Abstract-Vi föreslår ett tillvägagångssätt som använder konnektivitetsinformation-vem är inom kommunikationsområdet av vem-för att härleda platser av noder i ett nätverk. Metoden kan dra nytta av ytterligare information, t.ex. uppskattade avstånd mellan grannar eller kända positioner för vissa ankarnoder, om den finns tillgänglig. Den bygger på flerdimensionell skalning (MDS), en effektiv dataanalysteknik som tar tid för ett nätverk av n noder. Till skillnad från tidigare metoder, MDS drar full nytta av anslutning eller distansinformation mellan noder som ännu inte har lokaliserats. Två metoder presenteras: en enkel metod som bygger en global karta med hjälp av MDS och en mer komplicerad metod som bygger små lokala kartor och sedan lappar ihop dem för att bilda en global karta. Dessutom kan minst-kvartsoptimering integreras i metoderna för att ytterligare förbättra lösningarna på bekostnad av ytterligare beräkning. Genom simuleringsstudier på enhetliga såväl som oregelbundna nätverk visar vi att metoderna uppnår mer exakta lösningar än tidigare metoder, särskilt när det finns få ankarnoder. De kan även ge bra relativa kartor när inga ankarnoder finns tillgängliga.
I REF, en relativ karta över noder byggs med hjälp av multidimensionell skalteknik.
Localization from connectivity in sensor networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}