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Comparative study of RSS-based collaborative localization methods in wireless sensor networks.

机译：无线传感器网络中基于RSS的协作定位方法的比较研究。

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In this thesis two collaborative localization techniques are studied: multidimensional scaling (MDS) and maximum likelihood estimator (MLE). A synthesis of a new location estimation method through a serial integration of these two techniques, such that an estimate is first obtained using MDS and then MLE is employed to fine-tune the MDS solution, was the subject of this research using various simulation and experimental studies. In the simulations, important issues including the effects of sensor node density, reference node density and different deployment strategies of reference nodes were addressed. In the experimental study, the path loss model of indoor environments is developed by determining the environment-specific parameters from the experimental measurement data. Then, the empirical path loss model is employed in the analysis and simulation study of the performance of collaborative localization techniques.
机译：本文研究了两种协作定位技术：多维尺度缩放（MDS）和最大似然估计器（MLE）。通过这两种技术的串行集成来合成一种新的位置估计方法，使得首先使用MDS获得估计值，然后使用MLE对MDS解决方案进行微调，这是使用各种模拟和实验方法进行研究的主题学习。在仿真中，解决了重要问题，包括传感器节点密度，参考节点密度和参考节点的不同部署策略的影响。在实验研究中，通过从实验测量数据确定特定于环境的参数来开发室内环境的路径损耗模型。然后，将经验路径损失模型用于协同定位技术性能的分析和仿真研究。

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