Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Nonparametric Belief Propagation based on Spanning Trees for Cooperative Localization in Wireless Sensor Networks
Año:2010
Áreas de investigación
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
Nonparametric belief propagation (NBP) is one of the best-known methods for cooperative localization in sensor networks. It is capable to provide information about location estimation with appropriate uncertainty and to accommodate non-Gaussian distance measurement errors. However, the accuracy of NBP is questionable in loopy networks. In this paper, we propose a novel approach, NBP based on spanning trees (NBP-ST) created by breadth first search (BFS) method. According to our simulation results, NBP-ST performs better than NBP in terms of accuracy, computational and communication cost in the networks with high connectivity (i.e., highly loopy networks).
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE 72nd Vehicular Technology Conference Fall (VTC 2010-Fall)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Ottawa, Canada
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4244-3573-9
DOI
10.1109/VETECF.2010.5594105
Fecha inicio congreso
06/09/2010
Fecha fin congreso
09/09/2010
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Título de las actas
IEEE Proceedings of Vehicular Technology Conference Fall (VTC 2010-Fall)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Vladimir Savic . (UPM)
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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