センサ密度が未知のバイナリーセンサネットワークによる対象物形状推定

摘要

対象物を検知したことを通知するセンサが多数配置された監視エリアを通過する対象物の形状（大 きさ，周囲長）を，対象物を検知したセンサ数の情報から推定する手法を提案する．センサの位置や配置密度は未知とする・またセンサの密度はエリア内で一様でなくともかまわない．本論文では，センサが三つ以上の異なる大きさのセンシングエリアを使い分けられるならば，物体が通過する場所のセンサの密度を推定しながら，凸形状の対象物の周囲長と面積を推定できることを示し，その精度をシミュレーションで確認する．