KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2012 / Cilt: 23 - Sayı: 4

An analytical comparison of random and exhaustive search of an expandıng ares with binary sensors

Genişleyen bir sahanın kesin menzilli sensörler ile gelişigüzel ve tam aranmasının analitik olarak karşılaştırılması

Mümtaz KARATAŞ
Sayfa
2–13
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen sonuçlar Monte Carlo simülasyonları ile doğrulanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada zaman ile birlikte genişleyen bir sahanın kesin menzilli sensörler ile aranması problemi incelenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma kapsamında gelişigüzel ve tam olmak üzere iki tip arama modeli ele alnımış ve etkinliklerini birikimli tespit olasılığıyla ölçen formüller incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlar Monte Carlo simülasyonları ile doğrulanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada zaman ile birlikte genişleyen bir sahanın kesin menzilli sensörler ile aranması problemi incelenmiştir. Söz konusu problem bir hedefin süratinin ve zaman gecikmeli olarak mevkisinin bilindiği problemlere uygulanabilir. Çalışma kapsamında gelişigüzel ve tam olmak üzere iki tip arama modeli ele alnımış ve etkinliklerini birikimli tespit olasılığıyla ölçen formüller incelenmiştir. Ayrıca planlayıcıya arama gayretini planlama ve kullanmada destek sağlamak üzere faydalı analitik sonuçlar da elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Monte Carlo simülasyonları ile doğrulanmıştır.

Abstract

In this study we analyze the problem of searching an expanding area over time with binary sensors. This problem can be applied to scenarios where the searcher has the location information of a mobile target with a time delay and the target speed is known. We consider two basic search models, random and exhaustive, and analyze formulas to measure the effectiveness of search process in terms of cumulative detection probability and compare the results for both plans. We also derive analytical expressions that will assist the decision maker in planning and utilizing his/her search effort. The results are verified with Monte Carlo simulations.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARATAŞ, M. (2022). An analytical comparison of random and exhaustive search of an expandıng ares with binary sensors. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 23 - Sayı: 4, 2–13. https://ajindex.com/articles/501195

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Anastasio, V., Colone, F., Lallo,A.D., Farina, A., Gumi- ero, F., Lombardo, P. 2010. “Optimization of Multistatic Passive Radar Geometry Based on CRLB with Uncertain Observations,” Proceedings of the 7th European Radar Conference
  2. Barrett, S.R. 2007. “Optimizing Sensor Placement for Intruder Detection with Genetic Algorithms,” Intelligence and Security Informatics, 23-24 May, 2007, pp.185-188
  3. Benkoski, S., Monticino, M., Weisinger, J. 1991. “A Survey of the Search Theory Literature,” Naval Research Logistics, Vol. 38, pp. 469-494
  4. Cardei, M., Wu, J. 2004. “Handbook of Sensor Networks,” Chapter: Coverage in Wireless Sensor Networks, CRC Press
  5. Coggins, P.B. 1971. “Detection Probability Computations for Random Search of an Expanding Area,” Committee on Undersea Warfare, National Research Council, National Academy of Scieaces, 2101 Constitution Avenue, N.W., Washington, D.C. 20418 6. Cooper, D.C., Frost, J.R., Robe, R.Q. 2003. “Compatibility of Land SAR Procedures with Search Theory,” Potomac Management Group, Inc
  6. Daun, M., Ehlers, F. 2010. “Tracking Algorithms for Mul- tistatic Sonar Systems,” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing
  7. David, W.K., Warren, L.J.F., Mohamed, A.E. 2009. “Probability of Target Presence for Multistatic Sonar Ping Sequencing,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 34, No.4
  8. DelBalzo, D.R., Kierstead, D.P., Stangl, K.C. 2005. “Oce- anographic Effects on Optimized Multistatic Sonobuoy Fields,” Proceedings of MTS/IEEE, Vol 2, pp. 1319-1324
  9. Douglas, W.G. 1993. “Randomized search strategies with imperfect sensors,” Proceedings of SPIE Mobile Robots VIII, Boston, vol 2058, pp 270-279
  10. Ehlers, F., Daun, M., Ulmke, M. 2009. “System Design and Fusion Techniques for Multistatic Active Sonar,” IEEE Oceans
  11. El-Jaber, M., Osman, A., Mellema, G.R., Nourledin, A. 2009. “Target Tracking in Multi-Static Active Sonar Systems Using Dynamic Programming and Hough Trans- form,” 12th International Conference on Information Fusion
  12. Erdinc, O., Willett, P., Coraluppi, S. 2006. “Multistatic Sensor Placement: A Tracking Approach,” Information Fusion Conference
  13. Golen, E.F. 2009. “Intelligent Deployment Strategies For Passive Underwater Sensor Networks,” PhD Thesis, Rochester Institute of Technology
  14. Holland, J.H. 1975. “Adaptation in Natural and Artificial Systems,” University of Michigan, Ann Arbor
  15. Jourdan, D.B., Weck, O.L. 2004. “Layout Optimization for a Wireless Sensor Network Using a Mu