Resumen

Mientras que los sistemas de comunicación modernos, los sistemas integrados y la tecnología de sensores se han utilizado ampliamente en la actualidad, la red de sensores inalámbricos (WSN) compuesta por sensores microdistribuidos se ve favorecida debido a su relativamente excelente interacción de comunicación, computación en tiempo real y capacidades de detección. Dado que la tecnología de posicionamiento GPS no puede satisfacer las necesidades de posicionamiento en interiores, el posicionamiento basado en WSN se ha convertido en la mejor opción para la localización en interiores. En el campo del posicionamiento WSN en interiores, la forma de hacer frente al impacto del error NLOS en el posicionamiento sigue siendo un gran problema por resolver. Con el fin de mitigar la influencia de los errores NLOS, en este artículo se propone un algoritmo de Localización por Filtros Múltiples Modificados por Redes Neuronales (NNMML). En este algoritmo, primero se distinguen los casos LOS y NLOS. A continuación, se aplican KF y UKF en el caso LOS y en el caso NLOS, respectivamente, y se lleva a cabo un procesamiento de agrupación adecuado para los datos NLOS. Por último, los resultados de posicionamiento tras el filtrado múltiple se corrigen mediante una red neuronal. Los resultados de la simulación ilustran que la precisión de localización del algoritmo NNMML es mejor que la de KF, EKF, UKF y la versión sin corrección por red neuronal. También muestra que NNMML es adecuado para situaciones con grandes errores NLOS.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:wsn, posicionamiento, posicionamiento en interiores, localización por filtro múltiple modificado por red neuronal, procesamiento de agrupación adecuado, excelente interacción de comunicación, gran error nlos, sistema de comunicación moderno, corrección por red neuronal, red de sensores inalámbricos
• Keywords:wsn, positioning, indoor positioning, neural network modified multiple filter localization, appropriate grouping processing, excellent communication interaction, large nlos error, modern communication system, neural network correction, wireless sensor network