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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.9
- 수록면
- 173 - 176 (4page)
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With recent advances in technology of device fabrication and economical feasibility, the wireless sensor networks have attracted considerable attention from the fields of the pervasive observation, detection, monitoring and control of distributed systems. Sensor Networks are organizations of multiple node connections. Typically, each node can sense miscellaneous modalities, but has limited communication, computation, and sensing capabilities. Considering these limitations, this paper describes one of the key issues, target localization, whose goal is to estimate the location of an unknown object. Here we propose to use the support vector learning algorithm to localize unknown objects and validate it experimentally. This paper draws a comparison between support vector learning and neural network algorithm in terms of localization accuracy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Experimental Setup
3. Target Localization Algorithm
4. Algorithm Validation
5. Conclusion
Acknowledgement
Reference
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