A Low-Complexity Geometric Bilateration Method for Localization in Wireless Sensor Networks and Its Comparison with Least-Squares Methods

This research presents a distributed and formula-based bilateration algorithm that can be used to provide initial set of locations. In this scheme each node uses distance estimates to anchors to solve a set of circle-circle intersection (CCI) problems, solved through a purely geometric formulation. The resulting CCIs are processed to pick those that cluster together and then take the average to produce an initial node location. The algorithm is compared in terms of accuracy and computational complexity with a Least-Squares localization algorithm, based on the Levenberg–Marquardt methodology. Results in accuracy vs. computational performance show that the bilateration algorithm is competitive compared with well known optimized localization algorithms

Análisis y Comparación de Algoritmos de Localización en Redes Inalámbricas de Sensores

En este trabajo se presenta un análisis y comparación de diferentes algoritmos para la localización de sensores. Para la evaluación de los algoritmos, se simuló una red inalámbrica de sensores en MATLAB. Esta consiste de un área delimitada de 100m x 100m en donde se distribuyeron aleatoriamente 100 sensores con rango parcial para su localización. Las distancias estimadas entre sensores se hicieron bajo la técnica Received Signal Strength. Para la estimación inicial de la posición, cada sensor utilizó la distancia estimada con cuatro anchors integrados en la red, así como también la posición conocida de estos. Posteriormente cada sensor utilizó la técnica Least Square para finalmente obtener la posición inicial. Una vez que cada sensor en la red estimó suposición inicial, se utilizó dicho conjunto de posiciones iniciales como punto de inicio para los diferentes algoritmos a ser analizados. El desempeño de cada algoritmo fue evaluado con base en la relación precisión versus número de iteraciones empleadas.Los resultados obtenidos muestran que los algoritmos iterativos optimizados son más eficientes en precisión y número de iteraciones. Entre los algoritmos de localización analizados se encuentran: LeastSquare, Min-Max, Spatially-Constrained Local Problems, Push-Pull Estimator y Levenberg-Marquardt