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ATTACK-RESISTANT LOCALIZATION ALGORITHM VIA ADAPTIVE WEIGHTS FOR RANGE-BASED WIRELESS SENSOR NETWORKS
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OA
AI
DOI：10.3934/jimo.2025144.png)
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摘要
En 中文
定位是无线传感器网络（WSN）中存在恶意节点时机器人面临的关键挑战，这些节点可通过广播虚假信息干扰定位。现有方法通常依赖对这类节点的先验知识，而该信息不可获取，可能导致定位结果不准确或发散。为解决此问题，我们提出了一种具有自适应权重的抗攻击定位算法，无需恶意锚节点的先验知识即可实现精确定位，并确保在对抗环境中的鲁棒性。首先，通过引入距离攻击估计和动态权重更新机制改进标签定位函数，以减轻恶意锚节点的影响。此外，我们利用定位函数中子函数的梯度属性，避免在非凸优化问题中收敛到局部最优解。最后，仿真和真实实验在各种攻击场景下验证了该方法，并与当前最先进的定位方法进行比较，展示了其更优的精度和韧性。
Keyword:
adaptive weights
attack-resistant localization
gradient descent
wire-less sensor network
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
1.6
论文数:
145
被引数:
2.0K
机构
引用论文
Distributed secure state estimation for cyber-physical systems under sensor attacks面向传感器攻击的网络物理系统分布式安全状态估计.png)
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