• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3480-3500
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• 2017

Accurate locating for the mobile target remains a challenge in various applications of wireless sensor networks (WSNs). Unfortunately, most of the typical localization algorithms perform well only in the WSN with densely distributed sensor nodes. The non-localizable problem is prone to happening when a target moves into the WSN with sparsely distributed sensor nodes. To solve this problem, we propose a collaborative and predictive localization algorithm (CPLA). The Gaussian mixture model (GMM) is introduced to predict the posterior trajectory for a mobile target by training its prior trajectory. In addition, the collaborative and predictive schemes are designed to solve the non-localizable problems in the two-anchor nodes locating, one-anchor node locating and non-anchor node locating situations. Simulation results prove that the CPLA exhibits higher localization accuracy than other tested predictive localization algorithms either in the WSN with sparsely distributed sensor nodes or in the WSN with densely distributed sensor nodes.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.9-17
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• 2014

본 논문은 무선 센서 네트워크의 분산 분포되어 있는 센서 노드들의 측위를 위해 Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) 알고리즘을 제안한다. 자신의 위치를 모르는 센서 노드들은 셋 이상의 인접한 앵커, 즉, 위치를 알고 있는 노드들로부터의 거리를 측정하여 측위를 수행한다. 이러한 과정이 반복하는 동안 측위를 수행한 센서 노드들은 나머지 노드들에 대하여 또 다른 앵커 역할을 수행한다. 성능 평가를 위해 기존의 PSO 알고리즘에 대비하여, BPSO를 이용한 측위 오류 및 계산 시간 성능을 매트랩 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 PSO 기반의 측위가 상대적으로 더 정확한 결과를 보여준다. 대조적으로, BPSO 알고리즘은 분산되어 있는 센서 노드들의 위치 측위를 더 빠르게 수행한다. 추가적으로, 전송 범위와 초기 앵커 노드들의 수가 측위 성능에 미치는 영향에 대한 분석을 수행한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.133-140
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• 2016

해안 수중 감시를 위하여 분산센서망를 해안에 설치하고, 이를 이용하여 표적을 탐지하고 표적의 위치를 추정하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 표적을 탐지한 센서들의 위치 정보를 활용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. Zhou 등이 제안한 기법은 다른 기존의 기법에 비해 표적탐지 신호의 전파모델에 대한 파라미터들을 별도로 추정할 필요가 없고, 연산량이 적으며, 분산센서망에서 적은 량의 데이터만 송수신하여도 된다. 그러나 Zhou 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다. Ryu는 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou 기법을 수정하였다. 수정된 Zhou 기법은 Zhou 기법보다 추정성능이 향상되었지만, 여전히 비교적 큰 추정오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 수정된 Zhou 기법으로 구한 표적의 방위각을 나타내는 직선과 표적을 탐지한 센서들과의 기하학적 구조를 고려한 표적위치 추정기법을 제안하였으며, 수정된 Zhou 기법에 기반을 두고 있다. 제안한 기법의 표적위치 추정성능이 Zhou 기법과 수정된 Zhou 기법 보다 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.819-824
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• 2017

본 논문은 distributed Multi-input Multi-output(MIMO) 레이다 시스템에서 다수의 송 수신기 조합으로부터 얻어진 Time of Arrival(ToA) 정보들을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 테일러 선형 근사를 반복적으로 수행함으로써 임의의 초기 값으로부터 표적의 위치를 추정한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 표적 위치 추정 기법들보다 더 향상된, 더 나아가 Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)에 도달하는 평균제곱오차(MSE) 성능을 가지는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.362-369
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• 2012

최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.445-450
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• 2009

This paper presents a new mobile robot localization method for indoor robot navigation. The method uses hexagon distributed color-coded patches on the ceiling and a camera is installed on the robot facing the ceiling to recognize these patches. The proposed "cell-coded map", with the use of only seven different kinds of color-coded landmarks distributed in hexagonal way, helps reduce the complexity of the landmark structure and the error of landmark recognition. This technique is applicable for navigation in an unlimited size of indoor space. The structure of the landmarks and the recognition method are introduced. And 2 rigid rules are also used to ensure the correctness of the recognition. Experimental results prove that the method is useful.

