Acoustic Sensor Networks (ASN) har ett brett spektrum av tillämpningar inom övervakning av natur- och stadsmiljö samt övervakning av inomhusaktivitet. Klassificering i nätverk är av avgörande betydelse i ASN:er eftersom trådlös överföring kostar flera storleksordningar mer energi än beräkning. De största utmaningarna med klassificering i nätverk i ASN:er är ett effektivt urval av funktioner, intensiva beräkningskrav och höga bullernivåer. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en sparsam representationsbaserad funktionslös, låg beräkningskostnad och bullertålig ram för klassificering i nätverk i ASN. Nyckelkomponenten i Sparse Tillnärmningsbaserad klassificering (SAC), 1 minimering, är ett konvext optimeringsproblem, och är känd för att vara beräkning dyrt. Dessutom utgår SAC-algoritmerna från att proverna är en linjär kombination av några träningsprover i träningsseten. För akustiska tillämpningar resulterar detta i ett mycket stort utbildningslexikon, vilket gör beräkningen omöjlig att utföra på resursbegränsade ASN-plattformar. Därför föreslår vi flera tekniker för att minska problemets storlek, för att passa SAC för klassificering i nätverk i ASN. Vår omfattande utvärdering med hjälp av två verkliga datauppsättningar (bestående av samtal från 14 grodarter respektive 20 cricketarter) visar att det föreslagna SAC-ramverket överträffar konventionella metoder som Support Vector Machines (SVMs) och k-Nearest Neighbor (kNN) när det gäller klassificeringsnoggrannhet och robusthet. Dessutom kan vår SAC-strategi behandla flermärkningsklassificering som är vanlig i ASN:er. Slutligen utforskar vi systemkonstruktionsutrymmena och visar att det föreslagna ramverket är genomförbart i realtid genom att implementera och utvärdera en akustisk klassificeringsapplikation på en inbäddad ASN-testbädd.
Wei och Al. I Ref föreslogs en sparsam representationsmetod för akustisk klassificering av WSN.
Real-time classification via sparse representation in acoustic sensor networks
{'venue': "SenSys '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}