Anticipando una tensión crítica en la capacidad de las redes de quinta generación (5G) para realizar un seguimiento de un número cada vez mayor de dispositivos móviles, Los ingenieros de la Universidad de Tufts han desarrollado un algoritmo mejorado para localizar y rastrear estos productos que distribuye la tarea entre los propios dispositivos. Es una solución escalable que podría satisfacer las demandas de 50 mil millones de productos conectados proyectados en Internet de las cosas para 2020. y permitiría una gama cada vez más amplia de servicios basados ​​en la ubicación. Los resultados del estudio de Tufts se publicaron hoy en Actas del IEEE , la principal revista científica revisada por pares publicada por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos.

En la actualidad, el posicionamiento de los dispositivos inalámbricos está centralizado, dependiendo de "anclas" con ubicaciones conocidas como torres de telefonía móvil o satélites GPS para comunicarse directamente con cada dispositivo. A medida que aumenta el número de dispositivos, los anclajes deben instalarse a mayor densidad. El posicionamiento centralizado puede volverse difícil de manejar a medida que aumenta significativamente la cantidad de elementos a rastrear.

Como alternativa a las soluciones centralizadas, El método de los autores de localización distribuida en una red 5G hace que los dispositivos se ubiquen por sí mismos sin que todos necesiten acceso directo a los anclajes. La detección y los cálculos se realizan localmente en el dispositivo, por lo que no es necesario que un coordinador central recopile y procese los datos.

"La necesidad de proporcionar información sobre la ubicación de todos los dispositivos, sensor, o vehículo, ya sea estacionario o en movimiento, ocupará un lugar más destacado en el futuro, "dijo Usman Khan, Doctor., profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Tufts. "Habrá aplicaciones para rastrear activos e inventario, cuidado de la salud, seguridad, agricultura, ciencia medioambiental, operaciones militares, respuesta de emergencia, automatización industrial, vehículos autónomos, robótica:la lista es interminable. El potencial virtualmente ilimitado de Internet-of-Things requiere que desarrollemos algoritmos descentralizados inteligentes, "dijo Khan, quién es el autor correspondiente del artículo.

El algoritmo de autolocalización desarrollado por Khan y sus colegas hace uso de la comunicación de dispositivo a dispositivo, y por lo tanto puede tener lugar en interiores (por ejemplo, en oficinas e instalaciones de fabricación), subterráneo, submarino, o bajo una espesa capa de nubes. Esta es una ventaja sobre los sistemas GPS, que no solo puede oscurecerse en esas condiciones, pero también aumenta el costo y los requisitos de energía del dispositivo.

La movilidad de los dispositivos dificulta la autolocalización. La clave es obtener posiciones rápidamente para rastrearlas en tiempo real, lo que significa que los cálculos deben simplificarse sin sacrificar la precisión. Los autores lograron esto sustituyendo los cálculos de posición no lineal, que son computacionalmente exigentes y pueden fallar si la suposición inicial en la posición está en el lugar incorrecto, con un modelo lineal que converge rápida y confiablemente en la posición precisa del dispositivo. El paso a un cálculo lineal computacionalmente más simple surge como resultado de que los dispositivos miden su ubicación entre sí o un punto que representa el "centro de masa" de los dispositivos vecinos. en lugar de que todos hagan referencia a un conjunto de anclajes estacionarios. La convergencia a posiciones precisas es extremadamente rápida, haciendo posible el seguimiento en tiempo real de una gran cantidad de dispositivos.

"Además de prepararnos para un futuro de dispositivos conectados ubicuos, Este enfoque podría aliviar la presión sobre la infraestructura actual al eliminar la necesidad de instalar muchos transmisores (anclas) en edificios y vecindarios. "dijo Khan.