Sensornätverk som snabbt kan lokalisera, fullfölja och fånga många rörliga mål kan användas för övervakning av stora områden. Av Songhwai Oh, studentmedlem IEEE, Luca Schenato, medlem IEEE, Phoebus Chen, studentmedlem IEEE, OCH Shankar Sastry, Fellow IEEE ABSTRACT  med hjälp av ett sensornätverk. Den största utmaningen med att utveckla ett realtidskontrollsystem med hjälp av sensornätverk är inkonsekvensen i sensormätningar på grund av paketförlust, kommunikationsfördröjning och falska upptäckter. Vi tar itu med denna utmaning genom att utveckla ett hierarkiskt kontrollsystem i realtid, LochNess, som frikopplar skattningen av undvikande stater från förföljares kontroll via flera lager av datafusion. De flera skikten av datafusion omvandlar bullriga, inkonsekventa och spruckna sensormätningar till en konsekvent uppsättning sammanslagna mätningar. Tre nya algoritmer är utvecklade för LochNess: multisensorfusion, hierarkisk multimålspårning och multiagentsamordningsalgoritmer. Multisensorfusionsalgoritmen omvandlar korrelerade sensormätningar till positionsuppskattningar, den hierarkiska multimålspårningsalgoritmen baserad på Markov-kedjan Monte Carlo data association (MCMCDA) spårar ett okänt antal mål, och multiagentalgoritmerna samordnar förföljare för att jaga och fånga undvikare med hjälp av robust minimitidskontroll. Styrsystemet LochNess utvärderas i simulering och demonstreras framgångsrikt med hjälp av ett storskaligt sensornätverk för utomhusbruk.
Åh et al. REF illustrerade de största utmaningarna när det gäller att utveckla realtidskontrollsystem för jakt-evasionsspel med hjälp av ett storskaligt sensornätverk.
Tracking and Coordination of Multiple Agents Using Sensor Networks: System Design, Algorithms and Experiments
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Engineering', 'Computer Science']}