I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   6 ,   No .   6 Dec em b er   201 6 ,   p p .   3 09 4 ~ 3 10 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 1 4 2 7          3094       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Lo ca liz a tion o C o o pera tive WSN  u sing   D istribu ted   PSO w ith  O pti m u m  Re fere nces       Ra v i cha nd er   J a na pa t i 1 Ch.  B a la s wa m y 2 K .   So un da ra ra j a n 3   1 De p a rtme n o f   ECE ,   S E n g in e e rin g   Co ll e g e ,   W a ra n g a l,   In d ia   2 De p a rtme n o f   ECE ,   QIS  E n g in e e rin g   Co ll e g e   On g o le,  In d ia   3 De p a rtme n o f   ECE ,   T KR E n g in e e rig   Co ll e g e ,   H y d e ra b a d ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   3 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u l 1 7 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   A u g   1 ,   2 0 1 6     In   in d o o e n v iro n m e n W S n o d e a re   d e p lo y e d   ra n d o m l y   a n d   d o   n o k n o w   th e   a c c u ra te  p o si ti o n .   F in d   t h e   n o d e   p o siti o n   w it h   th e   h e lp   o f   a n c h o n o d e is  k n o w n   a lo c a li z a ti o n .   CRB  a lg o rit h m   se lec ts  th e   b e st  a n c h o n o d e w h ich   g iv e s   h ig h   a c c u ra c y .   In   th is  p a p e d istri b u t e d   P S a lg o rit h m   w it h   o p ti m u m   se lec ti o n   o f   re f e re n c e   n o d e u si n g   CRB  is  p ro p o se d   to   f in d   a c c u ra te  n o d e   p o siti o n .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   p e rf o r m b e tt e in   c o m p a riso n   w it h   o th e a lg o rit h m li k e   P S O,  RL S ,   L M S   a n d   G P S   i n   term o f   p o siti o n   a c c u ra c y ,   late n c y   a n d   c o m p lex it y .   K ey w o r d :   C o o p er ativ W SN   C r a m m er   r ao   b o u n d   ( C R B )   Dis tr ib u ted   l o ca lizatio n     Dis tr ib u ted   P SO   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   Co p y rig h ©   2 0 1 6   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R av i c h a n d er   J an ap ati,     Dep ar t m en t o f   E C E ,     SR   E n g i n ee r in g   C o lle g e,     W ar an g al,   I n d ia.   E m ail: r av i_ ch a n d er _ j @ s r ec w ar an g al. ac . i n       1.   I NT RO D UCT I O N   W SN  is   a   co llectio n   o f   a u to n o m u s ,   d is tr ib u ted   d ev ic es  w h ich   ar co o p er ativ e y   s en d   t h eir   in f o r m atio n     t h r o u g h   t h n et w o r k   to   t h ce n tr al  n o d e.   W SN  ca n   b u s ed   i n   cr i tical  a p p licatio n s   o f   tar g et   tr ac k in g ,   h ea lt h   an d   m ilit ar y   ap p licatio n s   etc [ 1 ] .   I n   in d o o r   en v ir o n m e n n o d es  ar d ep lo y ed   r an d o m l y   a n d   d o   n o k n o w   th eir   p o s itio n .   F in d in g   ex ac n o d p o s itio n   is   k n o w n   as  l o ca lizatio n .   GP ca n   b u s ed   to   f i n d   n o d lo ca tio n s , d u to   n o is a n d   m u ltip at h   e f f ec t s   it d o es n o w o r k s   w ell  i n   in d o o r   en v ir o n m en t [ 2 ] .   L o ca lizatio n   al g o r ith m s   ca n   b u s ed   to   f i n d   lo ca tio n   o f   n o d es  u s i n g   an c h o r   n o d es.  L o ca lizatio n   alg o r ith m s   ca n   b cla s s i f ied   i n to   t w o   t y p es:   1 )   C e n tr alize d   lo ca lizatio n   al g o r ith m   2 )   Dis t r ib u ted   lo ca lizatio n   alg o r ith m .   I n   ce n tr alize d   lo ca lizatio n   al g o r ith m   ce n tr al  n o d ca lcu lates  n o d lo ca tio n   a n d   p ass ed   to   o th er   n o d es.  Dis ad v a n ta g o f   th is   m et h o d   is   co m p lex it y   is   m o r e. C en tr alize d   al g o r ith m s   ar g e n er all y   n o s ca lab le   s o   u n f ea s ib le  f o r   lar g n et w o r k s .   I n   d i s tr ib u ted   lo ca lizatio n   alg o r ith m s   ea ch   n o d co m p u t es  its   lo ca tio n   h e n ce   co m p le x it y   is   r ed u ce d .   Dis tr ib u ted   alg o r it h m s   ar s ca lab le  s o   f it f o r   lar g n e t w o r k s   [ 3 ] .   No d es  w it h   k n o w n    p o s itio n   is   ter m ed   as  an ch o r   n o d es,  n o d es  d o   n o k n o w   t h eir   p o s itio n   is   k n o wn   as  ag e n t   n o d es.  I n   t h is   lo ca liz atio n   p r o ce s s   a n c h o r   n o d es  b r o ad ca s b ea co n   s i g n a a n d   esti m ate  lo ca tio n   o f   u n   k n o w n   n o d es  u s in g   R SS .   All  th a n ch o r   n o d es  d o es  n o est i m at t h lo ca tio n   o f   n o d es  with   h i g h   ac c u r ac y .   Hen ce   C R B   is   u s ed   to   s elec th b est  r ef er en ce   n o d es  with   h i g h   ac cu r ac y .   Di s tr ib u te d   P SO  lo ca lizatio n   alg o r ith m   i s   p r o p o s ed   to   f i n d   ac cu r ate  n o d lo ca tio n .   