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김원철 (서울대학교) 임진홍 (서울대학교) 김태완 (서울대학교) 손영동 (서울대학교) 김현진 (서울대학교) 김진영 (한화시스템) 홍수연 (한화시스템) 김한동 (한화시스템)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제11호
발행연도
2017.11
수록면
895 - 904 (10page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0156

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Surveillance is one of the major applications in wireless sensor network areas, and it is important to detect, classify and localize the targets. In this paper, we divide the research into two sections: (1) detecting and classifying the targets and (2) localizing them. To detect and classify multiple moving targets, we use acoustic and seismic sensors, and we analyze raw data from the sensors in both time and frequency domains. In this process, we must decide which features are useful for the classification to improve the performance and make it work in real time. Thus, we exploit Weibull likelihood and short-time Fourier transform (STFT) to extract the features as a sampling method. Then, we implement a support vector machine (SVM) and a neural network to classify the type of targets based on those features. Using the suggested algorithms, the proposed classifiers provide more accurate performance than the method that analyzes the raw data from only the frequency or time domain. For localization, Gaussian Process Regression (GPR) is used to estimate the relative location that corresponds to the received signal strength indication (RSSI) data. We also demonstrate the simultaneous localization with the process of detection and classification in real time. Finally, experimental results validate the suggested algorithm.
#wireless sensor network #acoustic and seismic sensors #support vector machine #RSSI #Gaussian process #neural network

목차

Abstract
I. 서론
Ⅱ. RSSI 데이터를 이용한 추적 알고리즘
Ⅲ. 음향과 진동 센서를 이용한 탐지 및 분류 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

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