Practical sensor management for an energy-limited detection system

机译：能量限制检测系统的实用传感器管理

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Real-time detection of intermittent events requires continual monitoring and processing of sensor data. A battery-powered device that supports multiple sensing modalities and processing algorithms has the potential to save energy by using expensive sensors and algorithms only when the event of interest is most likely to occur. To develop a policy for sensing and processing management, we adopt maximum sequential information gain as an objective criterion for such energy-limited systems, which can be solved via dynamic programming. For binary hypothesis testing with two sensing options, the optimal management policy is a simple two-threshold test on the posterior belief. Detection of bird presence/absence in a wildlife monitoring application shows up to a 37% reduction in error rate over standard constant-duty-cycle sensing.

机译：间歇事件的实时检测需要持续监视和处理传感器数据。支持多种传感方式和处理算法的电池供电设备只有在最有可能发生关注事件时才有可能通过使用昂贵的传感器和算法来节省能源。为了制定用于传感和处理管理的策略，我们将最大顺序信息增益作为此类能量受限系统的客观标准，可以通过动态编程来解决。对于具有两个感知选项的二元假设检验，最佳管理策略是对后验信念进行简单的两阈检验。在野生动植物监测应用中检测鸟类的有无，与标准的恒定占空比传感相比，错误率降低了37％。

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来源
《IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing;ICASSP》|2012年|p.1641- 1644|共4页
会议地点 Kyoto(JP)
作者
Jun, David M.;
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作者单位

University of Illinois at Urbana-Champaign USA;

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