P r o p o s ed   s o lu tio n   p er f o r m   b etter   i n   co m p ar is o n   w i t h   o th e r   al g o r ith m s   li k P SO,   R L S   al g o r ith m ,   L M S   al g o r ith m   an d   GP S     i n   ter m s   o f   p o s itio n   ac c u r ac y ,   laten c y   an d   co m p lex it y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Lo ca liz a tio n   o f Co o p era tive  W S N   Usi n g   Dis t r ib u ted   P S w ith   ….  ( R a vi  C h a n d er J a n a p a ti)   3095   Or g an iza tio n   o f   th p ap er   is   as  f o llo w s ,   Sectio n   2   g iv e s   p r o b lem   s tate m en t,  p r o p o s ed   C o o p er ativ D is tr ib u ted   P SO  w it h     o p ti m u m   s elec t io n   o f     r e f er en ce s   u s i n g   C R B   is   g iv e n   i n   Sectio n   3 ,   s i m u latio n   r e s u l ts   &   an al y s is   ar g iv e n   i n   Sectio n   4 ,   Sectio n   5   g iv e s   c o n cl u s io n .       2.   P RO B L E M   ST AT E M E NT   I n   n o n   co o p er ativ lo ca tio n   es ti m atio n   a n ch o r   n o d es f in d   lo c atio n   o f   ag e n n o d e.   A g e n n o d es d o   n o p ar ticip ate  in   lo ca lizatio n   p r o ce s s   b ec au s o f   co m m u n ica tio n   d o es  n o ex is b et w ee n   ag en n o d es.  Ma in   d is ad v an ta g o f   t h i s   m et h o d   is   th at  m o r an ch o r   n o d es   o r   lo n g   d is tan ce   tr an s m is s i o n s   ar r eq u ir ed .   C o o p er ativ lo ca lizati o n   m et h o d   g et  th lo ca tio n   in f o r m a tio n   f r o m   an c h o r   n o d es  a n d   ag e n n o d es,  h e n ce   lo n g   r an g tr an s m is s io n s   ar n o t r eq u ir ed   [ 4 ] .           Fig u r 1 .   C o o p er ativ n et w o r k       T o   s o lv th p r o b le m   o f   d if f ic u ltie s   o f   a   lo w   n u m b er   o f   r eli ab le  an ch o r   n o d es  it  m i g h b e   h elp f u l   to   g et  t h m o b ile  n o d es  co o p er ate  f o r   lo ca lizatio n .   Fig u r 1   s h o w s   t h m a n n er   i n   w h ic h   t wo   m o b ile  n o d es  g et   ad v an ta g f r o m   co o p er atio n .   Mo b ile  n o d M1   is   co n n ec te d   w it h   an c h o r   n o d A 1   an d   A 3   an d   m o b ile  n o d e   M2   is   co n n ec ted   w i th   a n ch o r   n o d es  A 2   an d   A 3 .   Gen er all y   i n   r an g b ased   lo ca lizatio n   b o t h   m o b ile  n o d M1   an d   M2   ca n n o o p en l y   f i x   th e ir   lo ca tio n s .   Mo b ile  n o d M1   m i g h b p o s itio n ed   in   eit h er   i n ter Sectio n   o f       I 1   o r   I 2   w h er ea s   m o b ile  n o d M 2   m ig h b i n   I 3   o r   I 4 .   I n   co o p e r ativ W SN,  n o d es  co o p er ated   w it h   ea c h   o th er   an d   f i n d   th d is tan ce   b et w ee n   th e m .   T h is   d i s tan ce   in f o r m at io n   is   u s e f u to   f i n d   lo ca tio n   o f   M1   is   in   I 1   an d   M2   in   I 3 .   C o o p er ativ lo ca lizatio n   n ee d s   co m m u n icatio n   b et w ee n   t h m o b ile  n o d es  to   ass is th e m   to   aid   e ac h   o th er .   I n   t h e x a m p le  o f   Fi g u r 1   th at   co u ld   b m o b ile  n o d M1   s e n d in g   it s   p o s s ib le  p o s it io n   co o r d in ates  o f   I 1   an d   I 2   to   m o b ile  n o d M2   t h at  w o u ld   th e n   b ab le  to   d ete r m in e   its   p o s i tio n   u n a m b i g u o u s l y   u s i n g   t h i n ter   d is tan ce   o f   th e   t w o   m o b ile  n o d es.  T h p o s itio n   o f   M2   s h o u ld   th e n   b r et u r n ed   to   M1   as s is ti n g   it  to   as   w ell   d eter m in it s   p o s itio n . C o o p er ativ lo ca lizatio n   ca n   co m p r o m is a u g m e n ted   ac cu r ac y   an d   co v er ag e.   T h p er f o r m a n ce   o f   p o s itio n in g   ac cu r ac y   ca n   b e x tr e m e l y   e n h a n ce d   b y   ex c h a n g in g   p o s itio n a in f o r m atio n   b et w ee n   ag en ts .   C o o p er ativ lo ca lizatio n   m eth o d   i m p r o v es  p o s itio n i n g   ac cu r ac y   [ 5 ] ,   b u in cr ea s es   t h co m p u tatio n al  c o m p le x it y ,   n et w o r k   tr af f ic   a n d   d ela y .   So m o f   t h p o s i tio n al  in f o r m a tio n   m a y   also   b d estru cti v a s   s o m d ev ices  h av e   p o o r   est i m ate s   [ 6 ] .   Hen ce ,   b ig   c h alle n g i s   to   s elec tio n   a n d   r ej ec tio n   o f   in f o r m atio n   f r o m   n o d es.  I n   t h [ 7 ]   p r o p o s ed   to   u s t h li n k s   w h ic h   ar t h clo s est  f r o m   t h a g en t   in   co n s id er atio n .   Ho w e v er ,   th clo s est  n ei g h b o r s   m a y   n o co r r esp o n d   to   th b est  li n k s   as  p o s itio n i n g   also   d ep en d   o n   t h g eo m etr ic  co n f ig u r atio n   o f   th e   ag e n a n d   its   n ei g h b o r s .   So   s elec t in g   t h a n ch o r   n o d es  to   d eter m in p o s itio n   o f   n o d is   b ig   task . T h C r a m er   R ao   b o u n d   ( C R B )   u s ed   to   d is ca r d   v ain   lin k s   [ 8 ] .   R ath er   th an   d ep en d   o n   p r o x i m i t y   as  cr iter io n ,   [ 9 ]   p r o p o s ed   to   u s p r eset  n u m b er   o f   li n k s   t h a g i v lo w e s C R B .   