Determining whether nodes can be uniquely localized, called localizability detection, is a concomitant problem of network localization. Localizability under traditional Non-Linear Localization (NLL) schema has been well explored, whereas localizability under the emerging Barycentric coordinate-based Linear Localization (BLL) schema has not been well touched. In this paper, we investigate the deficiency of existing localizability theories and algorithms in BLL, and then propose a necessary condition and a sufficient condition for BLL node localizability. Based on these two conditions, an efficient iterative maximum flow (IMF) algorithm is designed to identify BLL localizable nodes. Finally, our algorithms are validated by both theoretical analysis and experimental evaluations.


翻译:确定节点是否具有独特的局部性,称为可定位性探测,是网络本地化的一个附带问题。传统的非本地化非本地化(NLL)模式下的本地化已经得到了很好的探索,而新出现的巴里中心协调基于线性线性定位(BLL)模式下的本地化则尚未被很好地触及。在本文中,我们调查了现有本地化理论和算法在BLL中的缺陷,然后提出了BLL节点可本地化的必要条件和充分的条件。根据这两个条件,设计了一个高效的迭代最大流动(IMF)算法,以确定BLL可本地化节点。最后,我们的算法得到了理论分析和实验性评估的验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:你见过最有趣的论文标题是什么?
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年11月6日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
24+阅读 · 2021年3月4日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2019年4月9日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
LibRec 精选:你见过最有趣的论文标题是什么?
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年11月6日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员