본 논문은 가변의 감지영역을 갖는 무선 센서 네트워크에서 센서노드의 감지에너지 소비를 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 감지에너지의 소비를 최소화하기 위해서는 이웃하는 노드들과의 중첩되는 감지면적이 최소화되어야 한다. 중첩영역을 최소로 하는 노드의 위치를 결정하기 위하여, 이웃하는 노드 사이의 감지영역과 전개각 및 각 노드의 감지반경을 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 ASRC(adjustable sensing ranges control)에 의한 새로운 노드 위치방법을 제안하였다. 제 안한 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도한 모델로서, 시뮬레이션을 통하여 감지에너지 소모에 대한 유효성을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식의 오차를 줄이기 위해서는 적절한 경로 감쇄 지수 (path-loss exponent, PLE)의 추정이 요구된다. 기존의 위치 추정 방식은 자신의 위치를 알고 있는 각각의 앵커가 인접한 앵커들을 참조하여 PLE를 측정하고, 자신의 위치를 알고자 하는 센서 노드는 수신 신호 세기를 기반으로 가장 인접한 앵커를 판별한 후, 해당 앵커가 측정한 PLE를 자신의 위치 추정에 이용하는 방식을 취하고 있다. 이때의 PLE는 인접한 앵커의 위치에서 측정된 것이기 때문에 실제 측정한 위치에서만 높은 신뢰성을 가지며, 그 외의 위치에서는 다른 값을 갖는 경우가 일반적이다. 따라서 인접한 앵커들을 참조하여 추정한 PLE를 센서 노드의 위치 추정에 직접적으로 이용하는 것은 위치 추정 시 오차를 발생 시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 센서 노드 스스로가 각각의 인접한 앵커들에 대한 PLE를 추정하고, 이를 이용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 기법을 다루며, 특히, 추정된 센서 노드의 위치에서 각 앵커들까지의 거리를 기반으로 PLE를 반복적으로 재추정하도록 하여 위치 추정 오차를 줄이도록 하는, 반복 PLE 추정을 통한 위치 추정 기법을 제안한다. 성능평가에서는 제안된 기법이 기존의 방법보다 위치 추정 오차를 줄일 수 있음을 보였다.
주변 상황을 인지하여 사용자가 이를 적절히 사용할 수 있도록 하는 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 정확한 위치 추정은 매우 중요하다. 멀티홉 기반 위치 추정기법은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 하지만 일부 지역에서 노드들이 위치하지 않는 홀이 형성되는 경우에는 위치추정 오차가 허용한계 이상으로 크게 증가할 수 있다. 네트워크는 이러한 홀을 감지하고 그 영향을 최소화함으로써 오차를 가급적 억제할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비거리기반 알고리즘의 하나인 DV(Distance Vector)-hop이 갖고 있는 홀에서의 큰 위치 추정오류를 해결할 수 있는 새로운 위치 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 이웃노드와의 관계를 통해 홀을 탐지하는 방법, 전파반경을 가상으로 홉을 나누어 예상위치의 정확도를 높이는 방법, 그리고 노드가 예상위치를 추정할 때 신뢰도가 적은 기준노드(anchor)를 배제하는 방법으로 나눌 수 있다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 방법이 흘 검출을 통해 정밀한 위치 추정이 기존의 DV-hop에 비해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 물리적 또는 환경적 조건을 모니터링하고 수집 하기 위해 센서를 사용하는 독자적인 디바이스로 구성된 무선 네트워크 이다. 최근 센서기술과 정보통신 인프라의 발전으로 환경 모니터링 기술의 하나인 위치추적 기술에 대한 관심이 증가되고 있다. 센서네트워크에서의 일반적인 수신신호 세기 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 활용한 위치인식 시스템은 장애물이나 RF의 전파지연 및 멀티패스에 의해 정확한 위치 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추적 시스템이 가지고 있는 이러한 문제를 해결하기 위해 Gaussian Filter algorithm을 적용하여 위치 인식 성능을 개선한다. 이에 RSSI 값에 따른 전파 감쇠 특성을 논의한 후, 노드마다 개별 RSSI 값에 따른 확률적 거리 테이블을 작성한 후 생성된 모델을 통해, 센서 노드로부터 추출된 데이터를 본 논문에서 제안한 Gaussian Filter Algorithm을 적용하여 오차개선을 하였다.
