【智能战场态势感知】paper速读：采用物联网(IoBT)技术的基于士兵定位和射击方向的敌人定位，The Internet-of-Battlefield-Things (IoBT)-Based Enemy Localization Using Soldiers Location and Gunshot Direction

敌人位置的实时信息能够改变作战行动的结果。使用联网士兵在战场物联网（IoBT）上收集的此类信息对于创建态势感知（SA）和规划有效的战争战略非常有益。

印度维斯瓦拉亚国家理工学院介绍了一种新颖的敌人定位方法，该方法使用士兵自己的位置和他们的枪声方向。硬件原型已经开发出来，它使用三角测量法在两个士兵和单个敌人场景中进行敌人定位。在该原型测试期间观察到平均定位误差为4.24±1.77m，射击方向误差为±4°。在必要的假设下，使用针对多个士兵和多个敌人场景的三阶段软件模拟进一步扩展了该基本模型。提出了有效的算法，通过分析后续拍摄意图（即帧）的组来区分鬼影和真实预测。模拟的第一阶段测试了四种不同的复杂场景，在相对简单的情况下准确定位敌人需要大约三到六帧，复杂情况需要九帧。枪声方向±4°内的随机误差包含在模拟的第二阶段，对于类似的四种情况，这需要几乎两倍的帧数。随着帧数的增加，所提出算法的准确性提高，并且观察到更好的鬼点消除。在第三阶段，实现了两种传统的聚类算法来验证所提出的工作。对比分析表明，与其他算法相比，所提出的算法速度更快、计算简单、一致且可靠。作者讨论了针对各种场景的硬件和软件结果的详细分析。