I n   [ 1 0 - 1 1 ]   th au t h o r s   p r o p o s ed   to   u s th C R B   to   s elec t h o s an c h o r s   t h at  w o u ld   g i v th b est  p o s itio n in g   ac cu r ac y .   Dis tr ib u ted   P SO lo ca lizatio n   al g o r ith m   is   p r o p o s ed   to   f in d   a cc u r ate  n o d lo ca tio n .       3.   CO O P E RAT I VE   DIS T RIB U T E D   P SO   L O CA L I Z AT I O USI N G   O P T I M UM   RE F E RE N CE S   P r o p o s ed   s o lu tio n   co n s is t s   o f   t w o   p ar ts   1 .   Se lectio n   o f   o p ti m u m   r ef er e n ce s   2 .   Dis tr ib u ted   P SO   lo ca lizatio n .   Sectio n   3 . 1   ex p l ain s   o p ti m u m   s e lectio n   o f   r e f er en ce s ,   Sectio n   3 . 2   ex p lai n s   C DP SO  w it h   C R B   lo ca lizatio n   alg o r it h m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   :   3 09 4     3 10 2   3096   3 . 1 .   O pti m u m   Se le ct io n o f   Ref er enc es us ing   CRB     I n   co o p er ativ W SN  ev er y   n o d co m m u n icate d   w ith   all  o th er   n o d es.  E v er y   n o d in v o l v ed   in   th e   p r o ce s s   o f   e s ti m atio n .   Her C R L B   is   ca lcu lated   to   es ti m ate   th e   s et   o f   n o d es  w h ic h   g i v e s   lo w er   b o u n d ,   leas lo ca lizatio n   er r o r   [ 1 2 ] .   I n   th is   p r o ce s s   u n k n o w n   n o d es  in i tiates  th lo ca lizatio n   p r o ce s s   an d   ag en ts   i n   th e   co m m u n icatio n   r an g r esp o n d s   to   th a p r o ce s s   b y   e s ti m ati n g   th l o ca tio n s .   A l t h n o d es  d o   n o g i v ac c u r ate  lo ca tio n   d u to   n o is e.   So   s elec tio n   o f   n o d es  w h ic h   g iv e s   ac cu r ate  lo ca tio n s   is   i m p o r tan c r iter ia. I n   th is   p ap er   C R B   is   u s ed   to   s elec t t h n o d es  w h ic h   g iv e s   lo w er   b o u n d ,   m i n i m u m   v ar ian ce   o f   er r o r   [ 1 3 ] .   W p r o p o s e   to   u s th C R B   o n   lo ca lizatio n   er r o r   f o r   th s elec tio n .   E v er y   ag e n n o d co m p ar e s   its   lo ca lizatio n   ac c u r ac y   w i th   al o th er   a g en t s   u s i n g   a v ailab l g lo b al  k n o w led g e.   T h is   m eth o d   is   k n o w n   a s   g lo b al - cr lb   alg o r it h m .   T h is   al g o r ith m   s e lects o p ti m al  s u b s ets  ac co r d in g   to   th f o llo w i n g   E q u atio n s   1   an d   2 .       (   )                                             (   )                           ( 1 )                                     (                           )                                              ( 2 )         (                  )       n p   =p ath   lo s s   ex p o n e n t   σ dB   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   t h e   r ec eiv ed   s ig n al  s tr e n g th .               =D is ta n ce   b et w ee n   a n ch o r   an d   ag en t.     3 . 2 .   Co o pera t iv Dis t ributiv P a rt icle  Sw a rm   O pti m iza t io n ( CDP SO )   P SO  is   s w ar m   i n tel lig e n c alg o r ith m ,   w o r k s   o n   s o ci al  b eh av io r   o f   b ir d s   an d   a   s ch o o o f     f is h es  [ 1 4 - 1 5 ] .   I g iv es  s e o f   s o lu tio n s   ca lled   as  p ar ticles.P SO  alg o r ith m   co m p le x it y   is   les s   h e n c e   i m p lan tatio n   i s   e as y   w ith   g o o d   c o n v er g e n ce   [ 1 6 - 1 7 ]   w h ich   i s   v iab le  f o r   lo ca lizatio n   o f   W SN.  Fo r   i m p r o v e m en t   in   th e   ef f icie n c y   a n d   ac cu r ac y   o f   P SO - b ased   lo ca lizatio n   m et h o d s   ar u s e d ,   d is tr ib u ted   P SO  alg o r ith m   is   p r o p o s ed   b ased   o n   th p r o b ab ilis tic  d is tr ib u ti o n   o f   r an g in g   er r o r .   P r o p o s e d   o b j ec tiv f u n ctio n   ev alu a tes  t h f it n es s   o f   p ar ticles.  I atte m p ts   to   lo ca lize  m o r u n k n o w n   n o d es  i n   h ig h   ac c u r ate  s ea r ch     s p ac [ 1 8 ] .   T h u p d ated   p a r ticle’ s   p o s itio n   ca n   b m at h e m a ticall y   m o d elled   ac co r d in g   t h f o llo w i n g   E q u atio n s s   3   an d   4 .     V i k+ 1   V i    + c r 1   (p best -   x i k )   c 2   r 2   (g best   -   x i k )                                                                                                   ( 3 )     Xi k+                  Xi k +V i k+ 1                                                                                                                                                                                                                             ( 4 )     w h er e   v i k ,   X i k   ar v elo cit y   a n d   cu r r en p o s itio n   o f   n o d at  iter atio n   k ,   C l   a n d   C 2   ar ac ce ler atio n   co n s ta n ts ,   r l   an d   r 2   ar r an d o m   n u m b er s   u n i f o r m l y   d is tr ib u ted   in   ( 0 ,   1 ) ,   an d   w   is   t h i n er tia  w e ig h to   co n tr o l   th s co p o f   th e   s ea r c h .   Us u al l y   w   i s   s e to   lin ea r l y   d ec r ea s e   w it h   t h p r o g r es s io n ,   p best ,   g be st    ar p er s o n al   b est   an d   g lo b al  b est o f   th o f   p ar ticles.   