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1使用二進制碼應用於無線感測器網路之分散式高能源效率決策融合DistributedEnergy-EfficientDecisionFusionusingBinarycodesinWirelessSensorNetwork指導教授:鄭文凱博士學生:蔡志昇2Outline•Introduction•Binaryhypothesis之運用系統架構Mute機制FusionRule模擬結果•Conclusion•Reference3Introduction•何謂無線感測器網路低電力、低成本的多功能感測器短距離的無線通訊具有自行處理資料的能力方便又快速的組成網路•無線感測器網路有一個重要的功用,就是將各個獨立的感測器所做的偵測結果,經由一個融合中心,把結果融合在一起。4無線感測器網路的應用•軍事應用在友軍的人員或裝備上加裝感測器以供辨識。監控戰場的狀態,因為感測器微小且便宜,可以大量散佈在戰場上,趁敵軍尚未完全消滅時達到偵查敵軍的任務。•環境應用環境的監控,如火災,化學污染,提供發生地點及範圍最快的訊息。當環境具有危險時,不需人員進入,感測器能深入監控並發出警報,以確保人員安全。5無線感測器•感測器很小所以受到許多限制感測器的電力來源通常是電池,所以電力限制了感測器的工作時間。感測的CPU能力有限,不能負荷太大的計算量。感測器網路中的感測器可能很多,所以頻寬也受限制。•電力消耗可分為三大部分感測器在觀測時的消耗。感測器CPU做計算時的消耗。感測器把觀察值傳送到FusionCenter。6Binaryhypothesis之應用•系統架構7•Mute機制Sensormute區間為1:1mute區間為2:1dzHzPHPdzHzPHPPTTTTmute1100)|()()|()(dzHzPHPdzHzPHPPTTTTmute211200)|()()|()(出現判斷不信賴區間出現判斷10yHnEnHnEibiibi出現判斷不信賴區間出現判斷10*1,20,2,1uHTZTZTHTZiiii8•FusionRuleEqualGainCombiningFusionRule定義:NiiyN112||if,0,2||if,0,u11100biNiibiNiiEyyHEyyHi*iinyu9MAJORITYFusionRule2Eif,12E||if,02Eif,1ubbbiiiiyyy3u,3u,random3u,u111100NiiNiiNiiHH0u,0u,random0u,u111100NiiNiiNiiHH10•有無mute之比較SNR=1000.10.20.30.40.50.60.70.80.910-510-410-310-210-1muterateerrorprobabilityMAJ-falseEGC-falseMAJ-missEGC-miss111.有21個sensor,每個sensor都做一次觀察並傳送判斷結果給FC,(Sensormute區間為2:1,MAJORITYrule決策方式用-3來當作bound,EGCrule決策方式用0來當作bound)00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilityH0送的能量為-E,H1為+EMAJ-falseEGC-falseMAJ-missEGC-miss00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilityH0送的能量為-E/2,H1為+EMAJ-falseEGC-falseMAJ-missEGC-miss00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilityH0送的能量為-E,H1為+2EMAJ-falseEGC-falseMAJ-missEGC-miss12為了要分析以上的模擬結果,做以下的模擬。因為在highsnr底下,FC端幾乎不會判斷錯誤,所以在H0底下只須找出了sensor端的PcPePmute分別為多少即可。(Sensormute區間為2:1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-310-210-1100muterateprobabilityH0底下Pc,Pe,PmutePc=Ph0Pe=Ph1Pmute13由上圖可知:在muterate=0的時候,Pc=Ph0=0.841334Pe=Ph1=0.158666Pm=0。也就是說,21個sensor在H0底下做判斷會有21*Pc個(約18個)判斷為H0(正確),有21*Pe個(約3個)判斷為H1(錯誤),沒有mute。由數學式1,2得知,當感測器本身就判斷錯誤,將H0判斷成H1,而又加大H1的power去傳送,這樣反而增加了錯誤的能量,error也從原本的放大到。所以增加H1的能量,雖然降低了miss,但也同時提高了falsealarm的機率,跟原本打算提高H1的power來降低miss跟falsealarm的機率的想法是無法實現的(主要是看EGC即可)2122*3182:1(error)H:)H0(correctH0115318:1(error)H:)H0(correctH0bbbbbbbbbbEEEEEEEEEE底下在底下在bE3bE6142.有21個sensor,每個sensor都做一次觀察並傳送判斷結果給FC3.有21個sensor,每個sensor都做一次觀察並傳送判斷結果給FC先判斷出H0或H1,再把取mute後剩下的取中間值來當Thresholdthresholdnobservatioif,2thresholdnobservatioif,thresholdnobservatioif,2thresholdnobservatioif,10bbbbEEHEEH15lowsnr底下方法二跟三的結果highsnr底下方法二跟三的結果00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobability00.10.20.30.40.50.60.70.80.9110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilitysnr=10,MAJ-false(2)snr=10,EGC-false(2)snr=10,MAJ-miss(2)snr=10,EGC-miss(2)snr=10,MAJ-false(3)snr=10,EGC-false(3)snr=10,MAJ-miss(3)snr=10,EGC-miss(3)164.有21個sensor,每個sensor都做20次觀察並傳送判斷結果給FC,判斷的種類為,H1累加值+1、H0累加值-1、mute累加值+0,最後把20次結果做統計,+1(H1)比較多就送否則5.有21個感測器,每個感測器都做20次觀察,判斷的種類為,H1累加值+1、H0累加值-1、mute累加值+0,最後將20次判斷結果加起來傳送給FC(e.g.,任何一個感測器的起始值count=0,如果分別判斷20次的結果為、H1H1和mute的話;count=1+1+0,則sensor送出)bEbEcount*20bbEE17lowsnr底下方法六跟七的結果highsnr底下方法六跟七的結果0.550.60.650.70.750.80.850.90.95110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilitysnr=1,MAJ-false(4)snr=1,EGC-false(4)snr=1,MAJ-miss(4)snr=1,EGC-miss(4)snr=1,MAJ-false(5)snr=1,EGC-false(5)snr=1,MAJ-miss(5)snr=1,EGC-miss(5)0.820.840.860.880.90.920.940.960.98110-710-610-510-410-310-210-1100muterateerrorprobabilitysnr=10,MAJ-false(4)snr=10,EGC-false(4)snr=10,MAJ-miss(4)snr=10,EGC-miss(4)snr=10,MAJ-false(5)snr=10,EGC-false(5)snr=10,MAJ-miss(5)snr=10,EGC-miss(5)18•Conclusion我們在binary的系統架構底下,找到了一些方法,成功的把發生falsealarm跟miss的機率同時都降低了,甚至沒有miss的發生,不僅能利用mute的方式來達到節省能源,也可達到節省能源的目的。19Reference•[1]B.Chen,R.Jiang,T.Kasetkasem,andP.K.Varshney,“Channelawaredecisionfusioninwirelesssensornetworks,”IEEETrans.SignalProcessing,vol.52,no.12,pp.3454-3458,December2004.•[2]J.Chen,“Distributedenergy-efficientdecisionfusioninwirelesssensornetworks,”Masterthesis,NCNU,July2005.20Thanksforyourattention
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