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

在UWB-Sensornetzwerken Liefern中，Das Projekt Colour soll Beiträge zur Lokalisierung，导航和Objekterkennung。这是因为移动bzw.gezielt的位置是什么，我们的感觉是，死在einer unbekannten Umgebung augebratht是和我们的基础设施，我们是zie das z.b.b的情况下，Zusammenang麻省理工学院的Feuer-oder Erdbebenkatavophe，他的恐惧落后于倒下在科恩特。他说：“我不知道你在哪里，我不知道你在哪里。”您的位置：我也知道>地区/地区>地区/地区。他说：“我不知道自己的身份，也不知道自己的身份，也不知道自己的身份。您的位置：我也知道>教育/教育/教育>环境与环境>，我的名字是什么，我的名字是什么，我是谁？这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情。UWB-Wellen könnnen Objekte odchdringen and Informationüber ihre innere StrukturBZW.über ihre Materialzusammensetzung liefern.我们不再需要多个统计数据，也不会有更多的数据，也不会有其他的数据。他说：“我的意思是，我不知道我的意思是什么？”在东方人的东方人中，你会发现你的名字是你的吗？大北是一个多统计的国家，在全球范围内都有自己的国家和地区，这些国家和地区都有自己的国家。Dementsprechend是我们运行的策略和算法，它是一种基于异源传感的自适应超宽带消息和仿真算法。这是一个非常重要的问题，因为这是一个非常重要的问题。我们不能用这种算法来解决问题，也不能满足我们的要求。

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.