Lokalisering är ett viktigt och utförligt studerat problem i ad-hoc trådlösa sensornätverk. Med tanke på uppkopplingskurvan för sensornoder, tillsammans med ytterligare lokal information (t.ex. avstånd, vinklar, orienteringar etc.), är målet att rekonstruera den globala geometrin i nätverket. I detta dokument studerar vi problemet med lokalisering med bullriga avstånd och vinkelinformation. Utan ljud alls är lokaliseringsproblemet med både vinkel (med orientering) och distansinformation trivialt. Men i närvaro av även en liten mängd buller, visar vi att lokaliseringsproblemet är NP-hård. Lokalisering med exakt avståndsinformation och relativ vinkelinformation är också svårt. Dessa hårdhetsresultat motiverar vår studie av approximationssystem. Vi slappnar av de icke-konvexa begränsningarna till att approximera konvexa begränsningar och föreslå linjära program (LP) för två formuleringar av den resulterande lokaliseringsproblem, som vi kallar den svaga utplaceringen och starka utplaceringsproblem. Dessa två formuleringar ger övre och nedre gränser på platsen osäkerhet respektive: Ingen sensor är placerad utanför sin svaga utbyggnad region, och varje sensor kan vara var som helst i sin starka utbyggnad regionen utan att bryta den ungefärliga avstånd och vinkel begränsningar. Även LP-baserade algoritmer brukar lösas med centraliserade metoder, föreslår vi distribuerade, iterativa metoder, som är bevisligen konvergerande till de centraliserade algoritmlösningarna. Vi ger simuleringsresultat för de distribuerade algoritmerna, utvärderar konvergenshastigheten, beroendet av mätbuller och robustheten för att länka dynamiken. - Vad är det för fel på dig?
Basu m.fl. föreslå att lokalisera trådlösa nätverk med både avstånd och vinkelinformation REF.
Distributed localization using noisy distance and angle information
{'venue': "MobiHoc '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}