在物联网场景中,对本地化进行上下文意识的统计死亡计算.
David Munoz-Rodriguez1, Rafaela Villalpando-Hernandez1, Cesar Vargas-Rosales1
1Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Science, Monterrey 64849, Mexico.
一种新的上下文感知本地化技术增强了5G和6G的密集传感器网络. 这种方法在没有直接的点对点测量的情况下实现了高精度,改善了物联网 (IoT) 设备定位.
科学领域:
- 无线通信系统无线通信系统
- 传感器网络是一个传感器网络.
- 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
背景情况:
- 未来的5G和6G系统需要大规模的连接 (数百万个设备/km2).
- 智能工业和物体能源 (EoT) 要求可靠,节能的协作传感器协议.
- 密集的临时环境需要先进的本地化解决方案.
研究的目的:
- 提出一种新的,具有上下文意识的统计死算本地化技术.
- 为了应对高密度合作传感器网络的挑战.
- 为了实现准确的定位,而无需对节点之间的直角/距离进行估计.
主要方法:
- 开发了一种利用节点上下文信息的统计死亡计算方法.
- 在各种高密度合作传感器网络场景中模拟了该技术.
- 根据衍生的上下文数据评估本地化准确性.
主要成果:
- 拟议的技术在分析的最坏情况下实现了0.072m的局部化误差.
- 证明有效的本地化,不需要直接对等对等的角度或距离测量.
- 通过广泛的模拟验证了方法.
结论:
- 情境感知死算方法适用于密集的合作传感器网络.
- 这种技术为未来无线系统中的位置感知协议提供了可行的解决方案.
- 实现了高的本地化准确性,支持大规模的物联网和 EoT 部署.
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