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01.08.2016 | Original Article | Ausgabe 6/2016

Neural Computing and Applications 6/2016

ADP-based optimal sensor scheduling for target tracking in energy harvesting wireless sensor networks

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 6/2016
Autoren:
Ruizhuo Song, Qinglai Wei, Wendong Xiao

Abstract

This paper proposes a novel sensor scheduling scheme based on adaptive dynamic programming, which makes the sensor energy consumption and tracking error optimal over the system operational horizon for wireless sensor networks with solar energy harvesting. Neural network is used to model the solar energy harvesting. Kalman filter estimation technology is employed to predict the target location. A performance index function is established based on the energy consumption and tracking error. Critic network is developed to approximate the performance index function. The presented method is proven to be convergent. Numerical example shows the effectiveness of the proposed approach.

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