Resumen

Este trabajo considera un problema de localización pasiva de objetivos en Redes Inalámbricas de Sensores (WSNs) utilizando las medidas del tiempo de llegada (TOA) con ruido, obtenidas de múltiples receptores y un único transmisor. La función objetivo se formula como un problema de estimación de máxima verosimilitud (ML) bajo el supuesto de ruido gaussiano. En consecuencia, la función objetivo del estimador ML es una función altamente no lineal y no convexa, donde los métodos de optimización convencionales no son adecuados para este tipo de problema. Por lo tanto, se propone un algoritmo mejorado basado en la hibridación de un algoritmo de evolución diferencial adaptativa (ADE) y un algoritmo de Nelder-Mead (NM), denominado HADENM, para encontrar la posición estimada de un blanco pasivo. En este trabajo, los parámetros de control del algoritmo ADE se actualizan de forma adaptativa durante el proceso de evolución. Además, se diseña un parámetro de ajuste adaptativo para proporcionar un equilibrio entre las capacidades de exploración global y explotación local. Además, se refuerza la explotación mediante el método NM mejorando la precisión de la mejor solución obtenida del algoritmo ADE. Se ha realizado un análisis estadístico para evaluar los beneficios de las modificaciones propuestas en el rendimiento de optimización del algoritmo HADENM. Los resultados de la comparación entre el algoritmo HADENM y sus versiones indican que las modificaciones propuestas en este trabajo pueden mejorar el rendimiento global de la optimización. Además, la simulación muestra que el algoritmo HADENM propuesto puede alcanzar el límite inferior de Cramer-Rao (CRLB) y supera a los algoritmos de mínimos cuadrados ponderados restringidos (CWLS) y de evolución diferencial (DE). Los resultados obtenidos demuestran la alta precisión y robustez del algoritmo propuesto para resolver el problema de localización de objetivos pasivos para un amplio rango de niveles de ruido de medida.

• 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:problema de localización de objetivos pasivos, algoritmo hadenm, artículo, algoritmo ade, función objetivo, hipótesis de ruido gaussiano, redes de sensores inalámbricas, parámetro de ajuste adaptativo, evolución diferencial adaptativa, métodos de optimización convencionales
• Keywords:passive target localization problem, hadenm algorithm, paper, ade algorithm, objective function, gaussian noise assumption, wireless sensor networks, adaptive adjustment parameter, adaptive differential evolution, conventional optimization methods