Abstract-I detta dokument föreslår vi nya metoder baserade på konvex optimering för att ta itu med den mottagna signalstyrkan (RSS)-baserade icke-kooperativa och kooperativa lokaliseringsproblem i trådlösa sensornätverk (WSNs). Genom att använda en rad passiva ankarnoder samlar vi in de bullriga RSS-mätningarna från utstrålande källnoder i WSN:er, som vi använder för att uppskatta källpositionerna. Vi härleder den maximala sannolikheten (ML) estimator, eftersom de ML-baserade lösningarna har särskild betydelse på grund av deras asymptotiskt optimala prestanda. Men ML estimator kräver minimering av en icke konvex objektiv funktion som kan ha flera lokala optima, vilket gör sökandet efter den globalt optimala lösningen svårt. För att övervinna denna svårighet, får vi en ny icke konvex estimator, som nära approximerar ML estimator för små buller. Sedan är den nya uppskattningen avslappnad genom att tillämpa effektiva konvexa avkopplingar som är baserade på andra ordningens kon programmering och semidefinit programmering när det gäller icke-kooperativ och kooperativ lokalisering, respektive, för både fall av kända och okända källor överföra kraft. Vi visar också att våra metoder fungerar bra i fallet när källan sänder kraft och banförlust exponenten samtidigt är okända vid ankarnoder. Dessutom visar vi att generaliseringen av de nya tillvägagångssätten för lokaliseringsproblem i inomhusmiljöer är okomplicerad. Simuleringsresultat visar att de föreslagna tillvägagångssätten avsevärt förbättrar lokaliseringsnoggrannheten, vilket minskar skattningsfelet mellan 15 % och 20 % i genomsnitt jämfört med de befintliga tillvägagångssätten.  Index Terms-centraliserad
I REF tog de upp det RSS-baserade problemet med lokalisering av källor i både icke-kooperativa och kooperativa system.
RSS-Based Localization in Wireless Sensor Networks Using Convex Relaxation: Noncooperative and Cooperative Schemes
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}