Embora as coordenadas físicas sejam úteis para operações de rede IoT e de sensores, a localização física não é uma opção viável para redes de larga escala de dispositivos simples em ambientes complexos ou hostis. Mapas de Preservação de Topologia (TPM) extraídos de Coordenadas Virtuais baseadas em âncoras (VC) são uma alternativa atraente de localização livre para mapas físicos. Apresentamos uma abordagem, baseada na teoria da conclusão de matriz de baixa classificação, para extrair TPMs com apenas informações parciais sobre VCs. A avaliação usando redes 2D e 3D com âncoras aleatórias mostra que TPMs precisos podem ser obtidos mesmo quando faltam até 40% a 60% de coordenadas aleatórias. A geração de coordenadas e o custo de comunicação podem ser reduzidos significativamente.
Consequentemente, muita pesquisa tem se concentrado em técnicas livres de localização para realizar funções de rede em redes de sensores embutidas em espaços físicos. o que geralmente é o caso de muitos aplicativos de monitoramento ambiental, bem como com muitas implantações 3D. A estimativa da distância usando o tempo de atraso é afetada por problemas como desvio do relógio e precisão da sincronização do relógio.
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