文件名称:Fusion-based-Sensor-Placement

  • 所属分类:
  • 数学计算/工程计算
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2013-04-18
  • 文件大小:
  • 233kb
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论文 在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和

低的误警率,是关键问题之一。采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度。提

出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布

置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域。仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有

效减少所使用的传感器节点数目。

-

Sensor placement is a key issue in target detection,placing smaller sensors to achieve high detection accuracy

which presented as a specific high detection probability and a low false alarm rate is very important.Data fusion based

collaboration between sensors can boost the level of accuracy in general.In this paper,the accuracy model and the rela-

tionship between the fusion radius and density of sensors were analyzed a quality-threshold clustering algorithm was

employed to organize the surveillance locations into placement units,place sensors in them from the intensive to sparse

one.Simulation results show that this placement algorithm can significantly reduce the total number of sensors with

guaranteed accuracy.
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