期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LIU Zhi-min;OUYANG Zhang-dong;WANG Tian;LIU Shu-kun(College of Mathematics and Computational Science,Hunan First Normal University,Changsha,Hunan 410205,China;College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen,Fujian 361021,China;College of Information Science and Enigneering,Hunan Women’s University,Changsha,Hunan 410004,China)
机构地区:[1]湖南第一师范学院数学与计算科学学院,湖南长沙410205 [2]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021 [3]湖南女子学院信息科学与工程学院,湖南长沙410004
基 金:湖南省自然科学基金(No.2019JJ50094,No.2017JJ2055,No.2018JJ2193)。
年 份:2021
卷 号:49
期 号:1
起止页码:77-84
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:覆盖是评价视频传感器网络对监测区域感知质量的重要指标.与传统的覆盖问题不同,随着目标的移动,全视角覆盖需要从任意方向捕捉到目标的有效正面,其覆盖估计问题也更加复杂.目前,大量的研究工作主要假设同构节点随机部署在监测区域内以实现全视角覆盖,本文研究异构视频传感器网络全视角覆盖估计问题,为消除边界效应,提出了扩展监测区域及最大探测区域的概论,并推导出目标全视角覆盖估计模型,通过实验对场景仿真值及模型理论值进行比较分析,结果表明它们之间的平均绝对覆盖误差基本保持在6.5%以内.
关 键 词:视频传感器网络 覆盖估计 全视角覆盖 节点预测
分 类 号:TP393]
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引证文献:
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同被引文献:
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