La creciente dependencia global y la demanda de una mayor seguridad en entornos públicos y privados exigen una tecnología de sensores óptima. Lugares públicos, como centros comerciales, bancos, centros de transporte, museos, y estacionamientos, se benefician con frecuencia de cámaras y detectores de movimiento, que identifican actividades sospechosas y no deseadas. Sin embargo, Colocar sensores de seguridad para optimizar la gestión de recursos y el rendimiento del sistema y, al mismo tiempo, proteger a las personas y los productos es un desafío complicado.
Los investigadores han realizado muchos estudios sobre la colocación de sensores y han utilizado múltiples técnicas, incluidos enfoques basados en gráficos, geometría Computacional, y métodos bayesianos:para generar configuraciones de éxito variable. Pero a pesar de los esfuerzos pasados, este problema de optimización sigue siendo complicado. En un artículo que se publica hoy en el Revista SIAM de Computación Científica , Sung Ha Kang, Seong Jun Kim, y Haomin Zhou proponen un método de conjunto de niveles computacionales para posicionar de manera óptima un sistema de seguridad basado en sensores para la máxima vigilancia de un entorno complejo. "En un posicionamiento óptimo del sensor, las regiones cubiertas y no cubiertas se pueden clasificar con precisión utilizando el nivel establecido, y la dinámica de la cobertura con respecto a la posición de un sensor se puede derivar y rastrear convenientemente, ", Dijo Kim." A lo largo de los años, el método de conjunto de niveles ha demostrado ser una técnica numérica robusta para este propósito ".
Los autores comienzan identificando los desafíos actuales de la optimización efectiva de sensores, incluida la alta demanda de recursos computacionales. Los obstáculos que obstruyen la visión y el alcance del sensor suelen tener una forma arbitraria, haciendo que sus posiciones sean difíciles de localizar. Adicionalmente, maximizar el área de cobertura es un problema costoso de infinitas dimensiones, y encontrar la solución global óptima a menudo se vuelve intratable desde el punto de vista computacional. "Muchos trabajos anteriores se resuelven mediante enfoques combinatorios, mientras que nuestra configuración es más continua, ", Dijo Kang." Esto ofrece más flexibilidad en el manejo de regiones complicadas y diferentes configuraciones, como un rango de visión y direcciones limitados ".
Kang, Kim, y Zhou combinan y modifican algoritmos existentes para producir restricciones sensoriales más precisas desde un punto de vista práctico. Si bien los estudios anteriores han asumido que los sensores tienen un rango de cobertura infinito y / o un ángulo de visión de 360 grados, los autores amplían las formulaciones existentes para reconocer el rango finito, ángulo de visión limitado, y tasa de falla distinta de cero de sensores realistas. "Sensores, independientemente de lo bien que estén fabricados, puede no adquirir información específica, ", Dijo Zhou." Modelar esas restricciones de manera efectiva es crucial cuando se quiere resolver el problema práctico de posicionamiento del sensor. En general, esas limitaciones hacen que el problema sea más difícil de resolver; naturalmente, exigen algoritmos computacionales sofisticados ".
Su modelo emplea una formulación de conjunto de niveles, un marco conceptual flexible que se utiliza a menudo en el análisis numérico de formas y espacios. Este mecanismo ofrece una serie de ventajas. "Los conjuntos de niveles representan convenientemente las regiones visibles e invisibles, así como los obstáculos de forma arbitraria, y manejar los cambios topológicos en las regiones automáticamente, "Dijo Zhou." Además, la extensa literatura sobre métodos de conjuntos de niveles proporciona una base teórica sólida, así como abundantes técnicas de cálculo cuando se trata de implementación. "Los autores resuelven un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), luego convierta las EDO en ecuaciones diferenciales estocásticas mediante una estrategia de optimización global llamada difusión intermitente. Estos pasos producen las direcciones de visualización óptimas y las ubicaciones de todos los sensores, así como la región de vigilancia más grande posible:el óptimo global. "Sin limitarse a los entornos poligonales que normalmente se asumen en el posicionamiento del sensor, como enfoques combinatorios, Nuestro método se puede aplicar a configuraciones más generales y aproximarse a una posición óptima global debido al marco del conjunto de niveles y la difusión intermitente, "Dijo Kim.
Reconociendo y contabilizando el rango finito, ángulo de visión limitado, y tasa de fallos distinta de cero, Kang, Kim, y Zhou crean un modelo de optimización de sensores único. "A lo mejor de nuestro conocimiento, ver los problemas de colocación del sensor desde una perspectiva probabilística en el marco del conjunto de niveles es novedoso, "Dijo Zhou." Sin embargo, hay espacio para mejorar aún más la complejidad computacional. Analizamos teóricamente la situación básica en el artículo, pero es necesario hacer más para comprender mejor los problemas de probabilidad relacionados con el problema de posicionamiento del sensor ".
Sin embargo, los autores están satisfechos con las implicaciones de su método computacional actual, lo que podría mejorar la vigilancia en casi una miríada de áreas monitoreadas, desde gasolineras de barrio hasta estacionamientos de centros comerciales. "Esperamos que nuestros enfoques de posicionamiento de sensores puedan ser una piedra angular para mejorar directamente el rendimiento de los sistemas de vigilancia, así como la eficiencia de los recursos de monitoreo asignados, "Dijo Kim.
