한국인터넷방송통신학회논문지 (The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication)

  • 제11권3호
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  • Pages.23-30
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  • 2011
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  • 2289-0238(pISSN)
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  • 2289-0246(eISSN)
한국인터넷방송통신학회 (The Institute of Internet, Broadcasting and Communication)
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비 가우시안 잡음이 존재하는 무선 센서 네트워크에서 Robust Statistics를 활용하는 수신신호세기기반의 위치 추정 기법

A RSS-Based Localization Method Utilizing Robust Statistics for Wireless Sensor Networks under Non-Gaussian Noise

  • 안태준 (울산대학교, 전기공학부) ;
  • 구인수 (울산대학교, 전기공학부)
  • 투고 : 2011.04.05
  • 심사 : 2011.06.10
  • 발행 : 2011.06.30
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초록

무선 센서 네트워크에서, 각 센서 노드들로부터 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 센서 노드의 정확한 위치 정보는 필수적이다. 센서 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS)기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널 환경에 따라 다양한 표본 데이터들이 수집 될 수 있고, 특히 이상점(outlier)이 포함 될 수 있다. 이러한 이상점들은, 수집된 표본들로부터 통계적 분석(statistical analysis)에 상당한 요인을 미치며 위치 추정 오차를 발생시키는 주요한 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는, 이상점이 포함 된 표본들로부터 정확한 위치 추정을 위해 Robust Statistics를 적용한 가우시안 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이상점이 포함된 표본들로부터 이상점을 제거하고, 낮은 확률값의 표본들을 배제함으로써 위치 추정의 정확도를 향상시킨다. 시뮬레이션 결과로부터, 이상점이 포함 된 표본들로부터 비 가우시안적 환경에서 제안된 방법의 위치 추정의 정확성 향상과 강인성을 확인하였다.

In the wireless sensor network(WSN), the detection of precise location of sensor nodes is essential for efficiently utilizing the sensing data acquired from sensor nodes. Among various location methods, the received signal strength (RSS) based localization scheme is mostly preferable in many applications since it can be easily implemented without any additional hardware cost. Since the RSS localization method is mainly effected by radio channel between two nodes, outlier data can be included in the received signal strength measurement specially when some obstacles move around the link between nodes. The outlier data can have bad effect on estimating the distance between two nodes such that it can cause location errors. In this paper, we propose a RSS-based localization method using Robust Statistic and Gaussian filter algorithm for enhancing the accuracy of RSS-based localization. In the proposed algorithm, the outlier data can be eliminated from samples by using the Robust Statistics as well as the Gaussian filter such that the accuracy of localization can be achieved. Through simulation, it is shown that the proposed algorithm can increase the accuracy of localization and is more robust to non gaussian noise channels.

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