The applications based on geographical location are increasing rapidly in wireless sensor networks (WSN). Recently, various localization algorithms have been proposed but the majority of algorithms rely on the specific hardware to measure the distance from the signal sources. In this paper, we propose the Weighted Multiple Rings Localization(WMRL). We assume that each deployed anchor node may periodically emit the successive beacon signals of the different power level. Then, the beacon signals form the concentric rings depending on their emitted power level, theoretically. The proposed algorithm defines the different weighting factor based on the ratio of each radius of ring. Also, If a sensor node may listen, it can find the innermost ring of the propagated signal for each anchor node. Based on this information, the location of a sensor node is derived by a weighted sum of coordinates of the surrounding anchor nodes. Our proposed algorithm is fully distributed and does not require any additional hardwares and the unreliable distance indications such as RSSI and LQI. Nevertheless, the simulation results show that the WMRL with two rings twice outperforms centroid algorithm. In the case of WMRL with three rings, the accuracy is approximately equal to WCL(Weighted Centroid Localization).
We introduce a new method of time-division visible light communication (VLC) using LED lamp light for the generation of synchronizing pulses. The LED lamp, driven by an AC 220-V power line, radiates light that has a 120-Hz frequency component. The pulse generator in each VLC system receives the LED lamp light and generates the synchronizing pulses that are required for time-division transmission of multiple VLC channels. The pulse period is subdivided into several time slots for VLC channels. In experiments, 120-Hz synchronizing pulses were generated using LED lamp light, and three VLC channels were transmitted independently without interfering with each other in a condition where the VLC signals overlapped in space. This configuration is useful in constructing multiple wireless sensor networks that are safe and without interference in locations where LED lamps are used for illumination.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.142-151
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1993
An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.
Fatigue damage detection and vibration sensing for a laminated composites and impact location detection for a steel beam have been carried out using optical fiber sensor. Intensity based optical fiber sensor is constructed by placing two cleaved fiber end in a hollow glass tube, and multiple reflection within the cavity is considered. Fatigue signals are measured by embedded optical fiber, surface mounted optical fiber sensor and strain gage simultaneously. For vibration sensing, optical fiber sensor is mounted on the carbon fiber composite beam and its response to free vibration and forced vibration is investigated. In impact location detection, two optical fiber sensors are used and the information obtained from two sensors is arrival time delay of vibration caused by impact. Impact location can be calculated from this time delay. The obtained results show that the intensity based optical fiber sensor provide reliable data during long-term fatigue loading, unlike strain gage which deteriorate during the early part of the fatigue test. Optical fiber sensor signals coincide with gap sensor in vibration sensing. The precise locations of impact can be detected within 4.1% error limit.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8B
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pp.706-711
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2012
The current visible light communication (VLC) systems have a short transmission distance and a low data rate. To overcome this, we studied on the method of appling MIMO technology to VLC. However, it is difficult to apply the original MIMO technology used in RF frequency to wireless VLC. In VLC system, a lens can be used to separate the transmitted signals. And, if we use an image sensor as the receiver, MIMO technology can be applied to LED wireless visible light communication. In this paper, we report an experiment of $2{\times}2$ LED wireless visible light communication using a commercial image sensor receiver. We show the experimental demonstration with a transmission length of 10.5 m and a data rate of 200 bit/s.
Wireless Sensor Network consists of sensor nodes and sink. A sink receives and processes signals created from sensor nodes. Many studies have been performed, since sensor network allows multiple nodes to run using a limited amount of energy, Most researches have focused on using fixed sink. However, in many cases, the sink has mobility effected by man, cars, and etc. This research proposes three methods for reducing the node's energy consumption which is applied the Grid method based on mobile sink. Most routing processes handled by the mobile sink and wireless sensor area is separated and operated respectively. So, this research allows decreasing the power costs. In addition, it also proposes methods using simulation to test the quality of the performance.
Ultrasonic sensors are widely used in various applications due to advantages of low cost, simplicity in construction, mechanical robustness, and little environmental restriction in usage. But the main purposes of the noncontact sensing are rather narrowly confined within object detection and distance measurement. For the application of object recognition, ultrasonic sensors exhibit several shortcomings of poor directionality which results in low spatial resolution of objects, and specularity which gives frequent erroneous range readings. To resolve these problems in object recognition, an array of the sensor has been used. To improve the spatial resolution, more number of sensors are used in essence throughout the various devices of the sensor arrays. Under the disguise of a fixed number of the sensors, the array can be shifted mechanically in several steps. In this paper we propose a practical sensor resolution enhancement method using an electronic circuit accompanying the sensor array. The circuit changes the transmitter output voltage in several steps. Using the known sensor characteristics, a set of different return echo signals provide enhanced spatial resolution. The improvement is obtained with neither the cost of the increased number of the sensors nor extra mechanical devices.
Kim, Ji-Kyoung;Oh, Yeong-Jae;Chong, Kab-Sung;Wee, Jae-Woo;Lee, Chong-Ho
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11c
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pp.107-109
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2004
In this paper, authors propose the sensor fusion system that can recognize multiple 3D objects from 2D projection images and tactile information. The proposed system focuses on improving recognition performance of 3D object. Unlike the conventional object recognition system that uses image sensor alone, the proposed method uses tactual sensors in addition to visual sensor. Neural network is used to fuse these informations. Tactual signals are obtained from the reaction force by the pressure sensors at the fingertips when unknown objects are grasped by four-fingered robot hand. The experiment evaluates the recognition rate and the number of teaming iterations of various objects. The merits of the proposed systems are not only the high performance of the learning ability but also the reliability of the system with tactual information for recognizing various objects even though visual information has a defect. The experimental results show that the proposed system can improve recognition rate and reduce learning time. These results verify the effectiveness of the proposed sensor fusion system as recognition scheme of 3D object.
Kim, Robin E.;Li, Jian;Spencer, Billie F. Jr;Nagayama, Tomonori;Mechitov, Kirill A.
Smart Structures and Systems
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v.18
no.5
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pp.885-909
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2016
Advances in low-cost wireless sensing have made instrumentation of large civil infrastructure systems with dense arrays of wireless sensors possible. A critical issue with regard to effective use of the information harvested from these sensors is synchronized sensing. Although a number of synchronization methods have been developed, most provide only clock synchronization. Synchronized sensing requires not only clock synchronization among wireless nodes, but also synchronization of the data. Existing synchronization protocols are generally limited to networks of modest size in which all sensor nodes are within a limited distance from a central base station. The scale of civil infrastructure is often too large to be covered by a single wireless sensor network. Multiple independent networks have been installed, and post-facto synchronization schemes have been developed and applied with some success. In this paper, we present a new approach to achieving synchronized sensing among multiple networks using the Pulse-Per-Second signals from low-cost GPS receivers. The method is implemented and verified on the Imote2 sensor platform using TinyOS to achieve $50{\mu}s$ synchronization accuracy of the measured data for multiple networks. These results demonstrate that the proposed approach is highly-scalable, realizing precise synchronized sensing that is necessary for effective structural health monitoring.
This paper suggests the Cardioid beamforming algorithm of the doublet sensors employing DIFAR (directional frequency analysis and recording) sensor signals in the frequency domain. The algorithm enables target bearing estimation using the signals from directional sensors. The algorithm verifies its applicability by successfully estimating bearings of a target projecting ten narrow-band signals in shallow water. The estimated bearings agree very well with those from GPS (global positioning system) data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1°∼ 6.7°and 13.3∼43.6°, respectively. Estimation errors are caused by SNR (signal to noise ratio) degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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