Abstract-A sensor nätverk lokalisering problem är att bestämma positioner sensorn noder i ett nätverk ges ofullständig och felaktig parvis avstånd mätningar. Sådana avståndsdata kan förvärvas av en sensornod genom att kommunicera med sina grannar. Vi beskriver en allmän semidefinit programmering (SDP)-baserad metod för att lösa grafen realisera problem, av vilka sensorn nätverk localization problem är ett specialfall. Vi undersöker hur denna metod fungerar på problem med bullriga avståndsdata. Felgränser härleds från SDP- formuleringen. Källorna till skattningsfel i SDP-formuleringen identifieras. SDP-lösningen har vanligtvis en högre rang än det underliggande fysiska utrymmet som, när den projiceras på det lägre dimensionsutrymmet, i allmänhet resulterar i höga skattningsfel. Vi beskriver två förbättringar för att lindra en sådan svårighet. För det första föreslår vi en legaliseringsterm i den objektiva funktionen som kan bidra till att minska SDP-lösningens rang. För det andra använder vi de punkter som uppskattas från SDP-lösningen som den ursprungliga iteraten för en gradientavslappningsmetod för att ytterligare förfina de uppskattade punkterna. En lägre gräns som erhålls från det optimala SDP objektiva värdet kan användas för att kontrollera lösningens kvalitet. Experimentella resultat presenteras för att validera våra metoder och visa att de överträffar befintliga SDP-metoder. Note to Practitioners-Wireless sensor nätverk består av ett stort antal billiga trådlösa sensorer utplacerade i ett geografiskt område med möjlighet att kommunicera med sina grannar inom ett begränsat radioområde. Trådlösa sensornätverk blir allt mer tillämpliga på en rad olika övervakningstillämpningar i civila och militära scenarier, såsom biologisk mångfald och geografisk övervakning, smarta hem, industriell kontroll, övervakning och trafikövervakning. Det är ofta mycket användbart i tillämpningar av sensornätverk för att veta var sensorerna finns. Globala positioneringssystem lider av många nackdelar i detta scenario, såsom höga kostnader, line-of-sight frågor, etc. Därför finns det ett behov av att utveckla robusta och effektiva algoritmer som kan uppskatta eller "lokalisera" sensorpositioner i ett nätverk genom att endast använda de ömsesidiga avståndsåtgärder (mottagen signalstyrka, ankomsttid) som de trådlösa sensorerna får från sina grannar. Detta dokument beskriver en algoritm som löser problemet med lokalisering av sensornätverk med hjälp av avancerade optimeringstekniker. Vi studerar också effekten av att använda mycket bullriga mätningar och föreslår Manuscript mottagen 24 maj 2005; reviderad 9 november 2005. Detta arbete stöddes delvis av Institutet för matematisk vetenskap vid Singapores nationella universitet. Detta dokument rekommenderades för publicering av Associate Editor Y. Ding och Editor P. Ferreira efter utvärdering av granskarnas kommentarer. P. Biswas, T.-C. Liang, och Y. Ye är vid Institutionen för elektroteknik, Stanford University, Stanford, CA 94305-4026 USA (e-post: pbiswas@stanford.edu; yyye@stanford.edu). K.-C. Toh är verksam vid institutionen för matematik, Singapores nationella universitet, Singapore 117543, Singapore (e-post: mattohkc@nus.edu.sg). Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Metoden introducerades först av Biswas et al. i REF och löser sensorn lokaliseringsproblem med konvex avkoppling.
Semidefinite Programming Approaches for Sensor Network Localization With Noisy Distance Measurements
{'venue': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}