dor_id: 4143033

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Scopus, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Google Scholar Citation

561.#.#.u: https://www.icat.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

351.#.#.b: Journal of Applied Research and Technology

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/1083/939

100.1.#.a: Rout, Saroja Kumar; Mohapatra, Pradyumna Kumar; Rath, Amiya Kumar; Sahu, Bibhuprasad

524.#.#.a: Rout, Saroja Kumar, et al. (2022). Node Localization in Wireless Sensor Networks using Dynamic Genetic Algorithm. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 20 Núm. 5, 2022; 520-528. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4143033

245.1.0.a: Node Localization in Wireless Sensor Networks using Dynamic Genetic Algorithm

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

264.#.0.c: 2022

264.#.1.c: 2022-10-31

653.#.#.a: Wireless Sensor Networks; Genetic Algorithm; Received Signal Strength; Optimization

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

884.#.#.k: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/1083

001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/1083

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: A wireless sensor network is a collection of nodesorganizedin a cooperative environment. Node localization plays a vital role in many applications.Conventional location detection techniquessuch as global positioning system (GPS) and infrared are expensive to find the location node.This paper proposes the use of a genetic algorithm (GA) to learn the environment impairments within a wireless sensor networkwiththe purpose of localization for data management.Hence, inthispaper, wehave presented an efficient and dynamic Genetic algorithm with help ofreceivingsignal strength indicator (RSSI) which gives the optimal node location value with minimal localization error. Our simulation modeled in MATLAB 7.0 shows that the dynamic GA can achieve acceptable node location detection with the aid of three anchors. The simulation resultsrepresentth

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 20 Núm. 5 (2022); 520-528

773.1.#.o: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

300.#.#.a: Páginas: 520-528

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/icat.24486736e.2022.20.5.1083

harvesting_date: 2023-11-08 13:10:00.0

856.#.0.q: application/pdf

file_creation_date: 2022-10-25 21:22:07.0

file_modification_date: 2022-10-25 21:22:07.0

file_creator: Yolanda G.G.

file_name: 5ad41f55b848a7663e41be98de805830aa7fa3754b53890588b4492a61732e0d.pdf

file_pages_number: 9

file_format_version: application/pdf; version=1.7

file_size: 585805

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es

license_type: by-nc-sa

No entro en nada

No entro en nada 2

Artículo

Node Localization in Wireless Sensor Networks using Dynamic Genetic Algorithm

Rout, Saroja Kumar; Mohapatra, Pradyumna Kumar; Rath, Amiya Kumar; Sahu, Bibhuprasad

Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM

Licencia de uso

Procedencia del contenido

Cita

Rout, Saroja Kumar, et al. (2022). Node Localization in Wireless Sensor Networks using Dynamic Genetic Algorithm. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 20 Núm. 5, 2022; 520-528. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4143033

Descripción del recurso

Autor(es)
Rout, Saroja Kumar; Mohapatra, Pradyumna Kumar; Rath, Amiya Kumar; Sahu, Bibhuprasad
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ingenierías
Título
Node Localization in Wireless Sensor Networks using Dynamic Genetic Algorithm
Fecha
2022-10-31
Resumen
A wireless sensor network is a collection of nodesorganizedin a cooperative environment. Node localization plays a vital role in many applications.Conventional location detection techniquessuch as global positioning system (GPS) and infrared are expensive to find the location node.This paper proposes the use of a genetic algorithm (GA) to learn the environment impairments within a wireless sensor networkwiththe purpose of localization for data management.Hence, inthispaper, wehave presented an efficient and dynamic Genetic algorithm with help ofreceivingsignal strength indicator (RSSI) which gives the optimal node location value with minimal localization error. Our simulation modeled in MATLAB 7.0 shows that the dynamic GA can achieve acceptable node location detection with the aid of three anchors. The simulation resultsrepresentth
Tema
Wireless Sensor Networks; Genetic Algorithm; Received Signal Strength; Optimization
Idioma
eng
ISSN
ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

Enlaces