유비쿼터스 환경에 있는 사용자는 현재 자신의 위치, 시간 그리고 주변의 상태에 기반한 상황 인식 서비스를 받을 수 있다. 이러한 상황 인식 컴퓨팅에서 위치 기반서비스는 매우 중요한 역할을 한다. 위치를 측정하기 위하여 전용 장비를 설치하고 운영하는 데 많은 비용이 소요되기 때문에 기존의 WLAN(Wirless Local Area Netowork) 인프라스트럭처가 구축된 환경에서 무선 장비만을 이용하여 위치를 측정하는 방법들이 연구되고 있다. 이미 위치가 알려지고 고정된 AP(Access Point)와 노드간의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)만을 이용하는 비콘 기반의 위치 측정 시스템 보다 무선 장비들 간의 RSSI 까지도 이용하는 상호 협력 위치 측정 시스템(Cooperative Positioning System)은 정확성이 높기 때문에 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 상호 협력 위치 측정 시스템 중의 하나인 기존의 WiPS(wireless LAM based indoor Positioning System)의 문제점을 분석하고, 이웃하는 노드간의 영향 관계를 밝히고, 노드의 밀도에 따라 위치 수렴 조정 계수를 결정하여 성능을 개선한 WiCOPS-d(Wireless Cooperative Positioning System using node density)를 제안한다.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.
본 논문에서는, 가변의 감지 반경을 갖는 무선 센서 네트워크에서 감지범위가 중첩되는 영역을 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 최적의 노드위치를 구하기 위하여, 이웃하는 노드들과의 감지영역이 중첩되는 면적과 각 노드의 감지 반경 및 이웃하는 노드와의 전개 각도를 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 새로운 가변감지영역제어 (ASRC: Adjustable Sensing Ranges Control)에 의한 노드 위치방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도된 모델로서, 다양한 시뮬레이션을 통하여 타당성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1317-1340
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2024
With the rapid development of information technology, people's demands on precise indoor positioning are increasing. Wireless sensor network, as the most commonly used indoor positioning sensor, performs a vital part for precise indoor positioning. However, in indoor positioning, obstacles and other uncontrollable factors make the localization precision not very accurate. Ultra-wide band (UWB) can achieve high precision centimeter-level positioning capability. Inertial navigation system (INS), which is a totally independent system of guidance, has high positioning accuracy. The combination of UWB and INS can not only decrease the impact of non-line-of-sight (NLOS) on localization, but also solve the accumulated error problem of inertial navigation system. In the paper, a fused UWB and INS positioning method is presented. The UWB data is firstly clustered using the Fuzzy C-means (FCM). And the Z hypothesis testing is proposed to determine whether there is a NLOS distance on a link where a beacon node is located. If there is, then the beacon node is removed, and conversely used to localize the mobile node using Least Squares localization. When the number of remaining beacon nodes is less than three, a robust extended Kalman filter with M-estimation would be utilized for localizing mobile nodes. The UWB is merged with the INS data by using the extended Kalman filter to acquire the final location estimate. Simulation and experimental results indicate that the proposed method has superior localization precision in comparison with the current algorithms.
모바일 센서 네트워크는 기존의 위치가 고정된 무선 센서 네트워크와는 다르게 비컨 노드와 일반 노드가 모두 움직일 수 있기 때문에 위치 측정 알고리즘이 일반적인 무선 센서 네트워크 환경의 알고리즘 보다 어렵다. 특히 모바일 센서 네트워크에서 노드의 움직임이 빠를 경우 기존의 위치 측정 알고리즘으로는 원하는 시간 내에 위치를 측정할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 모바일 센서 네트워크에서의 위치 측정 알고리즘을 제안하고 성능을 향상시켜 실시간에 위치를 측정할 수 있는 기법을 연구하였다.
Position estimation in indoor is significant problem, because GPS which is usually used for outdoor positioning cannot be utilized to indoor positioning. Sensor network can be a solution for the positioning. Recently, chirp spread spectrum(CSS) specified in IEEE 802.15.4a provides an ability of ranging. Based on the results of the ranging, a position of a CSS node can be calculated by using trilateration. In this case, Kalman filter can be applied to the trilateration because of the measurement noise. In this paper, we apply the unscented Kalman filter for the trilateration. The trilateration can be represented to a nonlinear state space equation, and the unscented Kalman filter is suitable for nonlinear state space equation. Through the experimental results. we show the accuracy of the estimated position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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