CRII: CIF: Distributed Sensor Localization With Ordinal Data Constraints

CRII:CIF:具有序数数据约束的分布式传感器定位

基本信息

  • 批准号:
    1464222
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 17.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2015-02-15 至 2018-01-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This research involves the study of a new class of energy efficient optimization-based algorithms for localization in wireless sensor networks (WSNs) that can be used when conventional localization techniques such as GPS are not available (e.g. when WSN users are indoors). Such a system operates using only comparative distance measurements (as opposed to exact distance measurements) which precludes the need for strict clock synchronization among devices and enables heterogeneous cross-platform WSNs. Computation is implemented using the distributed capacity of the WSNs. The performance and energy efficiency of the algorithms are validated theoretically and by a combination of simulation and experimentation on an Android test bed. This research has diverse application areas such as health monitoring (location-aware patient care), security (first responders), and consumer electronics (location awareness in indoor malls).This research involves investigation into a new approach to localization in sensor networks where exact distance measurements are not required ? sensors need only comparative and ordinal distance measurements. This approach eliminates the need for strict clock synchronization between devices, or exact knowledge of operating conditions and environmental constants. It also eliminates the need for specialized hardware or external devices, making it possible to explore localization-based WSN applications on mobile phones and tablets in cross-platform environments. The research methodology involves the application of convex optimization to solve a Euclidean distance embedding problem. While such an approach has been used in areas such as image denoising and pattern recognition, it has never been proposed for localization in a WSN. Specific research topics include using optimization-based sensor localization, and parameter and function estimation via distributed computation. A testbed of Android devices is used to validate results.
这项研究涉及的一类新的能源效率的优化算法的无线传感器网络(WSNs)的定位,可以使用时,传统的定位技术,如GPS是不可用的(例如,当WSN用户在室内)。这样的系统仅使用比较距离测量(与精确距离测量相反)来操作,这排除了设备之间严格时钟同步的需要,并且实现了异构跨平台WSN。计算是利用无线传感器网络的分布式能力来实现的。算法的性能和能量效率进行了理论验证,并通过模拟和实验相结合的Android测试床。这项研究有不同的应用领域,如健康监测(位置感知的病人护理),安全(第一反应),和消费电子产品(在室内商场的位置感知)。这项研究涉及到一种新的方法来定位传感器网络的精确距离测量是不需要的调查?传感器仅需要比较和顺序距离测量。这种方法消除了设备之间严格的时钟同步的需要,或工作条件和环境常数的确切知识。它还消除了对专用硬件或外部设备的需求,从而可以在跨平台环境中的移动的手机和平板电脑上探索基于定位的WSN应用。研究方法包括应用凸优化来解决欧氏距离嵌入问题。虽然这种方法已被用于图像去噪和模式识别等领域,但从未被提出用于WSN中的定位。具体的研究课题包括使用基于优化的传感器定位,以及通过分布式计算的参数和函数估计。Android设备的测试床用于验证结果。

项目成果

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