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Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) han ganado recientemente una atención significativa debido a sus estructuras eficientes, rentabilidad, fácil disponibilidad y tendencia a formar una red móvil inalámbrica ad hoc. Los UAV habilitados para IoT es un nuevo campo de investigación que utiliza el seguimiento de ubicación con el avance de la tecnología aérea. En este contexto, la importancia de las redes aéreas en 3D está atrayendo mucha atención recientemente. Tiene diversas aplicaciones relacionadas con el procesamiento de información, comunicación y servicios basados en la ubicación. La identificación de la ubicación de los nodos inalámbricos es un trabajo desafiante y de extrema importancia. En este estudio, presentamos una técnica novedosa para encontrar áreas tridimensionales (3D) interiores y al aire libre de nodos mediante la medición de la intensidad de la señal. La formulación matemática se basa en un modelo de pérdida de trayectoria y un clasificador de aprendizaje automático de árbol de decisiones. Construimos modelos 2D y 3D para recopilar información más precisa sobre los nodos. Los hallazgos de la simulación demuestran que el modelo propuesto basado en aprendizaje automático sobresale en la estimación de la ubicación de los nodos, la distancia real y estimada de diferentes nodos, y el cálculo de la intensidad de la señal recibida en redes ad hoc aéreas. Además, el árbol de decisiones construye un control de fase fuera de línea en la ubicación de los vehículos voladores para mejorar la complejidad temporal junto con la precisión experimental.
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