پیشنهاد الگوریتم تصمیم گیری بهینه شناسایی ادوات زرهی در شبکه های بدون مراقبت زمینی با کاربرد مرزبانی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه صنعتی مالک اشتر

چکیده

در سال های اخیر شبکه های بدون مراقبت در زمینه های گوناگون نظام یو صنعتی کاربردهای بسیار زیادی پیداکرده اند. یکی از حساس ترین این کاربردها، استفاده از این شبکه ها به منظور پایش مر زها و مناطق حساس عملیاتی است. قدرت تشخیص و تفکیک نوع آمد و شد در این مناطق از اساسی ترین نیازهای این نوع کاربری می باشد. هدف از این مقاله، معرفی، پیاده سازی و مقایسه ی مهم ترین الگوریت مهای شناسایی اهداف است که علاوه بر پاسخ قابل قبول، در کاربردهای عملی نیز قابل اجرا باشند.همچنین پس از مقایس ه و تحلیل نتایج ، روشی برای تلفیق نتایج الگوریت مهای مختلف برای رسیدن به پاسخی دقیق تر از پاسخ هر یک از آن ها ارائه شده است. رو شهای معمول تلفیق داد هها بر مبنای رأ یگیری بین الگوریتم های مختلف قرار دارند. در این رو شها ارزش تمامی الگوریت مها یکسان در نظر گرفته می شود. نشان داده خواهد شد که در روش پیشنهاد شده ی تلفیق، دقت پاسخ نهایی نسبت به بهترین الگوریتم به میزان تقریبی 22 درصد و نسبت به روش تلفیق عادی به میزان 11 درصد بهبود پیدا م یکند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

An Optimum Decision Fusion Algorithm for Target Classification in UGS Networks with Border Protection Applications

نویسندگان [English]

  • Mehdi Tajikkhas
  • Morteza Kazerooni
چکیده [English]

Wireless sensor networks are significant technologies nowadays which provide opportunities for several military and industrial fields. One of the most crucial of these applications is field and border monitoring. Detection and recognition of an intruder is performed based on sensor measurements from environment. Implementation of suitable pattern-recognition algorithms is necessary to process these data. This paper presents a comparison between performances of the most commonly used algorithms in this field from different points of view. Also a new algorithm for weighted decision fusion is introduced. It will be shown that with help of this algorithm, the result will become more accurate. The accuracy of this algorithm is about 11 percent better than common decision fusion algorithms.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Unattended Ground Sensor Networks
  • Pattern Recognition
  • Parzen Classification
  • Linear Discriminate Classification
  • Decision Fusion