Networked estimation for event-based sampling systems with packet dropouts.
Networked estimation for event-based sampling systems with packet dropouts.
复制标题
带有数据包辍学的基于事件的采样系统的网络估计。
DOI：
10.3390/s90403078
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Suh YS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nguyen VH;Suh YS
本文涉及一个网络估计问题，其中传感器数据通过网络传输。在基于事件的采样方案中，称为级别划分或发送delta（SOD）（SOD），如果当前传感器值与最后一个传输的差异大于给定阈值，则将传感器数据传输到估算器节点。基于事件的采样已被证明比在某些情况下尤其是在网络带宽改进中更有效的效率。但是，它无法检测到数据包辍学情况，因为数据传输和接收不使用时间触发的采样系统中发现的定期时间戳记机制。在此问题的激励下，我们提出了一种基于事件的采样方案，称为修改SOD，当传感器输出的更改超过给定阈值或时间超过给定间隔时，传感器数据将发送传感器数据。通过仿真结果，我们表明，当数据包辍学发生时，提出的修改后的SOD采样可显着提高估计性能。
This paper is concerned with a networked estimation problem in which sensor data are transmitted over the network. In the event-based sampling scheme known as level-crossing or send-on-delta (SOD), sensor data are transmitted to the estimator node if the difference between the current sensor value and the last transmitted one is greater than a given threshold. Event-based sampling has been shown to be more efficient than the time-triggered one in some situations, especially in network bandwidth improvement. However, it cannot detect packet dropout situations because data transmission and reception do not use a periodical time-stamp mechanism as found in time-triggered sampling systems. Motivated by this issue, we propose a modified event-based sampling scheme called modified SOD in which sensor data are sent when either the change of sensor output exceeds a given threshold or the time elapses more than a given interval. Through simulation results, we show that the proposed modified SOD sampling significantly improves estimation performance when packet dropouts happen.
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Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Nguyen VH;Suh YS
通讯作者：
Suh YS