar att Kalman filter metoder bättre förutsäga den framtida platsen för en storm centroid än en minst-kvarts regressionsalgoritm som för närvarande används för meteorologisk storm spårning.
Byta Kalman Filters kan användas för att övervaka gränser med icke-stationär dynamik (t.ex. en storm) som diskuteras i REF.
Switching kalman filters for prediction and tracking in an adaptive meteorological sensing network
{'venue': '2005 Second Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks, 2005. IEEE SECON 2005.', 'journal': '2005 Second Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks, 2005. IEEE SECON 2005.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}