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例如,在一个自然保护区,有大量的实惠振动和声学传感器节点可以分布在整个监控区域学习环境以非侵入的方式的条件和动物的行为(即没有将设备连接到动物)。
无线传感器网络还可以帮助通过声音来吸引动物,使交互式应用,如引导游客到兽群,以及保护濒危物种的猎人。
在这些情况下,整个应用程序的功能依赖于能检测到任何传入的目标(例如,动物,猎人等),感兴趣的特定区域。
使用了一个长期的随机部署的传感器节点本文针对目标检测的问题监测的区域。
局部区域覆盖被认为是这样的,即该传感器节点的空间密度通常是小的,因为这可能是这种情况在大地区的许多现实的监控方案。
在这样庞大而长远的部署,主要设计目标之一是最大化该系统的运行寿命,通过周期性地打开和关闭传感和通信部分,同时确保目标最终将被检测到,并且相应的通知将一个给定的时间间隔内发送。
虽然最近几年内目标检测的问题已经被广泛研究(例如,见[1-4]),一个完整的性能建模框架仍然在现实背景下缺失目标检测应用的高能效无线传感器网络。
在本文中我们进一步扩展提出的初步结果在[5],推导基于一组相关度量大的性能分析框架。
本文汇集了以下主要贡献:
它提出了一个分析框架来描述的义务,有环(在传感和性能通信层)无线传感器网络中错过了目标检测,检测的延迟,延迟通知的概率方面传输,和平均能量消耗。
此外,我们提出了一个工程的工具箱,允许有效地为了使一个无线传感器网络的功能在一个期望的操作点,其特征在于由一个权衡设置配置参数之间的能源消耗和服务质量(在检测能力和延迟方面)然后,我们验证使用我们的工具箱来优化配置下的现实约束的无线传感器网络。
本文的结构如下。
在第2节中,我们讨论相关的相关工作。
在第3节中,我们描述的问题和仿真设置。
在第4节中,我们首先推导出的概率评估的分析框架漏检,而我们使用的仿真结果提交其评估。
第5特征所需的延迟目标检测。
第6和7提供的分析模型的能量消耗的延迟和评价,分别在第8节,我们将演示如何提出分析工具箱,可以用来配置一个无线传感器网络。
最后,第9条规定结束语和进一步的工作清单。
2.预备知识
2.1目标检测问题
给定区域的监视是在许多军事和民用领域的重要。
特别地,一个无线传感器网络可有助于检测横跨监视区域进入的目标。
一旦在目标的检测,警报消息被发送到网关节点,即连接处或接入点(AP),它可以达到外网控制中心。
运营点一个无线传感器网络可以使用许多相关的的性能度量,包括概率来表征缺少一个入的目标(表示Pmd),并在同时进入该区域的多个目标的情况下,丢失了所有来袭目标(记为P的概率妈的进入目标(表示为Pma)或至少一种莫)。
在下文中,我们还考虑了延迟用于检测靶标(表示为Ddet)时,通知发送延迟(记为D)和网络的寿命(表示为L)。
目标检测的使用长期部署一个无线传感器网络的问题在于无法避免的权衡节能策略提高检测能力,反应能力,以及网络寿命方面。
在这些电池供电网络中,节点是周期性'
关闭'
,根据在两个感测和通信电平适当的占空比,在为了节约能源。
不过,虽然延长了网络寿命,这些操作对也会影响:
(i)Pmd,Pma,Pmo和Ddet,因为节点可以是关闭时的目标跨越其感测区域;
(ⅱ)D中,由于睡眠节点可以延迟传输对AP的警报消息。
本文旨在提供上述性能指标的分析框架,同时考虑到免税循环技术的影响。
验证得出的分析模型后,本文的最后一部分提供一个实际应用案例,足见经营者可以预测在现实部署的无线传感器网络的性能场景及可评估的权衡有利于在一个又一个性能指标时出现。
2.2无线传感器网络模型
整个系统的模型的主要参数列于表1中。
在此表中给出的器件的具体值已采取从内部数据表由泰利斯原型传感器节点。
如同其他知名商业使用CC2420chipcon的传感器节点(例如,[25,26]),功耗较高,在接收模式中比在全功率传输模式。
本文所考虑的无线传感器装置中嵌入两个主要的亚单位组成:
(ⅰ)感测子单元和(ii)该通信子单元。
前者配备一个地震传感器,其感测范围的RS(尺寸:
[米])是最大在岩石表面,其中由于进入目标的振动传播具有衰减小。
由于地震传感器可被放置在不同的表面,如沙或粘土状地形,其中传播模型是不同的,并且衰减较高,我们认为RS的不同值。
为了减少系统的能量消耗,传感部分可以被周期性地关闭,根据归一化的占空比,在一段持续时间tsens的(尺寸:
[S]),所确定的参数β传感∈(0,1],更确切地说,在每个周期的节点感测周围环境长度β的间隔SENStsens与睡眠时间间隔(1-βSENS)tsens;
然后,占空比重新开始在连续的时期。
与感测操作相关联的电力消耗被表示为Ωsens(尺寸:
[W])。
