Improved Approximation of Sensor Network Performance for Seabed Acoustic Sensors

要約

ポアソン分布するターゲットを検出するためのセンサ位置、例えば船舶の往来を検出する海底センサは、すべてのターゲットを検出する確率である、いわゆるボイド確率を最大にするように選択することができる。ボイド確率の評価には計算コストがかかるため、センサネットワークの位置選定の計算コストを大幅に削減できる、ボイド確率の新しい近似を提案する。我々は、ジェンセンの不等式を用いてボイド確率を近似する先行研究を基礎としている。我々の新しいアプローチは、（ポアソン）ターゲットモデルにおける不確実性をより良く収容し、より鋭い誤差境界をもたらす。提案手法をバージニア州ハンプトンロード水路の過去の船舶交通データを用いて評価し、従来の手法と比較して近似誤差が減少することを実証した。この結果は、海上監視アプリケーションにおける改良された近似の有効性を検証するものである。

要約(オリジナル)

Sensor locations to detect Poisson-distributed targets, such as seabed sensors that detect shipping traffic, can be selected to maximize the so-called void probability, which is the probability of detecting all targets. Because evaluation of void probability is computationally expensive, we propose a new approximation of void probability that can greatly reduce the computational cost of selecting locations for a network of sensors. We build upon prior work that approximates void probability using Jensen’s inequality. Our new approach better accommodates uncertainty in the (Poisson) target model and yields a sharper error bound. The proposed method is evaluated using historical ship traffic data from the Hampton Roads Channel, Virginia, demonstrating a reduction in the approximation error compared to the previous approach. The results validate the effectiveness of the improved approximation for maritime surveillance applications.

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