Journal of the Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회논문지)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
권호 표지

Implementation of a Wireless Distributed Sensor Network Using Data Fusion Kalman-Consensus Filer

정보 융합 칼만-Consensus 필터를 이용한 분산 센서 네트워크 구현

  • 송재민 (경남대학교 대학원 정보통신공학과) ;
  • 하찬성 (경남대학교 대학원 정보통신공학과) ;
  • 황지홍 (경남대학교 대학원 정보통신공학과) ;
  • 김태효 (경남대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2013.05.16
  • Accepted : 2013.10.31
  • Published : 2013.10.30
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Abstract

In wireless sensor networks, consensus algorithms for dynamic systems may flexibly usable for their data fusion of a sensor network. In this paper, a distributed data fusion filter is implemented using an average consensus based on distributed sensor data, which is composed of some sensor nodes and a sink node to track the mean values of n sensors' data. The consensus filter resolve the problem of data fusion by a distribution Kalman filtering scheme. We showed that the consensus filter has an optimal convergence to decrease of noise propagation and fast tracking ability for input signals. In order to verify for the results of consensus filtering, we showed the output signals of sensor nodes and their filtering results, and then showed the result of the combined signal and the consensus filtering using zeegbee communication.

무선 센서 네트워크에서 동적 시스템에 대한 consensus 알고리듬은 센서 네트워크의 데이터 융합을 위해 신축적인 알고리듬을 적용할 수 있다. 본 논문은 분산 센서 데이터 기반의 평균적인 consensus 특성을 이용하여 n개의 센서 계측치들의 평균을 추적하기 위해 센서 네트워크의 노드들로 구성되는 하나의 분산 데이터 융합 필터를 구현하였다. 본 consensus 필터는 센서 네트워크에서 분산 칼만 필터링에 의한 구조로 데이터 융합의 문제를 해결한다. consensus 필터의 최적 수렴특성, 잡음 전파의 감소 및 빠른 입력신호들의 추적 능력을 보여준다. 필터링 처리 결과를 확인하기 위해 지그비 통신을 이용하여 각 센서의 출력신호와 필터링 처리 결과 및 각 센서의 개별적 신호들을 통합하고 consensus 필터링 처리 결과를 보였다.

Keywords

References

  1. B. S. Y. Rao, H. F. Durrant-Whyte, "A fully decentralized multi-sensor system for tracking and surveillance", Int. Journal of Robotics Research, 12(1), pp.20-44, Feb. 1993. https://doi.org/10.1177/027836499301200102
  2. I. Akyildiz, W. Su, Y. Sankasubramniam, "A survey on sensor networks", IEEE Communications Magazine, pp. 102-114, August, 2002.
  3. P. Oregon, E. Fiorelli, and N. E. Leonard, "Cooperative control of mobile sensor networks: Adaptive gradient climbing in a distributed environment", IEEE Trans on Automatic Control, 49(8), pp. 1292-1302, 2004. https://doi.org/10.1109/TAC.2004.832203
  4. D. P. Spanos, R. Olfati-Saber, and R. M. Murray, "Approximate distributed Kalman filtering in sensor networks with quantifiable performance", Fourth Int.Sym. on Information Processing in Sensor Networks, pp. 133-139, April, 2005.
  5. R. Olfati-Saber and R. Murray, "Consensus problems in sensor networks of agents with switching topology and time delays", IEEE Trans. on Automatic Control, 49(9), pp. 1520-1553, Sep., 2004. https://doi.org/10.1109/TAC.2004.834113
  6. R. Olfati-Saber and R. Murray, "Consensus protocols for networks of dynamic agents", Proc. of the American Control Conf., 2, pp. 951-956, June, 2003.
  7. R. Olfati-Saber, "Ultrafast consensus in small-world networks", Proceedings of the 2005 American Control Conf., pp. 2371-2378, 2005.
  8. M. Mesbahi, "State-dependent graphs", Proc. of the 42nd IEEE Conf. on Decision and Control, 3, pp. 3058-3063, 2003.
  9. W. Ren and R. W. Beard, "Consensus seeking in multi-agent systems under dynamically changing interaction topol-ogies", IEEE Trans. on Automatic Control, 50(5), pp. 655-661, 2005. https://doi.org/10.1109/TAC.2005.846556
  10. D. Spanos, R. Olfati-Saber, R. M. Murray, "Consensus protocols for networks of dynamic agents", Proc. of the American Control Conf., 2, pp. 951-956, June, 2003.
  11. L. Xiao, S. Boyd, and S. Lall, "A scheme for asynchronuous distributed sensor fusion based on average consensus", Fourth Int. Sym. on Information Processing in Sensor Networks, April, 2005.
  12. Budda Singh, Adeitiya Sinha, Priti Narwal, " An Integrated Fusion Protocol for Congregating Sensor Data in Wireless Sensor Network", IEEE Symposium on Computers & Informatics, pp. 588-592, 2011.
  13. Vijay Venkataraman, Guoliang Fan, Joseph P. Havlicek "Adaptive Kalman Filtering for Histogram-Based Appearance Learning in Infrared Imagery", IEEE Transaction on Image Processing, Vol.21, No. 11, Nov., 2012
  14. 김성필, "MATLAB 활용 칼만필터의 이해", 도서출판 아진, pp.39-208, 2012.
  15. 송재민, 김동진, 정용배, 박영석, 김태효, "임베디드시스템 기반 지능형 영상감시 시스템 구현", 한국신호처리.시스템학회 논문지, 13권 2호, pp. 83-90, 4월, 2012