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机构

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检索条件"主题词=Sensor Network Control"

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Efficient Dynamic Traffic Light control for ITS 17

Efficient Dynamic Traffic Light Control for ITS

引用

2nd International Conference on Internet of things, Data and Cloud Computing (ICC)

作者： Nower, Naushin Hossan, Sakhawat Univ Dhaka Inst Informat Technol Dhaka Bangladesh

ISBN: (纸本)9781450347747

In almost all modern cities around the world, traffic congestion is a severe problem. Existing adaptive traffic control systems utilized traffic phase and phase duration either considering traffic density or vehicular waiting time and hunger level, without any optimization. To solve this problem, we have proposed an efficient dynamic traffic light control for ITS by considering multiple factors at a time with the provisions to optimize the average vehicular waiting time, and maximize throughput. Moreover, phase duration is set in such a way so that maximum people will get benefit. Simulation results demonstrate that our algorithm produces much higher throughput and lower vehicle's average waiting time, compared with that of other adaptive algorithms.

关键词： Intelligent Transportation System Efficient Dynamic Traffic Light control sensor network control sensor network

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Random set tracking and entropy based control applied to distributed sensor networks

Random set tracking and entropy based control applied to dis...

引用

Conference on Signal Processing, sensor Fusion, and Target Recognition XVI

作者： Stein, David Witkoskie, James Theophanis, Stephen Kuklinski, Walter Mitre Corp 202 Bedford Rd Bedford MA 01730 USA

ISBN: (纸本)9780819466891

This paper describes an integrated approach to sensor fusion and resource management applicable to sensor networks. The sensor fusion and tracking algorithm is based on the theory of random sets. Tracking is herein considered to be the estimation of parameters in a state space such that for a given target certain components, e.g., position and velocity, are time varying and other components, e.g., identifying features, are stationary. The fusion algorithm provides at each time step the posterior probability density function, known as the global density, on the state space, and the control algorithm identifies the set of sensors that should be used at the next time step in order to minimize, subject to constraints, an approximation of the expected entropy of the global density. The random set approach to target tracking models association ambiguity by statistically weighing all possible hypotheses and associations. Computational complexity is managed by approximating the posterior Global Density using a Gaussian mixture density and using an approach based on the Kulbach-Leibler metric to limit the number of components in the Gaussian mixture representation. A closed form approximation of the expected entropy of the global density, expressed as a Gaussian mixture density, at the next time step for a given set of proposed measurements is developed. Optimal sensor selection involves a search over subsets of sensors, and the computational complexity of this search is managed by employing the Mobius transformation. Field and simulated data from a sensor network comprised of multiple range radars, and acoustic arrays, that measure angle of arrival, are used to demonstrate the approach to sensor fusion and resource management.

关键词： tracking data association random sets sensor network control distributed sensors

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