Abstract-Internet av saker trådlöst nätverk med långdistans, låg effekt och lågt genomströmning ökar som ett nytt paradigm som gör det möjligt att ansluta biljoner enheter effektivt. I sådana nätverk med låg effekt och bandbredd blir lokaliseringen mer utmanande. I detta arbete tar vi en närmare titt på de underliggande aspekterna av mottagna signalstyrka indikator (RSSI) baserad lokalisering i UNB långdistans IoT-nätverk såsom Sigfox. För det första, RSSI har använts för fingeravtryck lokalisering där RSSI mätningar av GPS-ankare noder har använts som landmärken för att klassificera andra noder i en av GPS-noder klasser. Genom mätningar visar vi att en platsklassificeringsnoggrannhet på 100% uppnås när klasserna av noder isoleras. När klasser närmar sig varandra visar våra mätningar att vi fortfarande kan uppnå en noggrannhet på 85%. Dessutom, när densiteten hos GPS-noder ökar, kan vi lita på peer-to-peer triangulation och därmed förbättra möjligheten att lokalisera noder med ett fel mindre än 20m från 20% till mer än 60% av noderna i vårt mätscenario. 90% av noderna är lokaliserade med ett fel på mindre än 50m i vårt experiment med icke-optimerade ankarknutor platser.
I REF presenteras en ny mätningsbaserad lokaliseringsmetod som utnyttjar förekomsten av några GPS-noder (t.ex. 1 % av noderna).
Localization in Long-range Ultra Narrow Band IoT Networks using RSSI
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}