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センサネットワークにおける複数センサの協調によるターゲット捕捉手法に関する研究

传感器网络中多传感器协作目标捕获方法研究

基本信息

批准号：
18700066
负责人：
田村瞳
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

ターゲットトラッキングのためのセンサネットワークにおいて,高精度なセンシングデータの取得を行うことを目的として,ユーザ/システムの要求センサ数による単一ターゲットの同時捕捉手法を提案し,昨年度はセンサノード間でのメッセージ交換によって指定数の捕捉センサを自律分散的に決定するための基本アルゴリズムの提案と検証を行った.今年度は,アルゴリズムの詳細な評価と捕捉性能や省電力性能の向上のための改良を行い,主に次の3つの課題に取り組んだ.(1)高速移動ターゲットの捕捉率向上のための捕捉アルゴリズムの改良まず,メッセージ送出タイミングの調整による要求数の捕捉センサ決定までの遅延時間の短縮と,状態遷移の同期現象を軽減させるためにアルゴリズムを改良して,トラッキング性能を向上できることを示した.また,上記の改良に伴い,各センサの消費電力を抑制できることも示された.また,メッセージの受信状況からターゲットの接近を予知して捕捉性能を向上するターゲットの移動予測型アルゴリズムを提案,評価した.これにより,ターゲットの付近のみに捕捉センサが存在する状態になるため,センサネットワーク全体の省電力化が可能となる上,移動予測によってトラッキング性能が向上することが示された.(2)省電力化を考慮したターゲット捕捉アルゴリズムの解析的評価ターゲットの移動傾向に偏りがある場合に,ある特定の捕捉センサに電力消費量が偏らないように,周囲のセンサ同士で捕捉状態を切り替える手法を提案し,待ち行列解析により,ターゲットの移動速度と捕捉センサの切替速度を定量的に明らかにした.(3)実機を用いたプロトタイプシステム構築による捕捉精度の検証市販のセンサノード(人感センサ付き)を利用して,複数センサによるターゲット捕捉状態の可視化ツールを作成し,複数センサの同時捕捉によるセンシング精度の向上を確認した.

In order to achieve this goal, the number of requirements for the transfer/retrieval of information is required to be determined by the simultaneous capture method proposal. In order to achieve this goal, the number of requirements for the transfer/retrieval of information is required to be determined by the decentralized decision. This year, we will focus on the following three topics: capturing performance, saving power performance, improving performance, etc. (1)The capture rate of high-speed mobile station is improved, the delay time of capture station decision is shortened, the synchronization phenomenon of state transition is reduced, the capture rate of high-speed mobile station is improved, the performance of high-speed mobile station is improved. In addition to the above mentioned improvements, the power consumption of each unit is suppressed. For example, if you want to know the reception status of a mobile phone, you can make a proposal for a mobile phone. This is the case with mobile prediction, which can be used to detect the presence of a server and to save power for all servers. (2)Power saving is considered in order to capture and analyze the movement tendency of the target. In this case, the power consumption of the target is biased. In order to capture and analyze the target, the movement speed of the target and the displacement speed of the target are quantified. (3)In the process of construction, the capture accuracy of the capture accuracy model is verified by the user interface. The visualization of the capture status of the plurality of capture accuracy models is created by the user interface. The capture accuracy of the plurality of capture accuracy models is verified by the user interface.