Abstract-I detta papper anser vi problemet med sensorhantering för målspårning i ett trådlöst sensornätverk (WSN). För att bestämma uppsättningen sensorer med de mest informativa data utvecklar vi ett probabilistiskt sensorhanteringssystem baserat på de koncept som utvecklats inom kompressiv avkänning. I det föreslagna systemet där varje sensor överför sin observation med en viss sannolikhet via en sammanhängande flergångskanal (MAC) blir den observationsvektorn som tas emot vid fusionscentret en komprimerad version av de ursprungliga observationerna. I detta ramverk kan problemet med sensorhantering kastas som problemet med att hitta sannolikheten för överföring vid varje nod så att en given prestanda metrisk optimeras. Vårt mål är att bestämma de optimala värdena för sannolikheten för överföring så att spåren av Fisher-informationsmatrisen (FIM) maximeras vid varje given tidpunkt med en begränsning av den tillgängliga energin. Vi anser att två fall, där fusionscentret har i) fullständig information och ii) endast partiell information, om sensoröverföringar. Uttrycket för FIM härleds för båda fallen och de optimala värdena för sannolikheten för överföring hittas i enlighet därmed. Med icke-identiska sannolikheter, vi få resultaten numeriskt medan under antagandet att varje sensor överför med lika sannolikhet, vi får de optimala värdena analytiskt. Vi ger numeriska resultat för att illustrera prestandan hos det föreslagna probabilistiska sensorhanteringssystemet. Index Terms-kompressiv avkänning, sensorhantering, målspårning, trådlösa sensornätverk.
I REF föreslår författarna ett probabilistiskt sensorhanteringssystem baserat på kompressiv sensation och sannolikhetsteori.
Compressive Sensing Based Probabilistic Sensor Management for Target Tracking in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}