Core Concepts
複数のアンカーノードからの情報制約を活用し、未知ノードとアンカーノード間の距離推定の精度を向上させるために提案されたDEMN戦略とホップ損失は、WSNsでより正確で信頼性の高い位置推定を実現します。
Abstract
無線センサーネットワーク(WSNs)における位置認識は重要な問題であり、DV-Hopローカリゼーションは複数のアンカーノードからの情報を活用して未知ノードとアンカーノード間の距離推定精度を向上させます。DEMN戦略は、未知ノードの潜在的な探索空間を狭め、距離推定の精度を大幅に向上させます。一方、ホップ損失関数は、実際のホップと予測されたホップとの差を最小化することで適切な解を選択します。これらの手法は、WSNsにおける位置認識精度向上へ有望な解決策を提供します。
Stats
86.11% の位置精度が得られました。
6.05% 以上 DEM-DV-Hop よりも優れています。
DEM-DV-Hop では 2.46%、hop loss では 3.41% の貢献があります。
Quotes
"The proposed DV-Hop localization scheme, incorporating DEMN and hop loss, addresses the key challenges of leveraging connection information and selecting appropriate solutions."
"The integration of the Euclidean distance loss, hop loss, and the multi-objective genetic algorithm enables the proposed approach to iteratively optimize the localization of unknown nodes in the WSNs."