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Animal Monitoring with Unmanned Aerial Vehicle-Aided Wireless Sensor Networks

机译：用无人空中车辆辅助无线传感器网络进行动物监测

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In this paper, we focus on an application of wireless sensor networks (WSNs) with unmanned aerial vehicle (UAV). The aim of the application is to detect the locations of endangered species in large-scale wildlife areas or monitor movement of animals without any attachment devices. We first define the mathematical model of the animal monitoring problem in terms of the value of information (Vol) and rewards. We design a network model including clusters of sensor nodes and a single UAV that acts as a mobile sink and visits the clusters. We propose a path planning approach based on a Markov decision process (MDP) model that maximizes the Vol while reducing message delays. We used real-world movement dataset of zebras. Simulation results show that our approach outperforms greedy and random heuristics as well as the path planning based on the solution of the traveling salesman problem.
机译：在本文中，我们专注于无线传感器网络（WSN）与无人驾驶飞行器（UAV）的应用。该应用的目的是检测大规模野生动物区域中濒危物种的位置，或者在没有任何附件装置的情况下监测动物的运动。我们首先根据信息价值（Vol）和奖励的价值来定义动物监测问题的数学模型。我们设计一种网络模型，包括传感器节点的集群和作为移动接收器的单个UAV并访问群集。我们提出了一种基于Markov决策过程（MDP）模型的路径规划方法，该模型最大化Vol，同时减少了消息延迟。我们使用了斑马的真实运动数据集。仿真结果表明，我们的方法优于贪婪和随机启发式的方式，以及基于旅行推销员问题解决方案的路径规划。

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