Sensores de vision para la deteccion y avaluacion de objetos ...
Diseño de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
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s= 1m/s
t= 400s(V =40km/hy= 300)
d= 2,5m
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D
TR N h
h
hm
N RbATR/(8Dhm)
hm
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Rk(t)
(0, t)
Rk(t) =exp(kt)
k k
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(R) = (N R2)/A
N A R
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Upper Layers
802.2 LLC
SSCS
MAC
PHY
Physical Medium
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s R
Rg(t) =s t
s
Rf(t) = s t,[0, 1]
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(h, k)
x= h+a cos t
y = k+b sin t
x
y
=
cos sin sin cos
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x= h+a cos t cos b sin t sin
y= k+b sin t cos +a cos t sin
(h, k)
(xc, yc) (h, k) (xc + c cos ,yc + c sin t)
(rw)
rw =r0(1 +cf V)
r0
cf
a+c= rw t
a c
b= r0 t
b
e= r2w+r
20
r2w r2
0
-
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e
a
(1 + ) a (e)
Si
t
Ft1 Ft2
Ft1 Si + Ft2 Si 2 a (1 +)
Ft1 P + Ft2 P 2 a
m/s
km/h 300 (t= 400s)
-
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s= 1m/s
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t = 400s(V =40km/hy= 300)
t0 xi, yi
s
2, 2
t
x(t) =s cos( t)y(t) =s sin( t)
(xi, yi) t0 t
x
y
-
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(x0, y0) (xi, yi)
t
prev =t
t
=t
prev+
(yi y0)2 + (xi x0)2
s = arctan yiy0
xix0
t
(x(t), y(t)) = (x0+scos[(tt
)], y0+ssin[(tt
)]) (x0, y0) = (xi, yi)
x(t) =xi+s cos[ (t t0 t
)]
y(t) =yi+s sin[ (t t0 t
)]
t
t
=max
xi
s cos,
yis sin
,ymax yi
s sin
ymaxyissin
y = ymax
t0 xi0 , yi0
s
xi1 , yi1
-
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(x(), y())
v() =
x
()2+ y
()2 ac= 0, t
= 0 (x0, y0) ac= ac+
dv(ac)
(xi, yi) = (x(ac), y(ac))
t
prev =t
t
=t
prev+
(yi y0)2 + (xi x0)2
s = arctan yiy0
xix0
t
(x(t), y(t)) = (x0+s
cos[
(t
t
prev)], y0+s
sin[
(t
t
prev)]) (x0, y0) = (xi, yi)
t0
x0, y0 (xi, yi) s
x(t), y(t)
= (t, a t2 +b t+c)
x(t)
y(t)
v(t) =
x(t)2 +y(t)2 =
1 + (2a t+b)2
v(t)
t
(v())
d
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d= 2,5m
s
d
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ti
(||C Sn|| < s ti)
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ti
(||Ft1 Sn||+||Ft2 Sn|| 2 at(1 + ))
(||Ft1 Sn||+||Ft2 Sn|| 2 at)
Rg
Sn
at
at = rw t
1 +
r0rw
2
2
Sn
Ft1
Ft2
2 at 2 at (1 +)
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()
Si
Si Pt
Pt t
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100
150
200
250
300
350
400
400 450 500 550 600 650 700
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
ReferenceEstimated sensor grid
100
150
200
250
300
350
400
400 450 500 550 600 650 700
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
ReferenceEstimated area
100
150
200
250
300
350
400
400 450 500 550 600 650 700
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
ReferenceEstimated border
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
Estimationerror(m)
Angle (degrees)
-
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Pe
Ps
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Pe[0] =
Ps[0]
alfa = timestamp[id]timestamp[id1]
timestamp[id]timestamp[0] beta
Pe[id] =
Ps[id] + (1 )
Pe[id 1]
Pmgr =average(
Ps[last id+
1]to
Ps[id])
Pmgr =
Ps[id]
Vmgr
Pspeed=Pe[last id] +
Vmgr (timestamp[id] timestamp[last id])
alfa = timestamp[id]timestamp[last id]microint
beta
Pe[id] =
Pmgr+ (1 )
Pspeed
-
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Pmgr
Vmgr
Pmgr
Pspeed
Pe[last id1]
[0, 1]
Pe
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0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
Path of intruderEstimated path of intruder
Source nodes
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
Path of intruderEstimated path of intruder
Source nodes
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200
Scenariowidth(m)
Scenario length (m)
Path of intruderEstimated path of intruder
Source nodes
-
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interval= 5 max alfa= 0,25 = 0,4
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10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 50 100 150 200 250 300
Loss(%)
Time to update the route(sec)
Fire
-
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10
100
1000
10000
1 2 3 4 5 6 7
Ave
rageend-to-enddelay[ms]
Speed (m/s)
GasFire
-
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0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 6 7
Loss(%)
Speed (m/s)
GasFire
-
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103/141
0
20
40
60
80
100
120
0 100 200 300 400 500
Numberofactivesensors
Time (s)
FireGas
-
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104/141
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 2 4 6 8 10
Packetlossratio(%)
Drain speed (m/s)
drain broadcast: every 1 secdrain broadcast: every 3 secsdrain broadcast: every 5 secs
drain broadcast: every 10 secsdrain broadcast: every 20 secs
-
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0
