Den snabba spridningen av trådlösa sensornätverk under de senaste åren har inneburit allvarliga tekniska utmaningar för forskare. Den primära funktionen för ett trådlöst flerhopssensornätverk (WSN) är att samla in och vidarebefordra sensordata mot destinationsnoden. För många tillämpningar är dock kunskapen om var sensornoder befinner sig avgörande för en meningsfull tolkning av sensordata. Lokalisering avser processen för att uppskatta placeringen av sensornoder i en WSN. Självlokalisering krävs i stora trådlösa sensornätverk där dessa noder inte kan placeras manuellt. Traditionella metoder iterativt lokalisera dessa noder genom att använda triangulation. Den inneboende instabiliteten i trådlösa signaler medför dock ett fel, hur mycket det än kan vara, i den beräknade positionen för målnoden. Detta resulterar i att det inbäddade felet fortplantar sig och förstoras. Maskininlärning baserad lokalisering algoritmer för stora trådlösa sensornätverk fungerar inte på ett iterativt sätt. I den här artikeln undersöker vi lämpligheten av några av dessa algoritmer samtidigt utforska olika kompromisser. Specifikt formulerar vi först ett nytt sätt att definiera flera funktionsvektorer för att kartlägga lokaliseringsproblem på olika maskininlärningsmodeller. I stället för att behandla lokaliseringen som ett klassificeringsproblem, som i det mesta av det rapporterade arbetet, behandlar vi den som ett regressionsproblem. Vi har studerat inverkan av olika nätverksparametrar, såsom nätverksstorlek, ankarpopulation, överförd signalkraft och trådlös kanalkvalitet, på den lokala noggrannheten hos dessa modeller. Vi har också studerat effekterna av utplaceringen av ankarnoder i ett rutnät snarare än att placera dessa noder slumpmässigt i utplaceringsområdet. Våra resultat har avslöjat intressanta insikter med hjälp av multivariat regressionsmodell och stöd vektormaskin (SVM) regressionsmodell med radial bas funktion (RBF) kärna.
SVM regressionsmodell användes för att föreslå lokalisering algoritmer för storskaliga trådlösa sensornätverk i REF.
Machine Learning Based Localization in Large-Scale Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}