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이 논문은 최적의 데이터 수집을 위한 모바일 센서 네트워크의 설계를 다룹니다. 이 개발은 자율 해양 관측 및 예측 시스템을 위한 적응형 해양 샘플링의 적용에 의해 강하게 동기를 부여받았습니다. 모바일 센서 네트워크의 최적 경로를 도출하는 데 사용되는 성능 지표는 샘플링된 필드의 모델 추정에서 오류를 최소화하는 최적 데이터 세트를 정의합니다. 최적화된 최소 세트의 매개변수에 대해 안정적으로 구조화된 경로에 센서를 조정하는 피드백 제어 법칙이 제시됩니다. 방법론을 설명하기 위해 여러 저차원 사례에서 최적의 폐쇄 루프 솔루션이 계산됩니다. 상대적으로 느리게 이동하는 모바일 센서에 대한 지속적인 유동장의 영향에 대한 성능의 강인성도 탐구됩니다.
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Naomi Ehrich Leonard
Princeton University
Derek A. Paley
University of Maryland, College Park
François Lekien
Université Libre de Bruxelles
Proceedings of the IEEE
University of California, San Diego
Princeton University
Scripps Institution of Oceanography
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Leonard et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.
synapsesocial.com/papers/69de91c340ea0656795583ce — DOI: https://doi.org/10.1109/jproc.2006.887295
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