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本文分析了无线视频传感网络在目标监测应用中存在的问题。目前对于无线视频传感网络目标监测的研究,没有考虑区域重要性及覆盖率对整个目标监测率的贡献度,而且很难通过物理实验来实现包含大量节点的大规模网络场景。本文针对上述问题进行了相关研究。针对目标监测应用,本文引入区域有效覆盖率作为目标监测率评估准则,并在有向传感器感知模型和虚拟力方法基础上,采用一种有效覆盖率增强方法以提高无线视频传感网络区域覆盖及目标监测率。该方法赋予传感器自由与束缚两种状态,建立不同状态下的虚拟力模型,研究并分析状态相关的传感器自适应调整算法及状态切换方法。结合无线视频传感器自身处理能力以及实时性要求,论文研究了基于视频的目标监测相关算法,包括运动检测、目标特征提取及匹配,并基于TMS320DM642芯片的DSP开发平台实现了目标监测功能。针对无线视频传感网络特点以及覆盖增强方法,论文研究并实现了一个分布式混合仿真实验环境,主要包括中心控制器、终端控制器以及基于NSE的网络仿真器。其适用于大规模仿真,提高了实验可控性及可移植性,并对其仿真真实性及实时性进行分析。通过物理实验及仿真实验对本文研究工作进行了验证。实验结果表明,论文针对无线视频传感网络目标监测有效覆盖增强方法、基于视频的目标监测及分布式混合仿真方法是可行的。本文采用的区域有效覆盖率与目标监测率相关性系数达到81.4%,目标监测率平均提高15%。调整参数后的分布式混合仿真实验环境与真实网络测量值相似度达到90.6%,达到了预期研究目标。
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