För många av de applikationer där trådlösa sensornätverk används är det viktigt att veta från vilka noder eller vilken plats användbar information förvärvas. Global Positioning System (GPS) används konventionellt för att bestämma platsen. GPS-system är dock inte idealiska för många tillämpningar på grund av deras överdrivna energiförbrukning och höga kostnader. Som ett alternativ till GPS kan avstånd och plats uppskattas genom användning av minst 3 noder med kända platser. Mottagen signalstyrka Indikation (RSSI) är den enklaste och mest billiga teknik som används för att bestämma avstånd och plats, och är en standard funktion på varje sensor. RSSI kan dock påverkas av buller och miljöhinder. Därför är det svårt att ställa in en matematisk modell för RSSI. I detta dokument presenteras en omvandling av metoden Centroid Localization (CL) för att bestämma platsen för en sensor av okänd plats till den intelligenta Centroid Localization (ICL) metoden. Fuzzy logik och genetisk algoritm används i ICL-metoden. RSSI-värden uppmätta av ankarnoder används som ingångar till det luddiga systemet i den ICL som utvecklats. Ankare noder har tilldelats viktvärden för att öka effekten av högt värde RSSI noder i positionering. Därför definieras det suddiga systemets utdata som vikt (w). Basvärdena för systemets utdatamedlemsfunktioner justeras med hjälp av genetisk algoritm för att minimera platsfel. Mot att observera prestandan hos den föreslagna ICL, jämförelser med både Centroid Localization metod och APIT (Approximate Point In Triangle) algoritm har tillhandahållits. Lokaliseringsfelet har reducerats till miniminivåer.
Placering fel reducerades med 57% och 65% jämfört med centroid och APIT algoritmer, respektive REF.
Intelligent Centroid Localization Based on Fuzzy Logic and Genetic Algorithm
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}