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实验室刘立博士的论文被国际顶级期刊 ieee transactions on mobile computing (if=6.075)录用，祝贺！

boundary tracking of continuous objects based on feasible region search in underwater
acoustic sensor networks

ieee transactions on mobile computing,

2022 (sci index, if=6.075)

海洋连续目标(例如溢油和放射性废物)的边界跟踪是一项可通过水声传感器网络解决的挑战性的任务。现有研究在边界附近选择物理传感器节点，通过节点位置坐标实现边界拟合。此类研究存在高/低估连续物体实际边界的问题。 本文提出了一种基于可行域搜索的连续目标边界跟踪算法。 为了确定实际边界所在的可行域，算法首先将连续目标的搜索区域限定在最小椭圆内，并在最小边界椭圆内开展基于二叉树结构的晶胞划分。通过从中选择一组骨干细胞以实现可行域的粗粒度估计。随后，分解每个骨干晶胞中物理节点形成的凸包，进一步降低可行域的不确定性。在最终获得的目标边界可行域中引入虚拟节点，利用最大信息熵原则确定边界节点。与虚拟节点相似，使用最大信息熵原则确定的边界节点无需对应实际传感器节点，因此有效降低了由传感器节点分布带来的高/低估连续物体实际边界的问题。