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Neighborhood Kalman Estimation for Distributed Localization in Wireless Sensor NetworksEstimación Neighborhood Kalman para localización distribuida en redes inalámbricas de sensores

Resumen

La precisión de la información de localización desempeña un papel importante en el rendimiento de las redes de sensores inalámbricas, ya que muchas aplicaciones de misión dependen de ella. Este trabajo propone un algoritmo de localización totalmente distribuido basado en el concepto de fusión de datos, que permite que toda la información de los intranodos, incluidas las correlaciones entre estimaciones, participe en el algoritmo. Construyendo y actualizando adecuadamente las estimaciones, así como las correspondientes matrices de covarianza, el algoritmo puede fusionar la información de los intranodos para generar estimaciones más precisas sobre las localizaciones de los sensores a gran velocidad. Por último, se ofrecen simulaciones numéricas a modo de ejemplo para demostrar la eficacia del algoritmo.

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