L et  ( x ,   y )   b t h co o r d in ates o f   a n   u n k n o w n   n o d an d   ( x i ,   y i )   b th p o s it io n   o f   its   i th   ( i= 1 ,   2 , . . . ,   M )   n eig h b o r in g   an c h o r   n o d A o f   an d   d i   b th m ea s u r ed   d is tan ce   b et w ee n   a n d   A g iv e n   b y   E q u a tio n s   5.     F ( x , y ) =                                                            ( 5 )     T h lo ca lizatio n   f u n ctio n s   f     i s   d ef i n ed   a s   all   th e   r an g e - b ase d   lo ca lizatio n   m et h o d s   w it h   P SO  u s th e   o b j ec tiv f u n ctio n   as  w h ic h   d o es  n o co n s id er   th p r o b ab ilis tic  d i s tr ib u tio n   o f   r an g in g   er r o r .   I f   t h ac t u al   d is tan ce   d i   b et w ee n   a n d   A i s   n o r m al  d is tr ib u tio n   a s   g i v e n   in   E q u a tio n s   6.                                                                                       ( 6 )     T h d is tr ib u tio n s   o f   r an g in g   e r r o r s   b etw ee n   d if f er e n n o d es   ar in d ep en d en t,  w g et  d i   a s   g i v en   in   E q u atio n s   7.   M i i i i d y y x x M 1 2 2 ˆ ) ( ) ( 1 0 ] ) ( , [ ~ 2 ^ ^ wh e r e d d N d i i i Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Lo ca liz a tio n   o f Co o p era tive  W S N   Usi n g   Dis t r ib u ted   P S w ith   ….  ( R a vi  C h a n d er J a n a p a ti)   3097                                                                 ( 7 )     T h f o llo w i n g   E q u atio n s   8   w it h   d is tr ib u tio n   o f   r an g i n g   er r o r   is   u s ed   to   i m p r o v th lo ca tio n   ac cu r ac y     f ( x , y ) =                                                  ( 8 )       4.   SI M UL AT I O   AN RE SU L T S AN A L YSI S   4 . 1 .   Si m ula t io n set u p   T h p r o p o s ed   s o lu tio n   C DP SO  w ith   ce n s o r i n g   is   s i m u late d   an d   test ed   u s in g   M A T L A B .   1 0 0   ag en t   n o d es  ar r an d o m l y   p lace d   an d   1 3   an ch o r   n o d es  w it h   k n o w n   lo ca tio n s   ar p lac ed   in   t h ar ea   o f     5 0 0 m   x   5 0 0 m .   T h tr an s m i s s i o n   r an g o f   e v er y   n o d in   o n e   h o p   is   2 0   m .   s tan d ar d   d ev iati o n   o f   m ea s u r e m en t   is   1 o f   m ea s u r ed   d is tan ce .   Fig u r 2   s h o w s   M A T L A B - b a s ed   GUI   to o f o r   th ca lcu la ti o n   o f   th C R B   an d   lo ca lizatio n .   C R B   is   ca lc u lat ed   an d   d is p la y ed   o n   GUI   b y   g i v in g   t h lo w er   b o u n d   o n   t h 2 - σ  el lip s e.   T h e   th r es h o ld   p ar am eter s   R Tx  i s   s e f o r   th s to p   li m it. T h p ar am eter s   u s ed   ar R Tx =0 . 0 8   ( c o n s er v ativ ap p r o ac h )   an d   th R Tx   =0 . 0 5 ( ag g r ess i v ap p r o ac h ) .   T a b le  1   s h o w s   s i m u latio n   p ar a m eter s   an d   v alu e s .           Fig u r 2 .   Si m u latio n   S et u p   o f   C o o p er ativ W SN u s i n g   Ma tl ab   B ased   GUI   T o o l       T ab le  1 .   Sim u latio n   Pa r am e ter s                         4 . 2 .   P er f o r m a nce  M et rics   P er f o r m a n e   o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   e v al u ated   b y   co n s id er in g   d i f f er e n s ce n ar io s   a n d   p er f o r m a n ce   m etr ics.T h p er f o r m a n ce   m etr ics  f o r   an al y s is   o f   r esu lts   ar d ef i n ed   b elo w .   a.   C u m u lat iv e   Dis tr ib u tio n   F u n ctio n   ( C D F):   C DF   is   u s ed   to   m ea s u r e   ac cu r ac y   o f   lo ca liza tio n   s y s te m .   W h e n   t w o   p o s itio n i n g   tech n iq u e s   ar co m p ar ed   an d   th eir   ac cu r ac i es  ar s a m th e n   p r ef er   th s y s te m   w i th   t h C DF   g r ap h   w h ic h   r ea ch es  h i g h   p r o b ab ilit y   v al u es  f aster   b ec au s its   d is tan ce   er r o r   is   f o cu s ed   in   s m all  v a lu e s   h e n ce   C DF o f   t h d is ta n ce   er r o r   is   u s ed   f o r   m ea s u r i n g   th ac c u r ac y   o f   s y s te m .   ] ) ( , [ ~ 2 ^ ^ 1 1 i i M i i M i d d N d M i i i i i d d y y x x M 1 2 ^ 2 2 2 ) ( ˆ ) ( ) ( 1 P a r a me t e r   V a l u e   S i mu l a t i o n   a r e a   5 0 0   m   X   5 0 0   m .   N o . o f     a n c h o r   n o d e s   13   N o . o f     u n k n o w n   n o d e s   1 0 0   T r a n smissi o n   r a n g e (   T r )   2 0   m   st a n d a r d   d e v i a t i o n   (   )   1 o f   me a s u r e d   d i s t a n c e   I n t i a l   e n e r g y (   E i )   5   J   T r a n smissi o n   p o w e r   ( W ) (   P t )   2   P a t h   l o ss e x p o n e n t (   α)   2   T h r e sh o l d   v a l u e   R Tx   ( c o n se r v a t i v e   a p p r o a c h )   0 . 0 8   T h r e sh o l d   v a l u e   R Tx   ( a g g r e ssi v e   a p p r o a c h )   0 . 0 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   :   3 09 4     3 10 2   3098   b .   