Target Tracking with Distributed Particle Filter and Support Vector Machine in Wireless Sensor Networks
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: هجدهمین کنفرانس ملی دانشجویی مهندسی برق ایران
- کد COI اختصاصی: ISCEE18_212
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 492
نویسندگان
Department of Information and Communication Technology, Payame Noor University, Tehran, Iran
Assistant Professor ,Department of Information and Communication Technology, Payame Noor University, Tehran, Iran
چکیده
An important application of wireless sensor networks is the tracking of objects moving through a monitored area. The use of particle filters for target tracking in sensor networks has become popular in recent years because they are able to process observations represented by nonlinear state-space models whit non-Gaussian noises. The particle filter consists of three basic steps: sampling, weight update and resampling. One of the main limitations of the proposed schemes is that their implementation in a wireless sensor network demands a prohibitive communication capability, because they assume that all the sensor observations are available to every processing node in the weight update step. In this paper, we use a machine learning technique, namely support vector machine to overcome this drawback and save energy consumption of sensors. Support Vector Machine is a classifier which attempts to find a hyperplane that divides the two classes with the largest margin. Given labeled training data, SVM outputs an optimal hyperplane which categorizes new examples. The training examples that are closest to the hyperplane are called support vectors. Using our approach, we could compress sensor observations and only support vectors will be communicated between neighbor sensors which lead to a communication cost reduction. Our simulation results show significant reduction in the amount of transmitting data over the network.کلیدواژه ها
Distributed Particle Filter, Support Vector Machines, Target Tracking, Wireless Sensor Networksمقالات مرتبط جدید
- سیستم تشخیص نفوذ در محیط رایانش ابری با استفاده از یادگیری ویژ گی
- کاهش هزینه تعمیراتی ماشین های سنگین از طریق بهبود الگوریتم درخت تصمیم با الگوریتم های انتخاب ویژگی Information Gain ،Correlation و SVM
- پردازش کوانتومی تصاویر پزشکی و تشخیص لبه آن با استفاده از الگوریتم QHED
- بررسی و مقایسه روشهای تشخیص اکانت های جعلی در شبکه های اجتماعی
- مکان یابی و مقدار بهینه منابع تولید پراکنده به منظورکاهش تلفات و بهبود انحراف ولتاژ شبکه نامتعادل توزیع
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.