Sammanfattning av denna webbsida: Vi studerar problemet med energieffektiv målspårning i trådlösa sensornätverk under vatten (UWSN). Eftersom UWSN-sensorer är batteridrivna är det ogenomförbart att byta ut batterierna när de är utmattade. Detta innebär att batteriets livslängd påverkar hela nätverkets livslängd. För att förlänga nätets livslängd är det värt att minska energiförbrukningen utifrån premissen om tillräcklig spårningsnoggrannhet. I detta dokument föreslås ett energieffektivt filter som genomför avvägningen mellan kommunikationskostnader och spårningsnoggrannhet. Enligt den distribuerade fusionsramen bör lokala sensorer inte skicka sin svaga information till fusionscentret om deras mätrester är mindre än den förgivna tröskeln. För att garantera målspårningsnoggrannheten genereras artificiella mätningar för att kompensera för dessa osenta verkliga mätningar. Därefter härleds ett adaptivt system för att dra full nytta av det konstgjorda mätbaserade filtret när det gäller energieffektivitet. Dessutom föreslås ett beräkningseffektivt optimalt system för sensorval för att förbättra spårningsnoggrannheten på premissen att använda samma antal sensorer. Simuleringar visar att vårt system har överlägsna fördelar i avvägningen mellan kommunikationskostnader och spårningsnoggrannhet. Det sparar mycket energi medan förlora lite spårning noggrannhet eller förbättrar spårning prestanda med mindre extra energikostnader.
Nyligen, Chen et al. REF härledde ett artificiellt mätbaserat energieffektivt filter som genomför avvägningen mellan kommunikationskostnaden och spårningsnoggrannheten.
An Artificial Measurements-Based Adaptive Filter for Energy-Efficient Target Tracking via Underwater Wireless Sensor Networks †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}