Vi beskriver en ny metod för nodlokalisering i ett sensornätverk där det finns en bråkdel av referensnoder med kända platser. För applikationsspecifika sensornätverk hävdar vi att det är vettigt att behandla lokalisering genom distribuerat lärande online och integrera det med en applikationsuppgift som t.ex. målspårning. Vi föreslår distribuerad online-algoritm där sensornoder använder geometriska begränsningar inducerad av både radioanslutning och avkänning för att minska osäkerheten i deras position. Avkänningsbegränsningarna, som orsakas av ett allmänt känt rörliga mål, är vanligtvis hårdare än konnektivitetsbaserade begränsningar och leder till en minskning av genomsnittliga lokaliseringsfel över tid. Olika avkänningsmodeller, såsom radial binär detektion och avståndsmätning, beaktas. För det första visar vi vårt tillvägagångssätt genom att studera ett enkelt scenario där en rörlig fyr sänder sina egna koordinater till noderna i dess närhet. Vi generaliserar sedan detta till fallet när det i stället för en fyr finns ett rörligt mål med a-prioriterade okända koordinater. De algoritmer som presenteras är helt distribuerade och förutsätter endast lokalt informationsutbyte mellan angränsande noder. Våra resultat indikerar att den föreslagna metoden kan användas för att avsevärt öka noggrannheten i positionsuppskattningen, även när andelen referensnoder är liten. Vi jämför effektiviteten hos de distribuerade algoritmerna med fallet när nodpositioner uppskattas med hjälp av centraliserad (konvex) programmering. Slutligen används simuleringar med TinyOSNido-plattformen för att studera prestandan i mer realistiska scenarier.
Galstyan m.fl. REF behandlar lokalisering genom distribuerat lärande online och integrerar det med målspårning med tanke på en bråkdel av ankarnoder samtidigt som det rörliga objektet inte behöver ha en förkunskaper om sin egen plats.
Distributed online localization in sensor networks using a moving target
{'venue': "IPSN '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}