Abstract-Automatisk självlokalisering är ett kritiskt behov av effektiv användning av ad hoc-sensornätverk i militära eller civila tillämpningar. I allmänhet innebär självlokalisering en kombination av absolut lokaliseringsinformation (t.ex. från ett globalt positioneringssystem) med relativ kalibreringsinformation (t.ex. avståndsmätningar mellan sensorer) över områden i nätverket. Dessutom är det i allmänhet önskvärt att fördela beräkningsbördan över nätet och minimera mängden intersensorkommunikation. Vi visar att den information som används för sensorlokalisering är i grunden lokal när det gäller nätverkets topologi och använder denna observation för att omformulera problemet inom en grafisk modellram. Därefter presenterar och demonstrerar vi nyttan av icke-parametrisk trosutbredning (NBP), en nyligen genomförd generalisering av partikelfiltrering, både för att uppskatta sensorplatser och för att representera platsosäkerheter. NBP har fördelen att det enkelt implementeras på ett distribuerat sätt, medger en mängd olika statistiska modeller och kan utgöra multimodal osäkerhet. Med hjälp av simuleringar av små till måttligt stora sensornätverk, visar vi att NBP kan göras robust för att överträffa mätfel genom en enkel modellförstärkning, och att omdömesgilla meddelandekonstruktioner kan resultera i bättre uppskattningar. Dessutom tillhandahåller vi en analys av NBP:s kommunikationskrav, som visar att normalt bara ett fåtal meddelanden per sensor krävs, och att även låg bithastighets approximationer av dessa meddelanden kan användas med liten eller ingen prestandapåverkan.
Arbetet i REF formulerar problemet med lokalisering av nätverk som ett resultatproblem i en grafisk modell.
Nonparametric belief propagation for self-localization of sensor networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}