I trådlösa sensornätverk är det svårare att upptäcka och spåra kontinuerliga naturföremål på grund av deras unika egenskaper såsom ojämn expansion och sammandragning. Ett kontinuerligt objekt sprids vanligen över ett stort område, och därför behövs ett stort antal sensornoder för att upptäcka objektet. Noder kommunicerar med varandra såväl som med diskbänken för att utbyta styrmeddelanden och rapportera deras detekteringsstatus. Sänkan utför beräkningar på de mottagna uppgifterna för att uppskatta objektgränsen. För noggrann gränsuppskattning måste noder vid fenomengränsen väljas noggrant. Fel på en eller flera gränsnoder (BNs) kan avsevärt påverka objektdetekteringen och gränsuppskattningen noggrannhet vid diskbänken. Vi utvecklar en effektiv metod för att upptäcka objekt som inte bara detekterar och återhämtar sig från BN-fel utan även minskar antalet och storleken på transmissionerna utan att äventyra noggrannheten i gränsuppskattningen. Det föreslagna tillvägagångssättet använder de rumsliga och tidsmässiga egenskaperna hos sensornoder för att upptäcka objekt BN. En Voronoi diagrambaserad nätverksklustring, och feldetekterings- och återvinningsschema används för att öka gränsuppskattningsnoggrannheten. Simuleringsresultat visar betydelsen av vårt tillvägagångssätt när det gäller energieffektivitet, kommunikation overhead och gränsnoggrannhet.
I REF utvecklar författarna en effektiv fel-bene objektdetektionsalgoritm som detekterar och återhämtar sig från binära nodfel.
A Continuous Object Boundary Detection and Tracking Scheme for Failure-Prone Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}