p Uma crescente dependência global - e demanda por - segurança reforçada em configurações públicas e privadas exige uma tecnologia de sensor ideal. Lugares públicos, como shoppings, bancos, centros de transporte, museus, e estacionamentos, frequentemente se beneficiam de câmeras e detectores de movimento, que identificam atividades suspeitas e indesejáveis. Contudo, colocar sensores de segurança para otimizar o gerenciamento de recursos e o desempenho do sistema e, ao mesmo tempo, proteger pessoas e produtos é um desafio complicado. p Os pesquisadores realizaram muitos estudos sobre o posicionamento do sensor e utilizaram várias técnicas, incluindo abordagens baseadas em gráficos, geometria computacional, e métodos bayesianos - para gerar configurações de sucesso variável. Mas apesar dos esforços anteriores, este problema de otimização continua complicado. Em um jornal publicado hoje no SIAM Journal on Scientific Computing , Sung Ha Kang, Seong Jun Kim, e Haomin Zhou propõem um método de definição de nível computacional para posicionar de maneira ideal um sistema de segurança baseado em sensor para vigilância máxima de um ambiente complexo. "No posicionamento ideal do sensor, as regiões cobertas e não cobertas podem ser classificadas com precisão usando o conjunto de níveis, e a dinâmica da cobertura em relação a uma posição do sensor pode ser derivada e rastreada convenientemente, "Kim disse." Ao longo dos anos, o método de definição de nível provou ser uma técnica numérica robusta para esse propósito. "

p Os autores começam identificando os desafios contínuos da otimização eficaz do sensor, incluindo alta demanda por recursos computacionais. Obstáculos que obstruem a visão e o alcance do sensor são frequentemente de forma arbitrária, tornando suas posições difíceis de localizar. Adicionalmente, maximizar a área de cobertura é um problema caro de dimensões infinitas, e encontrar a solução global ideal muitas vezes se torna computacionalmente intratável. "Muitos trabalhos anteriores são resolvidos por abordagens combinatórias, enquanto nossa configuração é mais contínua, "Kang disse." Isso oferece mais flexibilidade para lidar com regiões complicadas e diferentes configurações, como alcance e direções de visualização limitados. "

p Kang, Kim, e Zhou combinam e modificam algoritmos existentes para produzir restrições sensoriais mais precisas de um ponto de vista prático. Embora estudos anteriores tenham assumido que os sensores têm uma faixa de cobertura infinita e / ou um ângulo de visão de 360 ​​graus, os autores estendem as formulações existentes para reconhecer o intervalo finito, ângulo de visão limitado, e taxa de falha diferente de zero de sensores realistas. "Sensores, independentemente de quão bem são fabricados, pode falhar em adquirir informações direcionadas, "Zhou disse." Modelar essas restrições de forma eficaz é crucial quando se deseja resolver o problema prático de posicionamento do sensor. Em geral, essas restrições tornam o problema mais difícil de resolver - elas naturalmente exigem algoritmos computacionais sofisticados. "

p Seu modelo emprega uma formulação de conjunto de níveis, uma estrutura conceitual flexível freqüentemente usada na análise numérica de formas e espaços. Este mecanismo oferece uma série de vantagens. "Os conjuntos de níveis representam convenientemente as regiões visíveis e invisíveis, bem como obstáculos de forma arbitrária, e lidar com mudanças topológicas nas regiões automaticamente, "Zhou disse." Além disso, a extensa literatura sobre métodos de conjunto de níveis fornece uma base teórica sólida, bem como técnicas de computação abundantes quando se trata de implementação. "Os autores resolvem um sistema de equações diferenciais ordinárias (EDOs), em seguida, converta as ODEs em equações diferenciais estocásticas por meio de uma estratégia de otimização global chamada difusão intermitente. Essas etapas produzem as direções de visualização ideais e localizações de todos os sensores, bem como a maior região de vigilância possível - o ótimo global. "Sem estar limitado a ambientes poligonais que normalmente são assumidos no posicionamento do sensor, como abordagens combinatórias, nosso método pode ser aplicado a configurações mais gerais e aproximar-se de uma posição globalmente ideal devido à estrutura de conjunto de nível e difusão intermitente, "Kim disse.

p Ao reconhecer e levar em consideração o intervalo finito, ângulo de visão limitado, e taxa de falha diferente de zero, Kang, Kim, e Zhou criam um modelo de otimização de sensor exclusivo. "Para o melhor de nosso conhecimento, visualizar os problemas de posicionamento do sensor a partir de uma perspectiva probabilística na estrutura de conjunto de nível é uma novidade, "Zhou disse." Ainda há espaço para melhorar ainda mais a complexidade computacional. Analisamos teoricamente a situação básica no papel, mas é preciso fazer mais para entender melhor os problemas de probabilidade relacionados ao problema de posicionamento do sensor. "

p No entanto, os autores estão satisfeitos com as implicações de seu método computacional atual, o que poderia melhorar a vigilância em quase uma miríade de áreas monitoradas, de postos de gasolina de bairro a estacionamentos de shopping. "Esperamos que nossas abordagens de posicionamento de sensor possam ser uma pedra angular para melhorar diretamente o desempenho dos sistemas de vigilância, bem como a eficiência dos recursos de monitoramento alocados, "Kim disse.