センサー ネットワークにおけるノード位置特定のための分散重み付き多次元スケーリング

さまざまなワイヤレス センサー ネットワーク アプリケーションには、正確な分散位置特定アルゴリズムが必要です。本稿では、最も正確な距離測定を適応的に強調し、センサー ネットワーク内の通信制約を自然に考慮するスケーラブルで分散型の重み付き多次元スケーリング (dwMDS) アルゴリズムを紹介します。各ノードはセンサーの近隣を適応的に選択し、ローカルコスト関数を最小化することによって位置推定を更新し、その後この更新を隣接するセンサーに渡します。通信要件に関する導出された限界は、提案された分散メソッドのエネルギー効率と中央集権的アプローチとの比較に関する洞察を提供します。受信信号強度 (RSS) に基づく距離測定について、シミュレーションを通じて位置推定がほぼバイアスがなく、分散がクレメル-ラオ下限に近いことを示します。さらに、RSS と到着時間 (TOA) チャネル測定を使用して、実世界のセンサー ネットワークにおける中央集権的最大尤度推定器 (MLE) と同等のパフォーマンスを示します。