我们假设所有传感器节点具有RS相同的价值观,βSENS和tsens。
通信子单元,其特征在于由一个传输范围RT(尺寸:
[米]),通过RT»
RS。
一般来说,室温之间百米和千米(在视线的情况下)的范围内。
在本文的其余部分,RT将被设置为250微米。
如对于所述感测子单元,占空比循环也被认为是用于通信的子单元。
在这种情况下,占空周期周期被表示为t通讯(尺寸:
[秒]),这期间的期间,所述通信子单元是在该百分比由参数β定通讯∈(0,1]。
在下文中,我们假设只在第一个节点检测目标发送提醒消息给AP。
在潜伏期后推导目标检测模型(第6节),我们平衡无碰撞传输的假设相对于该节点的空间密度和传入对象的数目。
在监控场景中,媒体访问控制(MAC)协议必须保证最低的能耗和最低的延迟。
下面,我们考虑为分析框架推导一个特定的MAC协议。
更确切地说,我们选择在X-MAC协议[27]它适合于低吞吐量和低延迟的通信。
这个随机接入协议主要是胜过最调度MAC协议,如[28]。
在第6节中,我们提供的X-MAC协议的更多细节,其对应的主要参数(即,Sd,Sp,Sal,ΩTx,ωRX和偏振角Ωs),其参考值示于表1中。
派生模型的延迟(第6节)和网络的生命周期(第7节)是具体到X-MAC协议。
他们允许我们给系统工程的一些例子与实际应用案例在第8节,但是我们要注意的,那拟议的框架可以通过适当的建模相应的通信扩展到其他的MAC协议层。
我们假设受监视区域为与长度d的侧的方s(尺寸:
[米]),在其中,N传感器独立随机部署。
在第4节中,我们得出的漏检概率的分析下界,下的非重叠的感测区域的约束。
这种有效性和气密性约束,相对于该在随机节点部署(可能有重叠的区域)的情况下的性能进行了研究。
我们还假设该潜在目标交叉下列直线轨迹被监视的区域中,如图所示。
每个轨迹唯一地通过(i)在被监视区域的周界的入口点确定,在[0,4d的均匀分布的S]
(ⅱ)一个入口角,相对于由入口侧给定的基准轴,均匀分布在[0,π]。
及(iii)一定目标速度v(单位m/s)
3.目标检测错误率
3.1初步背景:
非重叠区域检测
我们为错过了目标探测概率的评估分析框架扩展呈现的结果文献[6],我们简要回顾如下。
有关建议推导的详细信息,有兴趣的读者是[7,8]提到除了为[6],也到为了检测目标与周长L0的正方形区域中,假设N个传感器,记为{SI}n=1是随机放置在这个区域。
感测到的第i个传感器SI的区域的周长表示成Ii。
假设没有事先知识的方向和目标的入口点和不同的传感器的感应区域不重叠概率Pd(K),至少当k≥1传感器探测穿越感兴趣的领域的目标可以表示为[6]
(2)
换句话说,术语(*)表示瓦特传感器(确定第j个可能的配置)检测的概率目标和其他N-W没有。
为了简化分析,假设检测到的区域的周长都相等,即LH=∀ħ∈{1,….,N},漏检的
(2)中的概率减小到这里我们用到了一个事实,即¯
Ž(0)Ĵ={1,2,….,N}。
直观地说,指的是该术语在(3)的右手侧,Pmd仅在周长的长度取决于{lv}NV=1感测到的区域与监视区域的周长L0的,无论内部的传感器的位置的监视区域和目标轨迹的长度。
我们点出,根据Pd
(1)是一个目标是由所述至少一个传感器(而不是只有一传感器)检测到的概率,则Pmd的计算不依赖于一个目标可能已经通过其他传感器检测到的事实。
相反,我们简单地评价了一个通用的传感器检测到传入的对象的概率,而忽略了什么其它的传感器有完成。
根据第3.2节中介绍的模型,并回顾了所有的传感器具有相同的感应范围时,公式(3)可以改写为如下:
(4)
其中2πRS/(4Ds)是一个目标是在轨迹的概率[6]。
请注意,约束非重叠的圆形感应区自动意味着部分覆盖与检测孔。
我们注意到方程。
(4)在方案中的节点的感测的区域不重叠保存。
在存在重叠,方程(4)应细化到考虑到重叠感测区域的整体周长比之单一感测区域的所有周边的总和短。
因此,在重叠的覆盖范围的存在由传感器节点保证降低,所以没有检测出目标的网络的能力。
换句话说,该方法
在[6]允许导出的错误检测的概率的下限在随机节点的存在提出部署。
遗漏检测在后者的情况下的精确概率的评价在分析上和部署依赖上是比较困难的,为了实现它,我们将利用仿真。
3.2传感占空比的整合
整合占空比在传感层面,我们扩展在4.1节中介绍的模型推导出一个下界上漏检的同时作为传感占空比βsens的函数的概率传感和无线传感器网络的拓扑结构一个单一的传感器检测到目标的概率对应于下面两个事件的概率同时证实:
(i)该目标的轨迹交叉感测由传感器(事件记为E中的区域SOT)和传感器检测到它的穿越感测区的目标(事件记为Edet)我们指出,感测节点的区域是完全覆盖,也就是说,如果一个目标穿过传感器的感测区域时,后者打开时,它被检测到的概率等于1。
