En SDP avslappningsbaserad metod är utvecklad för att lösa lokaliseringsproblem i sensornätverk med hjälp av ofullständig och felaktig distansinformation. Problemet är inställd för att hitta en uppsättning av sensorpositioner så att givna avstånd begränsningar är uppfyllda. De icke konvexa begränsningarna i formuleringen är sedan avslappnade för att ge en semidefinit program som kan lösas effektivt. Den grundläggande modellen utökas för att ta hänsyn till bullriga avstånd information. I synnerhet diskuteras en maximal sannolikhetsbaserad formulering och en intervallbaserad formulering. SDP-lösningen kan då också användas som utgångspunkt för brantaste nedstigningsbaserade lokala optimeringstekniker som ytterligare kan förfina SDP-lösningen. Vi beskriver också utvidgningen av den grundläggande metoden för att utveckla en iterativ distribuerad SDP metod för att lösa mycket storskaliga semidefinita program som uppstår ur lokaliseringsproblem för stora täta nätverk och är intractable med hjälp av centraliserade metoder. Prestandautvärderingen av tekniken med avseende på uppskattningsnoggrannhet och beräkningstid presenteras också med hjälp av omfattande simuleringar. Vårt SDP-system verkar också vara tillämpligt för att lösa andra Euclidean geometri problem där punkter är lokalt anslutna.
Även sensor nätverk lokalisering är en icke konvex optimering problem, kan det omvandlas till en semi-definit programmering (SDP) problem genom att slappna av de icke konvexa begränsningar i formuleringen REF.
Semidefinite programming based algorithms for sensor network localization
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}