This section concerns the performan

This section concerns the performance of sMDS on moving
sensors nodes. We randomly locate 100 sensor nodes with
uniform and C-shaped distribution within an area of ͳͲ݉ ൈ
ͳͲ݉ square. Then, at reach running step, we add an increment
(random uniform distribution) within a range [0cm-5cm] for both x- and y-coordinates of nodes. The sMDS aims at
updating the location of nodes with regards to the small
changes of the sensor network. We compare sMDS, MDS
using fast-fixed point algorithm and conventional MDS to
address the localization problems on the aforementioned
configuration. Here, MDS using fast-fixed point algorithm
means that we apply fast-fixed-point algorithm described in
Section B.1 for the eigenvector decomposition to decrease the
number of estimated eigenvector. Experimental results
depicted in Fig. 2 reveals that sMDS is faster than both MDS
using fast-fixed point algorithm and conventional MDS.

Kết quả (Việt) 1:

Phần này liên quan đến hiệu suất của Stafford di chuyểncác nút cảm ứng. Chúng tôi ngẫu nhiên xác định vị trí các nút cảm biến 100 vớiphân bố đồng nhất và định hình C trong một khu vực của ͳͲ݉ ൈͲͲ݉ square. Sau đó, đạt chạy bước, chúng tôi thêm một tăng(ngẫu nhiên phân phối trang phục) trong một phạm vi [0cm - 5cm] cho cả hai x - và y-tọa độ của các nút. Stafford là nhằm mục tiêuCập nhật vị trí của các nút liên quan đến việc nhỏnhững thay đổi của mạng cảm biến. Chúng tôi so sánh Stafford, MDSsử dụng thuật toán nhanh chóng cố định điểm và MDS thông thường đểđịa chỉ các vấn đề địa phương hoá trên các nói trêncấu hình. Ở đây, MDS sử dụng nhanh chóng cố định điểm thuật toáncó nghĩa là chúng tôi áp dụng thuật toán nhanh-fixed-điểm mô tả trongPhần B.1 cho sự phân hủy của eigenvector để giảm cácsố ước tính eigenvector. Kết quả thử nghiệmđược mô tả trong hình 2 cho thấy rằng Stafford là nhanh hơn so với cả hai MDSsử dụng thuật toán nhanh chóng cố định điểm và MDS thông thường.

Kết quả (Việt) 2:

Phần này liên quan đến việc thực hiện các sMDS trên di chuyển
cảm biến nút. Chúng tôi xác định vị trí ngẫu nhiên 100 nút cảm biến với
bộ đồng phục và phân phối hình chữ C trong một khu vực của ݉ ൈ ͳͲ
ͳͲ ݉ vuông. Sau đó, ở tầm chạy bước, chúng tôi thêm một tăng
(phân bố đồng đều ngẫu nhiên) trong một phạm vi [0cm-5cm] cho cả x và y tọa độ của nút. Các sMDS nhằm mục đích
cập nhật vị trí của các nút liên quan đến việc nhỏ
thay đổi của mạng cảm biến. Chúng tôi so sánh sMDS, MDS
sử dụng thuật toán nhanh chóng điểm cố định và MDS thông thường để
giải quyết những vấn đề nội địa hóa trên đã nói ở trên
cấu hình. Ở đây, MDS sử dụng thuật toán nhanh chóng điểm cố định
có nghĩa là chúng ta áp dụng thuật toán nhanh điểm cố định được mô tả trong
mục B.1 cho sự phân hủy eigenvector để giảm
số eigenvector ước tính. Kết quả thí nghiệm
được mô tả trong hình. 2 tiết lộ rằng sMDS là nhanh hơn cả MDS
sử dụng thuật toán nhanh chóng điểm cố định và MDS thường.