因此,某个特定的传感器检测到目标的概率,记为Pd-ss,可以表示为
由于后观察(4),P{É
sot}可以表示为2π的RS/(4DS)。
为了评估p{É
det|电子SOT},我们认为该计划对于睡眠占空比呈现在图2(a)。
由于目标到达与有限的速度v,的过境时间感应区域为T交叉=L/v,其中L是表示交叉点的目标之间的长度的随机变量轨迹和由传感器检测到时,如图所示的区域。
2(b)所示。
由于没有关于目标的到达时刻的信息,这是假设在此期间持续tsens均匀分布。
当传感器上(即子区间内持续时间βSsens),任何输入的目标将被检测到。
在该情况下,该传感器是关闭的,即子周期期间持续时间(1-βsens)tsens,分析,必须细化。
设E目标是事件2{该传感器上的瞬间在哪个目标进入感应区}。
运用全概率定理[29],P{É
DET|电子sot}然后可以表达为
表达式中,传感器的活性周期不依赖于目标-一个可以写入可以改写为
因此,P{¯
Etarget|ESoT}=1−βsens,我们现在要评估在(5)的右边最后一个概率根据上¯
E的条件目标和ESOT,目标到达时间,记以Ta,是一个随机可变长度以上的区间(1-βsens)tsens。
为了有成功的探测,目标必须保持在直到所感测的区域中的传感器接通其感测装置在下列活跃期。
在这种情况下,也一绝区分两种情况:
(i)Tcross>
(1−βsens)tsensand(ii)Tcross<
(1−βsens)tsens
在前者的情况下,目标将是检测到的,因为它仍然在感测到的区域的时间间隔长于睡眠间隔。
在后者的情况下,相反,目标将被检测到,如果它进入感测区域中的传感器的睡眠时间间隔的最后部分,这样它会在其下面的有源期间被检测到。
在这种情况下,P{EdetSOT}(5)可以执行如下。
参考文献
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Energy-efficientmobiletargetdetectioninWirelessSensorNetworkswithrandomnodedeploymentandpartialcoverage
Abstract:
Thispaperaddressestheproblemofengineeringenergy-efficienttargetdetectionapplications,usingunattendedWirelessSensorNetworks(WSNs)withrandomnodedeploymentandpartialcoverage,forlong-lastingsurveillanceofareasofinterest.Asbatteryenergydepletionisacrucialissue,aneffectiveapproachconsistsinswitchingonandoff,accordingtoproperdutycycles,sensingandcommunicationmodulesofwirelesssensornodes.Makingthesemodulesworkinanintermittentfashionhasanimpacton(i)thelatencyofnotificationtransmission(dependingonthecommunicationdutycycle),(ii)theprobabilityofmissedtargetdetection(dependingonthenumberofdeployednodes,thesensingdutycycle,andthenumberofincomingtargets),and(iii)thedelayindetectinganincomingtarget.Inordertooptimizethesystemparameterstoreachgivenperformanceobjectives,wefirstderiveananalyticalframeworkwhichallowsustoevaluatetheprobabilityofmissedtargetdetection(inthepresenceofeithersingleormultipleincomingtargets),thenotificationtransmissionlatency,thedetectiondelay,andthenetworklifetime.Then,weshowhowthis“toolbox’’canbeusedtooptimallyconfiguresystemparametersunderrealisticperformanceconstraints.
