Sammanfattning av denna webbsida: I trådlösa sensornätverk (WSN) är lokaliseringsinformationen för sensornoder viktig för att implementera andra nätverksapplikationer. I detta dokument föreslår vi en områdesfri lokaliseringsalgoritm baserad på Neural Network Ensembles (LNNE). Placeringen av en sensornod uppskattas av LNNE enbart baserat på WSN:s konnektivitetsinformation. Genom simuleringsstudie jämförs LNNE:s prestanda med två välkända områdesfria lokaliseringsalgoritmer, Centroid och DV-Hop, och en enda neural nätverksbaserad lokaliseringsalgoritm, LSNN. De experimentella resultaten visar att LNNE konsekvent överträffar andra tre algoritmer i lokaliseringsnoggrannhet. En förbättrad massfjäderoptimeringsalgoritm (EMSO) föreslås också för att ytterligare förbättra LNNE:s prestanda genom att använda lokaliseringsinformationen för grannfyren och okända noder.
Zheng och Dehghani föreslog en områdesfri lokaliseringsalgoritm baserad på neurala nätverk ensembler (LNNE), som kan förbättra lokalisering noggrannhet för WSNs genom att utnyttja mångfalden av komponenten neurala nätverk REF.
Range-Free Localization in Wireless Sensor Networks with Neural Network Ensembles
{'venue': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'journal': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}