C o m p lex i t y :   Av er a g n u m b er   o f   tr an s m i s s io n s   r eq u ir ed   to   s en d   t h d ata  f r o m   s o u r c to   d esti n atio n   i n   s p ec if ied   in ter v al s   o f   ti m is   k n o w n   as c o m p lex i t y .   c.   R o o Me an   Sq u ar E r r o r   ( R MSE ) Dif f er en ce   b et w ee n   th e   esti m a ted   lo ca tio n   v al u an d   an d   ac tu al  lo ca tio n   v alu o f   lo ca lizatio n   al g o r ith m .   E q u atio n s   9   g i v es t h f o r m u la  to   f i n d   R MSE   v al u e.                 (         ̂   )     (         ̂   )                                                                  ( 9 )     4 . 3 .   Resul t s   A na ly s is   Fig u r 3   s h o w s   t h g r ap h   p lo tted   f o r   n o .   o f   a n ch o r s   Vs   p r o ce s s i n g   ti m e.   A s   t h n o .   o f   a n c h o r   n o d es   ar in cr ea s in g   p r o ce s s i n g   ti m also   in cr ea s es  f o r   th r ea s o n   th at  co m p u tat io n al  co m p le x i ty ,   av g .   d ela y   al s o   in cr ea s es.  He n ce   C R B   is   u s ed   to   s elec t th o p ti m u m   r ef er e n c n o d es.           Fig u r 3 .   Nu m b er   o f   An ch o r s   Vs   P r o ce s s in g   T im e       Fig u r 4   s h o w s   g r ap h   p lo tte d   f o r   n u m b er   o f   an c h o r   n o d es  Vs   lo ca tio n   er r o r .   L o ca tio n   er r o r   is   d ec r ea s ed   as  n o .   o f   an c h o r   n o d es  ar in cr ea s in g .   Fo r   n u m b er   o f   an ch o r   n o d es  g r ea ter   th an   o r   eq u al  to   4   lo ca tio n   er r o r s   is   m i n i m u m   a n d   co n s tan t.           Fig u r 4 .   Nu m b er   o f   An ch o r   No d es  Vs   L o ca tio n   E r r o r       T h p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   m et h o d   C o o p er ativ Di s tr i b u ted   P SO  al g o r ith m   w a s   te s ted   w it h   d if f er e n p ar a m e ter s   a n d   r es u lts   ar a n al y ze d .   Fi g u r 5   r ep r esen ts   t h g r ap h   p lo tted   b et w ee n   p o s itio n   er r o r   an d   C DF  o f   d if f er en ce n s o r in g   s c h e m es  i n   co n s er v at iv ap p r o ac h   ( R Tx =0 . 0 8 ) .   T h Dis tr ib u ted   P SO  alg o r ith m   w it h   C R B   co m p ar e d   w i th   o th er   al g o r ith m s   li k e   GP S,  L MS,   R L S,  an d   P SO  i n   ter m s   o f   C DF.   T h C DF  o f   C DP SO  w it h   C R B   g i v es  b etter   r esu lts   i n   co m p ar is o n   w it h   o th er   alg o r it h m s .   T h p r o p o s ed   m eth o d   d is ca r d s   th tr an s m i s s io n   o f   in ac cu r ate  lo ca tio n   i n f o r m atio n   o f   n o d es,  h e n ce   s elec ts   t h n o d es  w h ic h   g i v es   ac cu r ate  r esu lts   a s   a n ch o r   n o d es.  I n   ca s o f   P SO t h n o d es w h ic h   ar in   th e   tr an s m i s s io n   r an g o f   ag e n n o d es   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 N u m b e r   o f   a n c h o r s C P U   t i m e ( m s ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 N u m b e r   o f   a n c h o r   n o d e s     L o c a t i o n   e r r o r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Lo ca liz a tio n   o f Co o p era tive  W S N   Usi n g   Dis t r ib u ted   P S w ith   ….  ( R a vi  C h a n d er J a n a p a ti)   3099   w it h   i n ac cu r ate  lo ca tio n   in f o r m atio n   ar also   u s ed   as  an c h o r   n o d es.  Hen ce   th C DF  o f   C DP SO  is   d eg r ad ed .   I n   ca s o f   R L S,  L MS  b ec a u s o f   less   n u m b er   o f   n o d es  w h ic h   ar p r co n f ig u r ed   p ar ticip ate  in   t h lo ca lizatio n   p r o ce s s   h en ce   C D i s   d ec r ea s ed .   I n   ca s o f   GP p er f o r m an ce   is   p o o r   b ec au s o f   N L OS   an d   m u ltip at h   ef f ec ts .           Fig u r 5 .   P er f o r m a n ce   C o m p a r is o n s   o f   d i f f er en C en s o r in g   Sch e m es  i n   C o n s er v ativ A p p r o ac h       Fig u r 6   r ep r esen ts   th g r ap h   p lo tted   b et w ee n   p o s itio n   e r r o r   an d   C DF  o f   d i f f er en s ch e m e s   i n   ag g r e s s i v ap p r o ac h   ( R T x =0 . 0 5 ) .   T h C DP SO  alg o r it h m   w it h   C R B   co m p ar ed   w it h   o t h er   alg o r it h m s   li k e   P SO,  R L S,  L MS  a n d   GP S.   T h C DF  o f   C DP SO  w it h   C R B   p er f o r m s   b etter   in   co m p ar i s o n   w i th   o t h er   alg o r ith m s   b ec a u s it  s elec t s   t h o p ti m u m   r ef er en ce s   w it h   h ig h   ac c u r ac y ,   d i s ca r d   lo ca tio n   in f o r m atio n   f r o m   in ac cu r ate  n o d es  a n d   lo ca liz th n o d es  u s in g   co o p er ativ co o p er ativ d is tr ib u ted   P SO.  I n   ca s o f   P SO,  n o d es  w it h   in ac c u r ate  lo ca ti o n   in f o r m atio n   also   p ar ticip ate  in   t h lo ca lizatio n   p r o ce s s .   He n ce   C D is   d eg r ad ed   in   co m p ar is o n   w it h   o th er   a lg o r it h m s .   P er f o r m an ce   o f   R L S   an d   L M i s   p o o r   b ec au s o f   p r e   co n f i g u r ed   n o d es  o n l y   p ar ticip ated   in   lo ca lizatio n   p r o ce s s .   