DOI QR코드

DOI QR Code

On the Design of ToA Based RSS Compensation Scheme for Distance Measurement in WSNs

ToA 기반 RSS 보정 센서노드 거리 측정 방법

  • 한현진 (연합사 통신전자참모부 전산운영실) ;
  • 권태욱 (국방대학교 전산정보학과)
  • Published : 2009.10.31

Abstract

Nowadays, wireless infrastructures such as sensor networks are widely used in many different areas. In case of sensor networks, the wirelessly connected sensors can execute different kind of tasks in a diversity of environments, and one of the most important parameter for a successful execution of such tasks is the location information of each node. As to localization problems in WSNs, there are ToA (Timer of Arrival), RSS (Received Signal Strength), AoA (Angle of Arrival), etc. In this paper, we propose a modification of existing ToA and RSS based methods, adding a weighted average scheme to measure more precisely the distance between nodes. The comparison experiments with the traditional ToA method show that the average error value of proposed method is reduced by 0.1 cm in indoor environment ($5m{\times}7m$) and 0.6cm in outdoor environment ($10{\times}10m$).

오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.

Keywords

References

  1. I. F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci. “A survey on sensor networks”, IEEE Communications Magazine, Vol 40, No8, August 2002. https://doi.org/10.1109/MCOM.2002.1024422
  2. I.Getting, “The Global Positioning System”, IEEE Spectrum, Vol.30, Iss.12, Mar.-Apr., pp.43-51, 2003.
  3. Andreas Savvides, Chih-chieh Han, Mani B., “Dynamic Fine-Grained Localization in Ad-Hoc Networks of Sensors”, In Proceedings of ACM SIGMOBILE, pp.166-179, 2001. https://doi.org/10.1145/381677.381693
  4. Neal Patwari, “Location Estimation in Sensor Networks”, University of Michigan, p.6, 2005.
  5. M. Maroti, B, Kusy, G. Simon, A, Ledeczi, “The Flooding Time Synchronization Protocol”, In Proceedings of Sensys, pp.39-49, 2004. https://doi.org/10.1145/1031495.1031501
  6. Nissanka Bodhi Priyantha, “The Cricket Indoor Location System”, MIT, 2005.
  7. P.Bahl and V. N. Padmanabhan. “RADAR : An In-Building RF-based User Location and Tracking System”. In Proceedings of IEEE INFOCOM 2000, pp.775-784, 2000. https://doi.org/10.1109/INFCOM.2000.832252
  8. Scott Y. Seidel and Theodore S. Rapport, “914Mhz path loss prediction model for indor wireless communication in multifloored buildings”, IEEE Vol40, No.2, 1992. https://doi.org/10.1109/8.127405