Resumen

La tecnología de localización es el requisito esencial para construir un edificio y una ciudad inteligentes. Es una de las tecnologías más importantes para las redes de sensores inalámbricos (WSN). Sin embargo, cuando las WSN se despliegan en entornos interiores difíciles, los obstáculos pueden provocar una propagación sin línea de visión (NLOS). Además, la propagación NLOS puede reducir seriamente la precisión de la localización. En este artículo, proponemos un método de localización NLOS basado en el análisis residual para reducir la influencia del error NLOS. El modelo de medición del tiempo de llegada (TOA) se utiliza para estimar la distancia. A continuación, se identifica la medición NLOS mediante el método de análisis residual. Finalmente, este trabajo utiliza las medidas LOS para establecer la función objetivo de localización y propone el método de optimización por enjambre de partículas con factor de constricción (PSO-C) para calcular la posición de un nodo desconocido. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto no sólo identifica eficazmente la condición de propagación LOS/NLOS, sino que también reduce la influencia del error 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:error de nlos, método de localización de nlos, condiciones de propagación de nlos, entornos interiores adversos, optimización por enjambre de partículas, método de análisis residual, redes de sensores inalámbricas, wsns, influencia, método
• Keywords:nlos error, nlos localization method, nlos propagation condition, harsh indoor environments, particle swarm optimization, residual analysis method, wireless sensor networks, wsns, influence, method