Distributed Signal Processing for Distributed Sensor Networks

分布式传感器网络的分布式信号处理

基本信息

  • 批准号:
    EP/H012591/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 12.1万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2010 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The world is moving towards an environment of pervasive interconnected sensing. This is driven by the falling cost of hardware and significant advances in communications networks. In the defence sector many companies have realized the significance of this network enabled capability and have instigated their own programmes. Ideally the signal processing algorithms for such networks should be: computationally efficient - to minimize power and/or cooling requirements; communications aware - to minimize the costs of communications between sensors;non-hierarchical - so the network is robust to the removal and addition of sensors; globally convergent - so solutions are as accurate as those that would be obtained if each node had direct access to all the information across the network.In this proposal we offer a truly distributed signal processing solution to the distributed sensor problem of source localization. This is in contrast to the recent body of work on distributed adaptive processing algorithms which offer only parallel processing solutions to single input/ single output temporal filltering problems. Distributed sensor networks, by design and intent, provide a spatial processing capability, enabling source location. The distributed signal processing algorithms we seek facilitate this spatial processing capability. While our starting point is framed in terms of parallel processing adaptive filtering techniques, the theoretical framework we develop facilitates extensions into spatial signal processing and source location.
世界正在走向一个无处不在的互联感知环境。这是由于硬件成本下降和通信网络的重大进步。在国防部门,许多公司已经意识到这种网络使能能力的重要性,并开始实施自己的计划。理想地,用于这种网络的信号处理算法应该是:计算高效的-以最小化功率和/或冷却要求;通信感知的-以最小化传感器之间的通信成本;非分层的-因此网络对于传感器的移除和添加是鲁棒的;全局收敛-因此,如果每个节点都可以直接访问整个网络中的所有信息,那么解决方案就与获得的解决方案一样准确。我们为源定位的分布式传感器问题提供了一个真正的分布式信号处理解决方案。这是在对比最近的工作机构的分布式自适应处理算法,只提供并行处理解决方案,单输入/单输出的时间滤波问题。分布式传感器网络,通过设计和意图,提供空间处理能力,使源定位。分布式信号处理算法,我们寻求促进这种空间处理能力。虽然我们的出发点是在并行处理自适应滤波技术方面的框架,我们开发的理论框架有利于扩展到空间信号处理和源定位。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
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近场阵列形状校准
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wan S
  • 通讯作者:
    Wan S
Filtering approaches to accelerated consensus in diffusion sensor networks
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Maximum likelihood array calibration using particle swarm optimisation
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shuang Wan;Pei-Jung Chung;B. Mulgrew
  • 通讯作者:
    Shuang Wan;Pei-Jung Chung;B. Mulgrew
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