1.Introduction
WirelessSensorNetworks(WSNs)areformedbybattery-powereddevicescommonlyusedforenvironmentalmonitoring,militarysurveillance,andindustrialautomation.Recentadvancesinhardwareminiaturization,low-powerradiocommunications,andbatterylifetime,togetherwiththeincreasingaffordabilityofsuchdevices,arepavingthewayforawidespreaduseofWSNsinavastarrayofapplications.Forexample,inanaturalreserve,alargenumberofaffordablesensornodeswithvibrationandacousticsensorscanbespreadthroughoutthemonitoredareatostudyenvironmentalconditionsandanimalbehaviorsinanunintrusivemanner(i.e.,withoutattachingdevicestoanimals).WSNscanalsohelptoattractanimalsthroughsounds,toenableinteractiveapplications,suchasguidingvisitorstoanimalherds,aswellastoprotectendangeredspeciesfromhunters.Inthesecontexts,thewholeapplicationfunctionalitiesrelyontheabilitytodetectanyincomingtarget(e.g.,animal,hunter,etc.)inagivenareaofinterest.Thispaperaddressestheproblemoftargetdetectionusingalong-termrandomdeploymentofsensornodesoveramonitoredarea.Partialareacoverageisconsidered,i.e.,thespatialdensityofthesensornodesistypicallysmall,asthiscouldbethecaseinmanyrealisticsurveillancescenariosoflargeareas.Insuchvastandlong-termdeployments,oneofthemaindesigngoalsistomaximizetheoperationallifetimeofthesystem,bycyclicallyswitchingonandoffthesensingandcommunicationparts,whileensuringthattargetswilleventuallybedetectedandthatthecorrespondingnotificationwillbetransmittedwithinagiventimeinterval.Althoughtheproblemoftargetdetectionhasbeenextensivelystudiedinrecentyears(see,e.g.,[1–4]),acompleteperformancemodelingframeworkisstillmissinginthecontextofrealistictargetdetectionapplicationsforenergy-efficientWSN.Inthispaper,wefurtherextendthepreliminaryresultspresentedin[5],derivingaperformanceanalysisframeworkbasedonalargersetofrelevantmetrics.Thispaperbringsthefollowingmaincontributions:
itproposesananalyticalframeworktocharacterizetheperformanceofadu
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