Fully decentralized and collaborative multilateration primitives for uniquely localizing WSNs

We provide primitives for uniquely localizing WSN nodes. The goal is to maximize the number of uniquely localized nodes assuming a fully decentralized model of computation. Each node constructs a cluster of its own and applies unique localization primitives on it. These primitives are based on constructing a special order for multilaterating the nodes within the cluster. The proposed primitives are fully collaborative and thus the number of iterations required to compute the localization is fewer than that of the conventional iterative multilateration approaches. This further limits the messaging requirements. With relatively small clusters and iteration counts, we can localize almost all the uniquely localizable nodes.This work was partially supported by The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) Grant no. 106E071.Publisher's Versio

Kablosuz algılayıcı ağlarda dağıtık yenilemeli kümesel yerelleştirme

Text in English; Abstract: English and TurkishIncludes bibliographical references (leaves 27-29)viii, 30 leavesWe designed a distributed algorithm for iterative cluster localization. Because this algorithm is especially designed for large scale networks, increase in the number of sensor nodes has no ine ciency e ect on sensor node performances. A node has the information regarding every node within some vertices which are in range of the node. In the presented techniques every node only focused on localizing itself, however in our algorithm every node can localize itself individually or they obtain localization information from other nodes. And we see that each node likely to localizes itself after it has localized other nodes in its cluster which obviously shows the contribution of coordinate sharing. Although our algorithm is mostly dependent on sharing information, we show the messaging overhead is quite reasonable.Kablosuz algIlayıcı ağlar için dağıtık yenilemeli kümesel yerelleştirme algoritması geliştirdik. Bu algoritma büyük ağlara uygun bir şekilde dizayn edildiğinden, ağ içersindeki algılayıcı düğüm sayısının artışı düğümler uzerindeki iş yükünü arttırmayacaktır. Her düğüm diğer komşuları ile iletişim kurarak bulunduğu sınırlı bir ortam içerisindeki diğer düğümlerden haberdar olur ve bunları kendi kümesinde yereleştirebilmek üzere saklar. Şu ana kadar geliştirilen dağıtık yerelleştirme tekniklerinde düğümler sadece kendi kordinatlarını bulmak için işlemler yapıyorlardı , bizim sunduğumuz algoritma da ise düğümler kendi kordinatlarını kendileri hesaplayabilir veya başka dügümlerden bu bilgiyi elde edebilirler. Yerelleştirme yapan dügümlerin kendilerinden önce kendi kümeleri içerisindeki düğümleri yerelleştirdiklerini gördük. Bu da bize kordinat bilgilerini paylaşmanın yerelleştirmeye ne kadar çok yararlı olduğunu gösterdi. Kordinatların paylaşımı üzerine olan bir yerelleştirme algoritması olduğundan, bir düğüm yerelleştirme aşamasına gelmeden önce kendi kümesi içersinde bulunan düğümlerin pozisyon bilgilerini almış durumda olduğunu gösterdik. Mesajlaşma üzerine dayalı olan bir yerelleştirme tekniği olmasına rağmen, düğümler üzerindeki mesajlaşma yükünün makul seviyelerde olduğunu gördük

Fully decentralized, collaborative multilateration primitives for uniquely localizing WSNs

We provide primitives for uniquely localizing WSN nodes. The goal is to maximize the number of uniquely localized nodes assuming a fully decentralized model of computation. Each node constructs a cluster of its own and applies unique localization primitives on it. These primitives are based on constructing a special order for multilaterating the nodes within the cluster. The proposed primitives are fully collaborative and thus the number of iterations required to compute the localization is fewer than that of the conventional iterative multilateration approaches. This further limits the messaging requirements. With relatively small clusters and iteration counts we can localize almost all the uniquely localizable nodes.Publisher's Versio