Exakta, distribuerade lokaliseringsalgoritmer behövs för ett brett utbud av trådlösa sensornätverksapplikationer. Denna artikel introducerar en skalbar, distribuerad vikt-multidimensionell skalning (dwMDS) algoritm som adaptivt betonar de mest exakta avståndsmätningar och naturligt står för kommunikationsbegränsningar inom sensornätverket. Varje nod väljer adaptivt ett område av sensorer, uppdaterar sin position uppskattning genom att minimera en lokal kostnadsfunktion och sedan passerar denna uppdatering till angränsande sensorer. Härledda gränser för kommunikationskrav ger insikt om den föreslagna distribuerade metodens energieffektivitet jämfört med ett centraliserat tillvägagångssätt. För mottagna avståndsmätningar baserade på signalstyrka (RSS) visar vi via simulering att platsuppskattningarna är nästan opartiska med varians nära Cramér-Rao nedre gräns. Dessutom används RSS- och tid-av-arrival (TOA) kanalmätningar för att visa prestanda så bra som den centraliserade maxlikelihood uppskattning (MLE) i en verklig sensor nätverk.
Därefter introducerar de en distribuerad viktad flerdimensionell skalningsmetod (dwMDS REF ) utvecklad från klassisk flerdimensionell skalning (MDS), en centraliserad och mer komplex algoritm.
Distributed weighted-multidimensional scaling for node localization in sensor networks
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}