Near-optimal Sensor Placement for Detecting Stochastic Target Trajectories in Barrier Coverage Systems

要約

本論文では、2次元バリアカバレッジシステムにおけるセンサの配置について述べる。課題は、軌道が対数ガウス型コックス直線過程に従うターゲットを検出するために、最適に近いセンサー配置を計算することである。我々は、線形のターゲット軌道を点として表現する変換空間におけるセンサ配置を探索する。この空間は線過程の取り扱いを単純化する一方で、センサーの性能（すなわち検出確率）を表す空間関数は直感的でなくなる。我々のアプローチを説明するために、バリアカバレッジシステムのセンサーを海底に配置し、通過する船舶を検知することに焦点を当てる。過去の船舶データを用いた数値実験により、バリアカバレッジシステム上を通過する全ての船舶が検知される確率を最大化するセンサー位置を計算する。

要約(オリジナル)

This paper addresses the deployment of sensors for a 2-D barrier coverage system. The challenge is to compute near-optimal sensor placements for detecting targets whose trajectories follow a log-Gaussian Cox line process. We explore sensor deployment in a transformed space, where linear target trajectories are represented as points. While this space simplifies handling the line process, the spatial functions representing sensor performance (i.e. probability of detection) become less intuitive. To illustrate our approach, we focus on positioning sensors of the barrier coverage system on the seafloor to detect passing ships. Through numerical experiments using historical ship data, we compute sensor locations that maximize the probability all ship passing over the barrier coverage system are detected.

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