Bối cảnh: Các phương pháp định vị truyền thống như AOA, TOA, TDOA yêu cầu phần cứng phức tạp hoặc đồng bộ hóa chính xác. Phương pháp dựa trên RSS đơn giản hơn, tiết kiệm năng lượng và chi phí.

• DCFECC: Mỗi vùng trong ROI được gán một mã nhị phân, cảm biến gửi quyết định nhị phân đến trung tâm hợp nhất (FC), FC dùng giải mã cứng hoặc mềm để xác định vùng chứa mục tiêu.
• - Vấn đề: Thiết kế ngưỡng RSS tại cảm biến ảnh hưởng lớn đến độ chính xác, đặc biệt khi số lượng cảm biến hữu hạn.
• - Đề xuất:
•   + Thiết lập mô hình phân lớp lặp (iterative classification) trên hệ thống DCFECC phân tầng.
•   + Thiết kế ngưỡng tối ưu bằng cách tối thiểu hóa một hàm mục tiêu dựa trên giới hạn trên của xác suất phân loại sai, sử dụng bất đẳng thức hợp (union bound).
•   + Áp dụng giả định triển khai cảm biến đối xứng gương (mirror-based homomorphic) để đơn giản hóa tính toán.
•   + Sử dụng phương pháp Monte Carlo để tìm ngưỡng tối ưu cho từng cảm biến.
• - Kết quả:
•   + Ngưỡng tối ưu giúp tăng xác suất phát hiện vùng mục tiêu và giảm MSE so với ngưỡng trực quan trong [1].
•   + Khi có 25% cảm biến bị tấn công Byzantine, ngưỡng mới giúp tăng xác suất phát hiện từ 0.55 lên 0.75 và giảm MSE từ 2.7 xuống 2.2.
•   + Phân loại mềm (soft-decision) tốt hơn phân loại cứng, nhưng nếu dùng ngưỡng tối ưu thì phân loại cứng vẫn có thể vượt trội.
•   + Ngưỡng tối ưu vẫn hiệu quả khi thay đổi tỷ lệ tín hiệu/nhiễu (SNR) hoặc tỷ lệ cảm biến Byzantine.
• - Hướng phát triển:
•   + Kết hợp với phương pháp ước lượng vị trí chính xác hơn thay vì dùng tâm vùng.
•   + Thiết kế phân vùng động thay vì cố định để tránh sai lệch khi mục tiêu gần biên vùng.
•   + Mở rộng sang bài toán theo dõi chuyển động (motion tracking) trong môi trường có nhiễu và tấn công.