Optimizing power allocation in sensor networks with application in target classification

Alirezaei, Gholamreza; Mathar, Rudolf

doi:999910364949

Optimizing power allocation in sensor networks with application in target classification = Optimierung der Leistungszuweisung in Sensornetzen mit Anwendungen in der Zielklassifikation

Alirezaei, Gholamreza (Author)

2014

VerantwortlichkeitsangabeGholamreza Alirezaei

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2014

UmfangIX, 142 S. : graph. Darst.

ReiheBerichte aus der Kommunikationstechnik

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2014

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Mathar, Rudolf (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2014-05-08

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-52124
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/445014/files/5212.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Theoretische Informationstechnik (613410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Drahtloses Sensorsystem (Genormte SW) ; Ressourcenmanagement (Genormte SW) ; Nichtkonvexe Optimierung (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; optimale Sensorenselektion (frei) ; non-convex optimization (frei) ; resource management (frei) ; optimal sensor selection (frei) ; Nakagami distribution (frei) ; target detection (frei) ; best non-linear approximations (frei) ; distributed radar (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
rvk: ZN 6015

Kurzfassung
In the present work, a system of distributed wireless sensor networks with applications in target detection and classification is investigated. In particular, aspects of mathematical modeling, methodologies for resource management, and performance analyses are studied. The ultimate goal of present investigations is to find analytical solutions in closed-form for optimizing the power allocation and hence minimizing the energy consumption of the entire network while keeping the classification performance constant. Since closed-form solutions are very difficult to obtain and only achievable in particular cases, this work presents first novel results for dealing with power allocation in distributed radar systems. Passive and active radar systems are investigated under sum-power and individual power constraints per sensor node. In addition, the corresponding classification performance, exemplarily for the active radar system, is determined. This leads to the investigation of a certain class of integrals concerning the evaluation of the average classification probability for communication over fading channels. Since the evaluation of average classification probability and average symbol-error probability for communication over fading channels are closely related, the corresponding mathematical integrals are thoroughly scrutinized. Finally, new equivalent equations and novel mathematical expressions as well as accurate analytical bounds in closed-form are presented.

In der vorliegenden Arbeit werden verteilte drahtlose Sensornetze für Anwendungen im Bereich der Zieldetektion und -klassifikation untersucht. Speziell werden Aspekte zur mathematischen Modellierung, Methodologien für die Ressourcenzuweisung und Performanzanalysen studiert. Die Hauptzielsetzung der Untersuchungen ist es, eine analytische Lösung in geschlossener Form für die Leistungszuweisung zu finden und damit die Verbrauchsenergie des Gesamtnetzes zu minimieren, während die Klassifikationsperformanz konstant gehalten wird. Da geschlossene Lösungen sehr schwer zu ermitteln und nur in speziellen Fällen zu erreichen sind, präsentiert diese Arbeit erste Ergebnisse für die Handhabung der Leistungszuweisung in verteilten Radarsystemen. Sowohl passive als auch aktive Radarsysteme werden unter Beschränkung der Summenleistung des Sensornetzes sowie Einzelleistung der Sensoren untersucht. Zudem wird die zugehörige Klassifikationsperformanz exemplarisch für aktive Radarsysteme ermittelt. Dies führt zu einer Untersuchung von einer Klasse von Integralen für die Auswertung der mittleren Klassifikationswahrscheinlichkeit über schwundbehaftete Kommunikationskanäle. Weil die Auswertung der mittleren Klassifikationswahrscheinlichkeit stark verwandt mit der Auswertung der mittleren Symbolfehlerwahrscheinlichkeit über Schwundkanäle ist, werden die entsprechenden Integrale genau erforscht. Abschließend werden neue äquivalente Gleichungen und Ungleichungen, sowie präzise analytische Schranken in geschlossener Form präsentiert.

Fulltext:
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