• 한국광학회지
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• 제14권4호
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• pp.434-442
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• 2003

전파정수가 불규칙하게 존재하는 선로를 설정하고, 선로 상의 파동함수의 해가 국재성을 나타내는 원인과 그 조건에 대하여 확률함수를 이용하여 해석하였다. 랜덤한 매질로는 특성 임피던스가 불규칙하게 변동하는 전송선로를 설정하고, 이 선로 상에서의 전압파나 전류파의 국재현상에 대하여 살펴보았다. 수치해석을 실시한 결과, 랜덤 선로 중에 국재하는 해가 존재하는 것이 확인되었으며, 전류원을 삽입하여 선로를 강제 여진시킨 경우에도 선로 상에 전압파가 국재하는 것을 알 수 있었다. 선로 전체에 손실을 설정한 경우에 대한 해석 결과에서는 국재가 존재하는 위치의 파가 가장 큰 영향을 받는다는 사실에서, 광의 국재는 파동이 반사를 반복하는 것에 의해 나타난다는 것을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.561-578
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• 2010

This study proposes a multi-level damage localization strategy to achieve an effective damage detection system for civil infrastructure systems based on wireless sensors. The proposed system is designed for use of distributed computation in a wireless sensor network (WSN). Modal identification is achieved using the frequency-domain decomposition (FDD) method and the peak-picking technique. The ASH (angle-between-string-and-horizon) and AS (axial strain) flexibility-based methods are employed for identifying and localizing damage. Fundamentally, the multi-level damage localization strategy does not activate all of the sensor nodes in the network at once. Instead, relatively few sensors are used to perform coarse-grained damage localization; if damage is detected, only those sensors in the potentially damaged regions are incrementally added to the network to perform finer-grained damage localization. In this way, many nodes are able to remain asleep for part or all of the multi-level interrogations, and thus the total energy cost is reduced considerably. In addition, a novel distributed computing strategy is also proposed to reduce the energy consumed in a sensor node, which distributes modal identification and damage detection tasks across a WSN and only allows small amount of useful intermediate results to be transmitted wirelessly. Computations are first performed on each leaf node independently, and the aggregated information is transmitted to one cluster head in each cluster. A second stage of computations are performed on each cluster head, and the identified operational deflection shapes and natural frequencies are transmitted to the base station of the WSN. The damage indicators are extracted at the base station. The proposed strategy yields a WSN-based SHM system which can effectively and automatically identify and localize damage, and is efficient in energy usage. The proposed strategy is validated using two illustrative numerical simulations and experimental validation is performed using a cantilevered beam.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2299-2318
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• 2019

Location-aware networks are of great importance for both civil lives and military applications. Methods based on line-of-sight (LOS) measurements suffer sever performance loss in harsh environments such as indoor scenarios, where sensors can receive both LOS and non-line-of-sight (NLOS) measurements. In this paper, we propose a data association (DA) process based on the expectation maximization (EM) algorithm, which enables us to exploit multipath components (MPCs). By setting the mapping relationship between the measurements and scatters as a latent variable, coefficients of the Gaussian mixture model are estimated. Moreover, considering the misalignment of sensor position, we propose a space-alternating generalized expectation maximization (SAGE)-based algorithms to jointly update the target localization and sensor position information. A two dimensional (2-D) circularly symmetric Gaussian distribution is employed to approximate the probability density function of the sensor's position uncertainty via the minimization of the Kullback-Leibler divergence (KLD), which enables us to calculate the expectation step with low computational complexity. Moreover, a distributed implementation is derived based on the average consensus method to improve the scalability of the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed centralized and distributed algorithms can perform close to the Monte Carlo-based method with much lower communication overhead and computational complexity.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.255-256
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• 2008

Distributed localization algorithms are required for large-scale wireless sensor network applications. In this paper, we introduce an efficient algorithm, termed weighted neighbor-node distribution localization(WNDL), which emphasizes simple refinement and low system-load for low-cost and low-rate wireless sensors. We inspect WNDL algorithm through MATLAB simulation.