Abstract
In wireless sensor networks, the geographical positioning scheme is one of core technologies for sensor applications such as disaster monitoring and environment monitoring. For this reason, studies on range-free positioning schemes have been actively progressing. The density probability scheme based on central limit theorem and normal distribution was proposed to improve the location accuracy in non-uniform sensor network environments. The density probability scheme measures the final positions of unknown nodes by estimating distance through the sensor node communication. However, it has a problem that all of the neighboring nodes have the same 1-hop distance. In this paper, we propose an efficient sensor positioning scheme that overcomes this problem. The proposed scheme performs the second positioning step through the sensing range control after estimating the 1-hop distance of each node in order to minimize the estimation error. Our experimental results show that our proposed scheme improves the accuracy of sensor positioning by about 9% over the density probability scheme and by about 48% over the DV-HOP scheme.
무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.