T h p er f o r m a n ce   o f   GP is   l ea s in   co m p ar is o n   w it h   o th er   al g o r ith m s   d u to   NL O S,  n o is a n d   m u lti p ath   e f f ec ts .           Fig u r 6 .   P er f o r m a n ce   C o m p a r is o n   o f   d if f er e n C e n s o r in g   S ch e m e s   i n   A g g r es s iv A p p r o ac h       Fig u r e   7   s h o w s   g r ap h   p lo tted   b et w ee n   n u m b er   o f   iter atio n s   Vs   a v er ag n u m b er   o f   tr an s m i s s io n s   p er   ag en t.   T h co m p lex i t y   o f   C DP SO  w ith   C R B   is   least   b ec au s o f   m o r n u m b er   o f   i n ac cu r ate  n o d es  ar e   d is ca r d ed .   Hen ce   least  n u m b er   o f   n o d es  p ar ticip ates  in   lo ca lizatio n   p r o ce s s .   Hen ce   co m p lex i t y   i s   r ed u ce d .   0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 5 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 P o s i t i o n   e r r o r ( m ) C u m u l a t i v e   D i s t r i b u t i o n   Fu n c t i o n ( C D F)     C D P S O   w i t h   C R B PSO R L S L M S G P S 0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 5 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 P o s i t i o n   e r r o r ( m ) C u m u l a t i v e   D i s t r i b u t i o n   Fu n c t i o n ( C D F)     C D P S O   w i t h   C R B PSO R L S L M S G P S Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   :   3 09 4     3 10 2   3100   T h co m p le x it y   o f   P SO  is   m o r b ec au s o f   e v er y   n o d in   th tr a n s m i s s io n   r an g p ar tic ip ated   as   r ef er en ce   n o d in   lo ca liza tio n   p r o ce s s .   Hen ce   a v g .   n u m b er   o f   tr an s m is s io n s   to   lo ca lize  p ar tic u la r   ag en t   n o d is   also   in cr ea s ed .   I n   ca s o f   GP s i g n als   ar af f ec ted   b y   n o is e,   m u ltip at h   e f f ec ts   a n d   co m p u tati o n al  co m p le x it y   i s   m o r e.           Fig u r 7 .   C o m p ar is o n   o f   di f f e r en A lg o r it h m s   f o r   Av er ag Nu m b er   o f   T r an s m is s io n s   w it h   R e s p ec t to   n o .   o f   I ter atio n s       Fig u r 8   r ep r esen ts   t h g r ap h   p lo tted   b et w ee n   n u m b er   o f   ite r atio n s   Vs   MSE   o f   lo ca tio n . T h e   C DP SO  alg o r ith m   w it h   C R B   co m p ar ed   w it h   o th er   al g o r ith m s   P S O,   R L alg o r it h m ,   L M al g o r ith m   an d   GP S.  P er f o r m a n ce   o f   C DP SO  alg o r ith m   w it h   C R B   p er f o r m s   b ette r   in   co m p ar is o n   w it h   o th er   al g o r ith m s   b ec au s o f   n o d es  w it h   ac cu r ate  i n f o r m ati o n   o n l y   p ar ticip ate s   in   lo ca lizatio n   p r o ce s s .   I n   ca s o f   P SO  in ac cu r ate  n o d e s   also   p ar ticip ate  in   lo ca lizatio n   p r o ce s s ,   h en ce   th p er f o r m an ce   is   d eg r ad ed .   P er f o r m a n c o f   L M a n d   R L S   alg o r ith m   is   p o o r   b ec au s o f   l ea s n u m b er   o f   r ef er e n ce s   p ar ticip ated   in   lo ca lizatio n   an d   S NR   i s   lo w   f o r   L M S   alg o r ith m .   I n   ca s e   o f   GP s ig n a ls   ar a f f ec ted   b y   n o i s e   an d   m u ltip ath   ef f ec t s   h en ce   MSE   i s   m o r in   co m p ar is o n   w it h   o th er   al g o r ith m s .           Fig u r 8 .   Co m p ar is o n s   o f   d if f er en Al g o r it h m s   f o r   Me an   Sq u ar E r r o r   o f   L o ca li za tio n   w it h   R e s p ec t to   n o .   o f   I ter atio n s       5.   CO NCLU SI O N     I n   th i s   p ap er   C DP SO  alg o r ith m   w it h   C R B   f o r   lo ca lizati o n   o f   co o p er ativ W SN  is   p r o p o s ed .   P er f o r m a n ce   o f   th e   p r o p o s e d   m eth o d   i s   s t u d ied s i m u l atio n   tes ts   h av e   b ee n   co n d u cted   w it h   v ar io u s   co n d itio n s .   P er f o r m a n ce   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   is   co m p ar ed   w it h   o t h er   e x is t in g   al g o r ith m s   li k P SO,  L MS ,   5 10 15 20 25 30 35 40 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 I t e r a t i o s A v g . n o . o f   t r a n s m i s s i o n s   p e r   a g e n t     G P S PSO C D P S O   w i t h   C R B 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 I t e r a t i o n s M S E   o f   L o c a l i z a t i o n     G P S L M S R L S PSO C D P S O   w i t h   C R B Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Lo ca liz a tio n   o f Co o p era tive  W S N   Usi n g   Dis t r ib u ted   P S w ith   ….  ( R a vi  C h a n d er J a n a p a ti)   3101   R L a n d   GP alg o r ith m   i n   t er m s   o f   p o s i tio n   ac c u r ac y ,   C DF,  co m p lex it y   a n d   MSE .   Fr o m   th co m p ar is o n   r esu lt s   it is   o b s er v ed   th a t p r o p o s ed   m e th o d   p er f o r m s   b etter   t h an   o t h er   alg o r ith m s .       