Resumen

Actualmente, la localización ha sido uno de los puntos de investigación más relevantes en las Redes de Sensores Inalámbricos (WSNs, por sus siglas en inglés). Sin embargo, la mayoría de los métodos de localización se centran en la localización basada en dispositivos, que ubica objetivos con dispositivos terminales. Esto no es adecuado para escenarios de aplicación como el monitoreo de personas mayores, la detección de vida, entre otros. En este artículo, proponemos un sistema de localización inalámbrica sin dispositivos utilizando Redes Neuronales Artificiales (ANNs). El sistema consta de dos fases. En la fase de entrenamiento fuera de línea, se calculan las matrices de diferencias de la Fuerza de Señal Recibida (RSS) entre las matrices de RSS recopiladas cuando el área de monitoreo está vacía y con un profesional en el área. Se seleccionan algunos valores de diferencia de RSS en las matrices de diferencia de RSS. Los valores de diferencia de RSS y los índices de matriz correspondientes se toman como las entradas de un modelo de ANN y las

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Localización; Redes de sensores inalámbricos; Sin dispositivos; Redes neuronales artificiales; Intensidad de la señal recibida; Zona de vigilancia
• Keywords:Localization; Wireless sensors networks; Device-free; Artificial neural networks; Received signal strength; Monitoring area