Distansuppskattning är avgörande för lokalisering och många andra tillämpningar i trådlösa sensornätverk. I detta papper utvecklar vi en metod som använder en maxlikelihood uppskattning (MLE) för att uppskatta avstånd mellan ett par angränsande noder i statiska trådlösa sensornätverk med hjälp av deras lokala konnektivitet information, nämligen antalet av deras gemensamma och icke-vanliga en-hop grannar. Vi presenterar metoden för distansuppskattning under en generisk kanalmodell, inklusive enhetsdisk (kommunikation) modellen och den mer realistiska log-normala (skuggning) modellen som specialfall. Under den log-normala modellen studerar vi numeriskt den snedhet och standardavvikelse som är förknippad med vår metod och visar att vår metod under långa avstånd överträffar metoden baserad på mottagen signalstyrka (RSS); vi undersöker effekterna av den log-normala modellosäkerheten; vi tillhandahåller en Cramér-Rao nedre gräns (CRRB) analys för problemet med att uppskatta avstånd via konnektivitet och härleda användbara riktlinjer för att genomföra vår metod. När man slutligen tillämpar den föreslagna metoden baserad på realistiska mätdata och även på konnektivitetsbaserad sensorlokalisering bekräftas den föreslagna metodens överlägsenhet.
I REF presenteras en ny metod baserad på MLE under en generisk kanalmodell, inklusive enhetsdiskmodellen och den mer realistiska lognormala modellen, och dess felegenskaper analyserades mot bakgrund av CRLB.
Estimating distances via connectivity in wireless sensor networks
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}