ACK NO WL E D G E M E NT   T h au th o r s   w o u ld   lik e   to   ac k n o w led g t h f i n a n cial  s u p p o r o f   t h U n i v er s it y   Gr a n c o m m i s s io n ,   I n d ia  [ Fil No MRP - 6 2 3 3 /1 5   ( SERO/UG C ) ]   to   ca r r y   o u th p r esen r esear ch .   T h au th o r s   also   ac k n o w led g e   th Ma n ag e m e n a n d   P r in cip al  o f   R   E n g in ee r i n g C o ll eg e,   W ar an g al  f o r   th e ir   co n tin u o u s   s u p p o r b y   p r o v id in g   all  th n ec es s ar y   f a cilities .   W g r ate f u ll y   th a n k s   to   P r o f ess o r s   o f   E C E   Dep ar t m en an d   R esear ch   & De v elo p m e n t Cel l,  J NT U,   A n an tap u r   f o r   u s ef u l d is c u s s io n   & s u g g e s tio n s   f o r   th is   r esear ch   w o r k.       RE F E R E NC E S   [1 ]   D.  Ch a n d iras e k a ra n   a n d   T .   Ja y a b a ra th i ,   W irele ss   S e n so Ne tw o rk No d e   L o c a li z a ti o n - A   P e rf o rm a n c e   Co m p a riso n   o f   S h u f f l e d   F ro g   L e a p in g   a n d   F i re f l y   A lg o rit h m   in   L a b V IEW ,”   T EL KOM NIKA  In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica En g i n e e rin g v o l/ issu e 1 4 ( 3 ) ,   p p .   5 1 6     5 2 4 2 0 1 5 .   [2 ]   W .   Ju n sh e n g ,   De sig n   a n d   A p p l i c a ti o n   o f   Itera ti v e   M o n te  Ca rlo   L o c a li z a ti o n   f o M o b i le  W irele ss   S e n so Ne tw o rk s   Ba se d   o n   M CL ,”   T EL KOM NIKA  In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica l   En g i n e e rin g ,   v o l/ iss u e 1 2 ( 3 ),   p p .   2 0 7 9   - 2 0 8 7 2 0 1 4 .   [3 ]   S iv ieri  A . e a l. ,   B u il d in g   In ter n e o f   T h in g s so f t w a re   w it h   EL Io T ,”   Co mp u ter   Co mm u n ica ti o n s ,   2 0 1 6 .   [4 ]   L v   T . e a l. ,   S p a c e - ti m e   h iera r c h ica l - g ra p h   b a se d   c o o p e ra ti v e   lo c a li z a t io n   i n   w irele ss   se n so n e tw o rk s ,”   S ig n a l   Pro c e ss in g ,   IE EE   T r a n sa c ti o n s ,   v o l /i ss u e 6 4 ( 2 ) ,   p p .   3 2 2 - 34 2 0 1 6 .   [5 ]   Ra m a sa m y   D . e a l. ,   Co m p re s si v e   p a ra m e ter  e sti m a ti o n   in   AWG N ,”   S ig n a Pro c e ss in g ,   IEE T ra n sa c ti o n s ,   v o l/ issu e 6 2 (8 ) ,   p p .   2 0 1 2 - 27 2 0 1 4 .   [6 ]   Ya n g   G . e a l. ,   T h ro u g h p u o p ti m iza ti o n   f o m a ss i v e   M IM s y ste m p o w e re d   b y   w irel e ss   e n e rg y   tran s f e r ,”   S e lec ted   Are a s in   Co mm u n ica ti o n s,  IEE J o u rn a l ,   v o l /i ss u e 3 3 ( 8 ) ,   p p .   1 6 4 0 - 50 2 0 1 5 .   [7 ]   A .   Co n ti ,   e a l . Ne tw o rk   e x p e r im e n tatio n   f o c o o p e ra ti v e   lo c a li z a ti o n , ”  IEE J .   S e l.   Are a C o m mu n v ol / issu e 30 ( 2 ),   pp .   4 6 7 - 4 7 5 ,   2 0 1 2 .   [8 ]   E.  Ga rc ia,  e t   a l. On   th e   trad e - o ff   b e t we e n   a c c u ra c y   a n d   d e la y   in   c o o p e ra ti v e   UW B   n a v ig a ti o n ,   i p ro c .   In t.   c o n f.   W ire les s Co mm u n ica ti o n s a n d   Ne two rk in g ,   S h a n g h a i,   p p .   1 6 0 3 - 1 6 0 8 2 0 1 3 .   [9 ]   G a r c ia  G E . e a l. ,   On   th e   trad e - o ff   b e t w e e n   a c c u ra c y   a n d   d e lay   in   c o o p e ra ti v e   U W B   lo c a li z a ti o n P e rf o rm a n c e   b o u n d s   a n d   sc a li n g   law s ,”   W i re le ss   Co mm u n ica ti o n s,  IEE T ra n sa c ti o n s ,   v o l /i ss u e 1 3 ( 8 ) ,   p p .   4 5 7 4 - 85 2 0 1 4 .   [1 0 ]   Da K .   a n d   Wy m e e rsc h   H. ,   Ce n so rin g   f o b a y e si a n   c o o p e ra ti v e   p o siti o n in g   i n   d e n se   w irele s n e two rk s ,”   S e lec ted   Are a in   C o mm u n ic a ti o n s,  IE EE   J o u rn a l ,   v o l/ issu e 3 0 (9 ) ,   p p .   1 8 3 5 - 42 2 0 1 2 .   [1 1 ]   S a v ic  V .   a n d   Zaz o   S . ,   Co o p e ra ti v e   lo c a li z a ti o n   in   m o b il e   n e tw o rk u sin g   n o n p a ra m e tri c   v a r ian ts  o f   b e li e p ro p a g a ti o n ,”   A d   Ho c   Ne two rk s ,   v o l/ issu e 1 1 (1 ) ,   p p .   1 3 8 - 50 2 0 1 3 .   [1 2 ]   L v   T . e a l. ,   S p a c e - ti m e   h iera r c h ica l - g ra p h   b a se d   c o o p e ra ti v e   lo c a li z a t io n   i n   w irele ss   se n so n e tw o rk s ,”   S ig n a l   Pro c e ss in g ,   IE EE   T r a n sa c ti o n s ,   v o l/ issu e 6 4 ( 2 ) ,   p p .   3 2 2 - 34 2 0 1 6 .   [1 3 ]   G rib b e n   J .   a n d   Bo u k e rc h e   A . ,   Lo c a ti o n   e rro e stim a ti o n   in   w irele ss   a d   h o c   n e tw o rk s ,”   Ad   Ho c   Ne t wo rk s ,   v o l.   13 p p .   5 0 4 - 15 2 0 1 4 .   [1 4 ]   M a ' su m   M A . e a l. ,   A u to m a t ic  fe tal  h e a d   a p p ro x ima ti o n   u sin g   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n   b a se d   Ga u ss ian   El li p ti c a P a th ,”   i n   2 0 1 5   In ter n a ti o n a S y mp o si u o n   M icr o - Na n o M e c h a tro n ics   a n d   Hu ma n   S c ie n c e   ( M HS ) ,   p p .   1 - 6 2 0 1 5 .   [1 5 ]   M iras w a n   K J .   