研究者设计出更好的物联网定位意识

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预期第五代(5G)网络对快速增长的移动设备的跟踪能力的关键压力,塔夫斯大学的工程师们提出了一种改进的算法来定位和跟踪这些产品,这些任务将任务分配到设备T中。半自我。它是一个可扩展的解决方案,可以满足在2020的事物中预计的500亿个连接产品的需求,并且将使基于位置的服务的范围扩大。TUFTS研究的结果今天发表在IEEE,IEEE电子电气工程师协会发表的同行评审科学期刊上。

目前,无线设备的定位是集中的,这取决于已知位置的“锚”,例如信元塔或GPS卫星与每个设备直接通信。随着设备数量的增加,锚定必须以更高的密度安装。随着跟踪的项目数量显著增长,集中式定位可能变得笨拙。

作为集中式解决方案的替代方案,作者在5G网络中的分布式本地化方法使设备自己定位,而不需要所有的设备都直接访问锚。感测和计算是本地在设备上完成的,因此不需要中央协调器来收集和处理数据。

塔夫斯大学的工程学院电气与计算机工程系副教授Usman Khan博士说:“需要对每一个设备、传感器或车辆的位置感知,无论是静止的还是移动的,都将在未来更加显眼。”“将有跟踪资产和库存、医疗保健、安全、农业、环境科学、军事行动、应急响应、工业自动化、自驾车车辆、机器人等应用。“互联网的无限潜力,需要我们开发智能分散的算法,”可汗说,谁是该论文的对应作者。

可汗和他的同事开发的自定位算法利用了设备到设备的通信,因此可以在室内(例如在办公室和制造设施)、地下、水下或厚云覆盖下进行。这是一个优于GPS系统,不仅可以在这些条件下变暗,而且还增加了设备的成本和功率要求。

设备的移动性使得自我定位具有挑战性。关键是要快速获得位置以实时跟踪它们,这意味着计算必须简化而不牺牲精度。作者通过替换非线性位置计算来实现这一点,在计算位置上,如果位置的初始猜测在错误的位置,则可以忽略它们的标记,并用线性模型快速且可靠地收敛在装置的精确位置上。移动到计算更简单的线性计算,是由于它们测量它们相对于彼此的位置或表示相邻设备的“质心”的点的结果,而不是它们都引用一组固定的锚。收敛到准确的位置是非常快的,使得大量设备的实时跟踪可行。

可汗说:“除了为未来无所不在的连接设备做准备,这种方法还可以通过消除在建筑物和社区安装大量发射器(锚)的需要来缓解当前基础设施的压力。”

其他贡献的作者包括首席作者Sam Savavi,塔夫斯大学电气与计算机工程系博士研究生,波士顿学院波士顿学院的博士后研究员,Soummya Kar博士,乔治斯M.M. D.S.。卡内基梅隆大学计算机工程系。Moura博士目前是IEEE的当选总统。

关于塔夫斯大学

塔夫斯大学位于波士顿、梅德福/萨默维尔、马萨诸塞州Grafton和法国塔卢瓦尔的校区,是美国最重要的研究型大学之一。TUFTS享有学术声誉和为学生在各种各样的职业中担任领导者的全球声誉。越来越多的创新教学和研究活动跨越了所有的塔夫大学校园,在大学里的本科、研究生和专业项目中的教师和学生之间的合作得到广泛的鼓励。

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