Fitness Information Synchronization (FIS) Algorithm and Kalman Filter Based Under Water Target Localization

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/csnt60213.2024.10546044
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The localization of nodes in the underwater geographical condition is a vital part of Wireless Sensor Networks in the Water (UWSNs).UWSN helps in several ways oceanic explorations. The localization of nodes suffers a large imbalance due to uncertainty in oceanic conditions. So, this work focuses on enhancing the localization of nodes using fusion and Kalman filter. In this work, the fusion is done between two nodes' data which are the node's age of information and fitness factor nodes. The estimation is done using Fitness Information Synchronization (FIS) Algorithm. The localization process is tried to enhance by calculating the localization error between the actual and estimated position, and the deviation from the actual position. The simulation process is done on a MATLAB simulator. It is observed that the localization error decreases with the increase in time while the deviation from the actual position increases with time. Therefore, it is observed that there is a trade-off between these two constrained.