NeTS-NOSS: SensorNet Architectures for Indoor Location Detection: From Resolution to Robustness

NeTS-NOSS:用于室内位置检测的 SensorNet 架构:从分辨率到鲁棒性

基本信息

  • 批准号:
    0435312
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2004
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2004-09-01 至 2009-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Proposal Number: 0435312PI: David Starobinski Institution: Boston University Title: SensorNet Architectures of Indoor Location Detection: From Resolution to RobustnessAbstract: The ability to accurately and robustly determine the location of sensors or targets is fundamental to the operation of sensor networks. In open outdoor settings, this can be performed with trilateration techniques used by the Global Positioning System (GPS). However, in indoor or dense urban environments, such techniques face a wide variety of debilitating complications, including signal reflections, occlusions, and unpredictable dependencies (e.g., doors opening and closing). This project is investigating fundamental performance limits of indoor location detection systems and aims at prototyping sensor network architectures that approach these limits. The work focuses on tradeoffs between robustness and resolution of such systems, drawing on the literature in coding theory, large deviations, and mathematical programming. Paralleling the development of GPS, the results of this project could serve as a cornerstone technology for a wide variety of applications, including tracking of shared equipment, victim disaster rescue, or indoor navigation for the blind
提案编号:0435312PI:David Starobinski 机构:波士顿大学 标题:室内位置检测的 SensorNet 架构:从分辨率到鲁棒性摘要:准确、鲁棒地确定传感器或目标位置的能力是传感器网络运行的基础。 在开放的户外环境中,这可以通过全球定位系统 (GPS) 使用的三边测量技术来执行。 然而,在室内或密集的城市环境中,此类技术面临着各种令人衰弱的并发症,包括信号反射、遮挡和不可预测的依赖性(例如,门的打开和关闭)。 该项目正在研究室内位置检测系统的基本性能限制,旨在构建接近这些限制的传感器网络架构原型。 这项工作的重点是此类系统的鲁棒性和分辨率之间的权衡,借鉴了编码理论、大偏差和数学规划方面的文献。 与 GPS 的发展并行,该项目的成果可以作为各种应用的基石技术,包括共享设备跟踪、受害者灾难救援或盲人室内导航

项目成果

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