视觉传感器网络边界部署k-覆盖数量估计
k-Coverage Estimation in Visual Sensor Networks Based on Boundary Deployment作者机构：湖南第一师范学院数学与计算科学学院 上海交通大学电子信息与电气工程学院 广州大学计算机科学与教育软件学院
出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)
年 卷 期：2019年第42卷第2期
页 面：79-92页
核心收录：
学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家“九七三”重点基础研究发展规划项目(2015CB352401) 国家自然科学基金(61632009,61472451)资助
主 题：视觉传感器网络 边界部署 k覆盖估计 节点预测 异构视觉传感器网络
摘 要：覆盖是评价视觉传感器网络对感兴趣区域(Field of Interest,FoI)监测质量的重要指标.与传统的全向传感器节点不同,视觉传感器节点的感知区域为扇形区域,其覆盖估计问题也更加复杂.目前,大量视觉传感器网络的研究工作主要假设同构节点随机部署在感兴趣区域内以对其实现覆盖.该文假设所有节点随机部署在感兴趣区域的外部边界以对FoI实现覆盖监测,同时研究异构部署的k-覆盖率估计问题.针对此应用场景,该文首次提出k-覆盖率估计模型,通过仿真对场景k-覆盖率,仿真值及模型理论值进行比较分析,结果表明模型理论值与场景仿真值的平均绝对覆盖误差基本保持在6%以内.该文的研究对边界部署的视觉传感器网络具有重要的指导意义.
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