Abstract-Target spårning är en av de viktigaste applikationerna för trådlösa sensornätverk (WSN). Befintligt arbete kräver oftast organisera grupper av sensornoder med mätningar av ett måls rörelser eller exakta avstånd mätningar från noderna till målet, och förutsäga dessa rörelser. Dessa är dock ofta svåra att uppnå i praktiken, särskilt när det gäller oförutsägbara miljöer, sensorfel osv. I detta dokument föreslår vi ett nytt spårningsramverk, FaceTrack, som använder noderna i en rumslig region som omger ett mål, som kallas ett ansikte. I stället för att förutsäga målplatsen separat i ett ansikte, uppskattar vi att målet rör sig mot ett annat ansikte. Vi introducerar en kantdetektionsalgoritm för att generera varje ansikte ytterligare på ett sådant sätt att noderna kan förbereda sig inför målets rörelse, vilket i hög grad hjälper till att spåra målet i rätt tid och återhämta sig från specialfall, t.ex. sensorfel, förlust av spårning. Dessutom utvecklar vi en optimal urvalsalgoritm för att välja vilka sensorer av ansikten att fråga och för att vidarebefordra spårningsdata. Simuleringsresultat jämfört med befintligt arbete visar att FaceTrack uppnår bättre spårningsnoggrannhet och energieffektivitet. Vi validerar även dess effektivitet via ett proof-of-concept-system på Imote2-sensorplattformen.
Ett nytt spårningsramverk föreslås i REF, som kallas FaceTrack.
Detecting Movements of a Target Using Face Tracking in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}