Analytisches Modell bewertet die Erkennungswahrscheinlichkeit von Sensoren unter log-normaler Schattierung, zeigt einen signifikanten Einfluss im Vergleich zu idealen Einheitskreismodellen.
Zielortung und Feldüberwachung gehören zu den bedeutendsten Anwendungen von drahtlosen Sensornetzwerken. Allerdings werden die Erfassungsfähigkeiten der Sensoren in der realen Einsatzumgebung durch Umweltfaktoren beeinflusst. Dieser Artikel untersucht das Problem der Erkennungswahrscheinlichkeit in einer log-normalen Schattenfading-Umgebung. Es wird eine analytische Methode vorgestellt, um die Erkennungswahrscheinlichkeit durch mindestens k Sensoren unter praxisnahen Bedingungen zu bewerten. Darüber hinaus zeigt sich auch, dass die Schattenfading im Vergleich zum Einheitskreis-Sensor-Modell einen signifikanten Einfluss auf die Erkennungswahrscheinlichkeit hat, wie umfangreiche Simulationsversuche belegen.
Quelle: IEEE Xplore
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