Sammanfattning av denna webbsida: Lokalisering är ett av de viktigaste ämnena i trådlösa sensornätverk (WSN). För att minska antalet fyrar och anta probabilistiska metoder har vissa partikelfilterbaserade mobila beacon-assisterade lokaliseringsstrategier föreslagits, såsom Mobile Beacon-assisterad Localization (MBL), Adapting MBL (A-MBL), och den metod som föreslås av Hang et al. Vissa nya betydande problem uppstår dock i dessa strategier. Den första frågan är vilken sannolikhetsfördelning som ska väljas som dynamisk modell i förutsägelsestadiet. Den andra är om den okända noden antar grannarnas observation i uppdateringsfasen. Den tredje är hur man hittar en självanpassningsmekanism för att uppnå större flexibilitet i anpassningsfasen. I detta dokument ger vi den teoretiska analysen och experimentella utvärderingar för att föreslå vilken sannolikhetsfördelning i den dynamiska modellen som ska antas för att förbättra effektiviteten i prognosstadiet. Vi ger också villkoret för om den okända noden bör använda observationer från sina grannar för att förbättra noggrannheten. Slutligen föreslår vi en Self-Adapting Mobile Beacon-assisted Localization (SA-MBL) strategi för att uppnå mer flexibilitet och uppnå nästan samma prestanda med A-MBL.
Två intervallfria, distribuerade och probabilistiska mobila beacon-assisterade lokaliseringsstrategier för statiska WSNs, MBL och A-MBL föreslås i REF.
An Efficient and Self-Adapting Localization in Static Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}