a n d   M a u li d e v N U. ,   P a rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n   a n d   f u z z y   lo g ic  c o n tro in   g a lea k a g e   d e tec to m o b il e   ro b o t ,”   i n   2 0 1 5   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   A u to m a ti o n ,   C o g n it ive   S c ien c e ,   Op ti c s,  M icr o   El e c tro - M e c h a n ica S y ste m,  a n d   I n fo rm a t io n   T e c h n o lo g y   ( ICACOM IT ) ,   p p .   1 5 0 - 1 5 5 2 0 1 5 .   [1 6 ]   Esm in   A A . e a l. ,   A   re v ie o n   p a rti c le   sw a r m   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   a n d   it v a rian ts  t o   c lu ste rin g   h ig h - d im e n sio n a d a ta ,”   Arti f icia I n tel li g e n c e   Rev iew ,   v o l/ issu e 4 4 ( 1 ) ,   p p .   23 - 45 2 0 1 5 .   [1 7 ]   L iu   J . e a l. ,   A   Co o p e ra ti v e   Ev o lu ti o n   f o Qo S - d riv e n   Io T   S e rv ice   Co m p o siti o n ,”   Au t o ma t i k a J o u r n a f o Co n tro l,   M e a su re me n t,   El e c tro n i c s,  Co mp u t in g   a n d   Co mm u n ica ti o n s ,   v o l /i ss u e 5 4 ( 4 ) 2 0 1 3 .   [1 8 ]   Ya o   Y .   a n d   Jia n g   N. ,   Distrib u t e d   w irele ss   s e n so n e tw o rk   lo c a li z a ti o n   b a se d   o n   w e ig h ted   se a r c h ,”   Co mp u ter   Ne two rk s ,   v o l.   86 ,   p p .   57 - 75 2 0 1 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   :   3 09 4     3 10 2   3102     Ra v ic h a n d e r   J a n a p a ti   re c e iv e d   B. T e c h   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   f ro m   JN T U   H y d e ra b a d .   He   re c e i v e d   h is  M . T e c h   d e g re e   in   Dig it a El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   S y ste m f ro m   J NT A n a n tap u r.   N o w ,   h e   is  Re se a rc h   S c h o lar  o f   Ja w a h a rlal  Ne h ru   T e c h n o lo g ica Un iv e rsit y ,   A n a n tap u in   t h e   A re a   o A d h o c   W ir e les S e n so Ne t w o rk a n d   sig n a p ro c e ss in g   a n d   L if e   T ime   M e m b e o f   IE T E.   His  Re a se r c h   P a p e rs  p u b l ish e d   in     F iv e   In tern a ti o n a Jo u r n a ls  a n d   S ix   In tern a ti o n a Co n f e re n c e s.No w   He   is  w o rk in g   a S e n io A s sista n P ro f e ss o in   S R   En g in e e rin g   c o ll e g e , W a r a n g a l, In d ia.     Ch .   B a la sw a m y   re c e iv e d   th e   B. d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   f ro m   S . R. K.R.   En g i n e e rin g   Co ll e g e ,   Bh im a v a ra m   in   1 9 9 8 .   He   re c e i v e d   th e   M . T e c h   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   f ro m   M a ln a d   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ha ss a n ,   In d ia  i n   2 0 0 1 .   He   w o rk e d   a a s sista n p r o f e ss o in   v a rio u e n g in e e rin g   c o ll e g e in   A n d h r a   P ra d e sh ,   In d ia.  He   w o rk e d   a a ss o c iate   p ro f e ss o in   L a k ired d y Ba li re d d y   Co ll e g e   o En g in e e rin g ,   Krish n a   d istri c t,   In d ia  f ro m   A u g u st  2 0 0 5   to   Oc to b e 2 0 0 6 .     h e   C o m p lete d   P h D   f ro m   J a w a h a rlal  N e h ru   T e c h n o lo g ica Un iv e rsit y ,   A n a n tap u r . His  a re a o f   In tere st  is   M o b il e   A d h o c   Ne tw o rk s,  M icro   P r o c e ss o rs  &   Co n tro ll e rs  a n d   Em b e d d e d   S y ste m .   He   h a p u b li sh e d   e ig h In tern a ti o n a Jo u rn a ls  a n d   S ix   Re se a r c h p a p e rs  in   Na ti o n a a n d   In tern a ti o n a C o n f e re n c e s.   No w   He   is  L ife  T i m e   M e m b e o f   IET E ,   P ro f e ss o r   &   HO O f   ECE ,   QIS  Co ll e g e   o f   En g g   T e c h       K .   S o u n d a r a r a j a n   re c e iv e d   th e   B. d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n f ro m   S . V . U ,   T iru p a ti   a n d   th e   M . T e c h   d e g re e   i n   In str u m e n tatio n   f ro m   J.N.T . U,  Ka k in a d a .   He   re c e iv e d   P h . D   f ro m   In d ian   I n stit u te  o f   T e c h n o l o g y ,   Ro o rk e e .   He   is  h a v in g   2 6   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e .   He   g o th e   b e st  tea c h e a w a rd   f o th e   y e a 2 0 0 5 ,   P re sid e n o f   In d ia   Aw a rd   in   Bh a ra S c o u ts  &   G u id e in   1 9 6 8 ,   Be st  P a p e Aw a rd   in   1 9 9 0 9 1   f ro m   In stit u ti o n   o f   En g in e e rs  (In d ia)  f o b e st  tec h n ica p a p e p u b li sh e d   i n   Jo u rn a a n d   th e   Be st  T e a c h e Aw a rd   in   2 0 0 6   b y   th e   S tate   G o v e rn m e n o f   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia.   A a   Re se a r c h e r,   h e   h a s   su c c e ss f u ll y   g u id e d   Nin e   P h . Ds in   a d d it io n ,   to   o n e   in   p r o g re ss   re su lt in g   in   2 7   In tern a ti o n a Jn l . s /  Co n f . P ro c .   ,   3 2   n a ti o n a l   Jn ls.   C o n f .   P ro c .   a n d       1 1   Na ti o n a se m in a rs.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.