• 제목/요약/키워드: log-normal path loss channel model

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무선 센서 네트워크 채널 분석 (Channel Analysis of Wireless Sensor Networks)

  • 정경권;최우승
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.179-186
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크의 응용범위가 늘어남에 따라 정확한 무선 채널의 정보를 필요로 한다. 실내 또는 실외의 무선 센서 네트워크의 경우 페이딩에 의한 다중 경로 전파가 문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 실내 2.4 GHz 채널에 대한 log-normal path loss 모델링을 살펴본다. 송신기와 수신기 사이의 거리를 1에서 30m까지 변화시키면서 수신 신호 강도 변화를 측정하고, 채널의 감쇄지수와 표준편차를 계산하였다. 계산한 모델의 패킷 수신율을 이용하여 무선 센서 채널을 연결 영역과 차단 영역으로 정의하고, 시뮬레이션과 실험 결과를 통해서 무선 채널의 특징을 비교하였다. 실험결과 실내에서의 연결 영역은 24m, 실외에서의 연결 영역은 14m로 측정되었다.

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2.4GHz 채널을 이용한 실내 위치 인식 시스템 (Indoor Location Tracking System using 2.4GHz Wireless Channel Model)

  • 정경권;최정연;정성부;박진우;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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    • pp.846-849
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    • 2008
  • 최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.

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2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 최적 배치 (Optimal Placement of Sensor Nodes with 2.4GHz Wireless Channel Characteristics)

  • 정경권;엄기환
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제44권1호
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    • pp.41-48
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    • 2007
  • 본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.

무선 센서 네트워크를 이용한 RSSI 기반의 실내 위치 추적 시스템 (RSSI-based Indoor Location Tracking System using Wireless Sensor Networks)

  • 정경권;박현식;최우승
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.67-73
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    • 2008
  • 본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.

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SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치 방식 (Intelligent Deployment Method of Sensor Networks using SOFM)

  • 정경권;엄기환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.430-435
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    • 2007
  • 본 논문에서는 센서 네트워크의 원활한 전송을 위해 SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치를 제안한다. 제안한 방법은 무선 채널 분석을 통해서 센서 노드 사이의 통신이 가능한 거리를 구하고, 신경회로망의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)방식을 이용하여 지능적으로 최적의 센서 노드의 개수와 센서 노드가 배치할 최적 위치를 결정한다. Log-normal path loss 모델을 이용하여 거리에 따른 PRR(Packet Reception Rate)을 구하고, 이것으로부터 센서 노드의 통신 범위를 결정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 센서 노드의 지능적인 위치 탐색과 센서 네트워크의 연결 상태에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.

An Accurate Radio Channel Model for Wireless Sensor Networks Simulation

  • Alejandro Martfnez-Sala;Jose-Maria Molina-Garcia-Pardo;Esteban Egea-Lopez;Javier Vales-Alonso;Leandro Juan-Llacer;Joan Garcia-Haro
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제7권4호
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    • pp.401-407
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    • 2005
  • Simulations are currently an essential tool to develop and test wireless sensor networks (WSNs) protocols and to analyze future WSNs applications performance. Researchers often simulate their proposals rather than deploying high-cost test-beds or develop complex mathematical analysis. However, simulation results rely on physical layer assumptions, which are not usually accurate enough to capture the real behavior of a WSN. Such an issue can lead to mistaken or questionable results. Besides, most of the envisioned applications for WSNs consider the nodes to be at the ground level. However, there is a lack of radio propagation characterization and validation by measurements with nodes at ground level for actual sensor hardware. In this paper, we propose to use a low-computational cost, two slope, log-normal path­loss near ground outdoor channel model at 868 MHz in WSN simulations. The model is validated by extensive real hardware measurements obtained in different scenarios. In addition, accurate model parameters are provided. This model is compared with the well-known one slope path-loss model. We demonstrate that the two slope log-normal model provides more accurate WSN simulations at almost the same computational cost as the single slope one. It is also shown that the radio propagation characterization heavily depends on the adjusted model parameters for a target deployment scenario: The model parameters have a considerable impact on the average number of neighbors and on the network connectivity.