Resumen

Se ha desarrollado una nueva estrategia de modelo de consumo de energía discreto para WSN basado en el método de Monte Carlo cuasi y el método de Monte Carlo crudo. En nuestro modelo, el proceso de Markov oculto discreto desempeña un papel importante en el análisis de la ubicación de los nodos en medios heterogéneos. En este modelo de consumo de energía, utilizamos nodos sensores estáticos y dinámicos para monitorear la energía optimizada de todos los nodos sensores, en el que cada estado del sensor se puede considerar como la red bayesiana dinámica. Al utilizar este método, la potencia se asigna de manera dinámica a cada sensor en pasos de tiempo discretos para controlar la estructura gráfica de nuestra red. Los resultados de la simulación y experimentación muestran que nuestros métodos propuestos son mejores en términos de precisión de localización y poseen un tiempo computacional mínimo en comparación con los métodos de localización existentes.

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Nueva estrategia; Modelo de consumo de energía discreto; WSN; Quasi Monte Carlo; Proceso de Markov oculto; Precisión de localización
• Keywords:Novel strategy; Discrete energy consumption model; WSN; Quasi Monte Carlo; Hidden Markov process; Localization accuracy