10
20
30
40
50
60
70
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Packetlossratio(%)
Number of source nodes
MRLG
DABR
-
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0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Ave
rageend-to-enddelay(ms)
Number of source nodes
MRLG
DABR
-
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107/141
0
10
20
30
40
50
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Packets(thous
ands)
Number of source nodes
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
1
2
3
4
5
6
7
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Normalizedroutingload
Number of source nodes
MRLG
DABR
-
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0
10
20
30
40
50
60
70
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Packetlossratio(%)
Traffic load (pkts/sec)
MRLGDABR
-
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0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Ave
rageend-to-enddelay(ms)
Traffic load (pkts/sec)
MRLGDABR
-
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0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Packets(thous
ands)
Traffic load (pkts/sec)
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Normalizedroutingload
Traffic load (pkts/sec)
MRLGDABR
-
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0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Packetlossratio(%)
Number of nodes in scenario
MRLG
DABR
-
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0
100
200
300
400
500
600
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Averageend-to-enddelay(ms)
Number of nodes in scenario
MRLG
DABR
-
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0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Packets(thousands)
Number of nodes in scenario
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Normalizedroutingload
Number of nodes in scenario
MRLG
DABR
-
8/12/2019 Diseo de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
114/141
-
8/12/2019 Diseo de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
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0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 2 4 6 8 10
Averageend-to-enddelay(ms)
Drain speed (m/s)
MRLGDABR
-
8/12/2019 Diseo de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
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0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 2 4 6 8 10
Packets(thousands)
Drain speed
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 2 4 6 8 10
Normalizedroutingload
Drain speed
MRLGDABR
-
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-
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0
10
20
30
40
50
60
70
80
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Bordererrorofpropagatio
ngas(m)
Time (seconds)
speed of 3 m/sspeed of 5 m/s
5
10
15
20
25
30
35
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Bordererrorofpropagationfire(m)
Time (seconds)
speed of 3 m/sspeed of 5 m/s
-
8/12/2019 Diseo de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
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10
15
20
25
30
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Areaerrorofpropagation
gas(%)
Time (seconds)
speed of 3 m/sspeed of 5 m/s
0
5
10
15
20
25
30
35
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Areaerrorofpropagationfire(%)
Time (seconds)
speed of 3 m/sspeed of 5 m/s
-
8/12/2019 Diseo de una arquitectura para redes de sensores con soporte de deteccion de eventos
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-
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-
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0
2
4
6
8
10
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Estimationerror(m)
Traffic load (pkts/sec)
MRLGDABR
0
2
4
6
8
10
12
0 1 2 3 4 5 6 7
Estimationerror(m)
Intruder speed (m/s)
MRLGDABR
0
2
4
6
8
10
12
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Estimationerror(m)
Number of nodes in scenario
MRLG
DABR
-
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-
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0
5
10
15
20
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40
45
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Packets(thousands)
Traffic load (pkts/sec)
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
5
10
15
20
25
30
35
0 1 2 3 4 5 6 7
Packets(thousands)
Intruder speed (m/s)
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Packets(thousands)
Number of nodes in scenario
MRLG (routing load)MRLG (packets injected)
DABR (routing load)DABR (packets injected)
-
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0
2
4
6
8
10
12
14
0 1 2 3 4 5 6 7
Estimationerror(m)
Intruder speed (m/s)
StraightRandom
Curve
-
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-
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0
2
4
6
8
10
0 1 2 3 4 5 6 7
Estimationerror(m
)
Drain speed (m/s)
StraightRandom
Curve
0
2
4
6
8
10
0 1 2 3 4 5 6 7
Packets(thousands)
Drain speed (m/s)
StraightRandom
Curve
-
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