Exploiting Data Compression Methods for Network-Level Management of Multi-Sensor Systems

机译：开发用于多传感器系统网络级管理的数据压缩方法

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Data compression ideas can be extended to assess the data quality across multiple sensors to manage the network of sensors to optimize the location accuracy subject to communication constraints. From an unconstrained-resources viewpoint it is desirable to use the complete set of deployed sensors; however, that generally results in an excessive data volume. Selecting a subset of sensors to participate in a sensing task is crucial to satisfying trade-offs between accuracy and time-line requirements. For emitter location it is well-known that the geometry between sensors and the target plays a key role in determining the location accuracy. Furthermore, the deployed sensors have different data quality. Given these two factors, it is no trivial matter to select the optimal subset of sensors. We attack this problem through use of a data quality measure based on Fisher Information for set of sensors and optimize it via sensor selection and data compression.

机译：可以扩展数据压缩的思路，以评估多个传感器之间的数据质量，以管理传感器网络，以在通信约束下优化位置精度。从不受限制的资源的角度来看，最好使用整套部署的传感器。但是，这通常会导致过多的数据量。选择传感器的子集以参与传感任务对于满足精度和时间要求之间的折衷至关重要。对于发射器定位，众所周知，传感器和目标之间的几何形状在确定定位精度中起关键作用。此外，部署的传感器具有不同的数据质量。考虑到这两个因素，选择传感器的最佳子集并不是一件容易的事。我们通过使用基于Fisher信息的数据质量度量来解决此传感器问题，并通过传感器选择和数据压缩对其进行优化。

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来源
《Mathematics of Data/Image Pattern Recognition, Compression and Encryption with Applications IX》|2006年|P.631506.1-631506.9|共9页
会议地点 San DiegoCA(US)
作者
Xi Hu; Mo Chen; Mark L. Fowler;
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作者单位

Dept. of Electrical Computer Eng., Binghamton University, Binghamton, NY, USA 13902;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类图像信号处理;信息处理（信息加工）;
关键词
sensor selection; sensor management; data compression; sensor networks; TDOA/FDOA emitter location; fisher information;

机译：传感器选择;传感器管理;数据压缩;传感器网络; TDOA / FDOA发射器位置;渔民信息;

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