کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4974812 | 1365550 | 2014 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Finite-time dynamic coverage for mobile sensor networks in unknown environments using neural networks
ترجمه فارسی عنوان
پوشش پویای محدود برای شبکه های حسگر تلفن همراه در محیط های ناشناخته با استفاده از شبکه های عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
ترجمه چکیده
این مقاله به مسئله پوشش دینامیکی محدود برای شبکه های حسگر تلفن همراه در محیط های ناشناخته می پردازد. با معرفی شرایطی که پوشش پویای تمام نقاط در محدوده حسگر هر سنسور از یک سطح مثبت، سطح استحکام مطلوب را افزایش می دهد، یک استراتژی کنترل سوئیچینگ برای تضمین دستیابی پوشش مطلوب کل ماموریت در زمان محدود ایجاد شده است. محیط توسط یک تابع چگالی مدل سازی می شود و شبکه های عصبی برای یادگیری تابع معرفی می شوند. با توجه به توان تقریبی شبکه های عصبی، طرح کنترل پیشنهادی می تواند محیط بدون دانش پیشین در ساختار تابع چگالی را یاد بگیرد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This paper addresses the finite-time dynamic coverage problem for mobile sensor networks in unknown environments. By introducing a condition where dynamic coverage of all points within the sensing range of each sensor exceeds the desired coverage level by a positive constant, a switching control strategy is developed to guarantee the achievement of desired coverage of the whole mission domain in finite time. The environment is modeled by a density function and neural networks are introduced to learn the function. Due to the approximation capability of neural networks, the proposed control scheme can learn the environment without a priori knowledge on the structure of the density function.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of the Franklin Institute - Volume 351, Issue 10, October 2014, Pages 4838-4849
Journal: Journal of the Franklin Institute - Volume 351, Issue 10, October 2014, Pages 4838-4849
نویسندگان
Yi Qu, Shengyuan Xu, Cheng Song, Qian Ma, Yuming Chu, Yun Zou,