Cooperative Localisation and Object Recognition in Autonomous UWB Sensor Networks (CoLOR)

链接本文：http://www.photon.cn.cn/cn/y20170/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/abstract/Das mögliche Anwendungsszenario ist durch mobile bzw。gezielt positionierte Knoten eines verilten Sensornetzwerks beschrieben, die in iner unbekannten Umgebung ausgebracht werden and ohne ine Infrastuktur auskommen msssen, wie as z.B. in iner Notfallsituation, etwa im Zusammenhang mit einer feer - oder Erdbebenkatastrophe oder eines terroranschlagsder Fall sein könnte。Die Sensorknoten sollen in der Lage sein, see in der unbekannten Umgebung selbständig zu orientieren。大津大学<s:1>传感器网络系统与传感器网络系统的协调系统研究与应用können。我们的sollen unbekante object（对象）和identififiien（对象）、statische（对象）和befifiteen（对象）、Personen（对象）和Personen（对象）。Sie sollen auch gefährliche Situation, wie Brandquellen und verschttete Personen delektieren und die baukonstruction grob auf Beschädigung pre<e:1>。Der Vorteil von UWB fr diese Anwendung ist die Fähigkeit, auch beschlechter optischer sight zu arbeen and object jekte hochauflösend zuorten。UWB-Wellen können objjekte durchingen and Information <e:1>内部结构bzw。<s:1>材料与材料管理与生命管理。在多统计情景下，unterscheiden dabei zunächst；在多统计情景下，unterscheiden Anzahl weit verilter；在多统计情景下，unterscheiden sensorter；在多统计情景下，unterscheiden sensorter；在多统计情景下，unterscheiden sensorter；在多统计情景下，unterscheiden sensorter；在多统计情景下，unterscheiden sensorter；1 . Die daraus resultierenden sensorischen Fähigkeiten erlauben diesenknoten, charteristische Merkmale der Ausbreitungsumgebung selbständig zudelektien and zuerkennen。传感技术的发展与发展：传感技术的发展与发展。大尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度尺度。本文主要研究异质传感器的协同工作、超宽带信号传输与仿真。大足gehören Verfahren der Signal Verarbeitung， der Parameterschätzung, Ortung, Merkmalsextraktion, Prinzipien der Sensordatenfusion, Abbildungsverfahren usw。inbesonere sollen solche算法untersucht werden， die eetechzeitimplementation in einem verilten Sensornetz versprechen。

Das Projekt CoLOR soll Beiträge zur Lokalisierung, Navigation und Objekterkennung in verteilten UWB-Sensornetzwerken liefern. Das mögliche Anwendungsszenario ist durch mobile bzw. gezielt positionierte Knoten eines verteilten Sensornetzwerks beschrieben, die in einer unbekannten Umgebung ausgebracht werden und ohne eine Infrastuktur auskommen müssen, wie das z.B. in einer Notfallsituation, etwa im Zusammenhang mit einer Feuer- oder Erdbebenkatastrophe oder eines Terroranschlags der Fall sein könnte. Die Sensorknoten sollen in der Lage sein, sich in der unbekannten Umgebung selbständig zu orientieren. Dazu müssen sie die geometrische Struktur der Umgebung erkennen und auf das Koordinatensystem des Sensornetzwerks beziehen können. Sie sollen unbekannte Objekte aufspüren und identifizieren, statische und bewegte Objekte unterscheiden, Personen auffinden und ihre Lebensfunktionen testen. Sie sollen auch gefährliche Situation, wie Brandquellen und verschüttete Personen delektieren und die Baukonstruktion grob auf Beschädigung prüfen. Der Vorteil von UWB für diese Anwendung ist die Fähigkeit, auch bei schlechter optischer Sicht zu arbeiten und Objekte hochauflösend zu orten. UWB-Wellen können Objekte durchdringen und Information über ihre innere Struktur bzw. über ihre Materialzusammensetzung liefern. Wir unterscheiden dabei zunächst ein multistatisches Szenario, das aus einer Anzahl weit verteilter, kooperierender Sensorknoten besteht und ein Fledermausszenario das durch intelligentere Sensoren, die mit einem bistatischen UWB-Radar ausgestattet sind, beschrieben wird. Die daraus resultierenden sensorischen Fähigkeiten erlauben diesen Knoten, charakteristische Merkmale der Ausbreitungsumgebung selbständig zu delektieren und zu erkennen. Die Sensoren arbeiten schließlich zusammen, um sich selbständig in der unbekannten Umgebung zu orientieren. Dabei werden die verteilten Sensoren im multistatischen Szenario eher ein vollständiges (globales) Abbild der Umgebung liefern, während die autonomen Sensoren des Fledermausszenarios zu einer partielle Karte mit mehr Detailtiefe beitragen werden. Dementsprechend werden wir die grundsätzlichen Strategien und Algorithmen für die Kooperation der heterogenen Sensorknoten aufbauend auf UWB Messungen und Simulationen ausarbeiten. Dazu gehören Verfahren der Signal Verarbeitung, der Parameterschätzung, Ortung, Merkmalsextraktion, Prinzipien der Sensordatenfusion, Abbildungsverfahren usw. Insbesondere sollen solche Algorithmen untersucht werden, die eine Echtzeitimplementierung in einem verteilten Sensornetz versprechen.