• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권7호
• /
• pp.3480-3500
• /
• 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
• /
• 제51권7호
• /
• pp.9-17
• /
• 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.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제1권3호
• /
• pp.358-367
• /
• 2003

We consider discrete-time factorial Markov Decision Processes (MDPs) in multiple decision-makers environment for infinite horizon average reward criterion with a general joint reward structure but a factorial joint state transition structure. We introduce the "localization" concept that a global MDP is localized for each agent such that each agent needs to consider a local MDP defined only with its own state and action spaces. Based on that, we present a gradient-ascent like iterative distributed algorithm that converges to a local optimal solution of the global MDP. The solution is an autonomous joint policy in that each agent's decision is based on only its local state.cal state.

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

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

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.831-833
• /
• 2004

In this paper, an obstacle avoidance algorithm is proposed for a network-based robot considering network delay by distribution. The proposed algorithm is based on the VFH(Vector Field Histogram) algorithm, and for the network-based robot system, in which it is assumed robot localization information is transmitted through network communication. In this paper, target vector for the VFH algorithm is estimated through the robot localization information and the measurement of its delay by distribution. The delay measurement is performed by time-stamp method. To synchronize all local clocks of the nodes distributed on the network, a global clock synchronization method is adopted. With the delay measurement, the robot localization estimation is performed by calculating the kinematics of the robot. The validation of the proposed algorithm is performed through the performance comparison of the obstacle avoidance between the proposed algorithm and the existing VFH algorithm on the network-based autonomous mobile robot.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제9권2호
• /
• pp.155-160
• /
• 2011

In distributed source localization where sensors transmit measurements to a fusion node, we address the sensor selection problem where the goal is to find the best set of sensors that maximizes localization accuracy when quantization of sensor measurements is taken into account. Since sensor selection depends heavily upon rate assigned to each sensor, joint optimization of rate allocation and sensor selection is required to achieve the best solution. We show that this task could be accomplished by solving the problem of allocating rates to each sensor so as to minimize the error in estimating the position of a source. Then we solve this rate allocation problem by using the generalized BFOS algorithm. Our experiments demonstrate that the best set of sensors obtained from the proposed sensor selection algorithm leads to significant improvements in localization performance with respect to the set of sensors determined from a sensor selection process based on unquantized measurements.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제32권5호
• /
• pp.574-582
• /
• 2005

무선 센서 네트워크에서 노드들의 위치를 측정하는 문제는 사건탐지, 라우팅, 정보추적 등의 중요한 네트워크 기능을 수행하기 위해 필수적으로 해결해야 한다. 위치측정 문제는 노드들 간의 연결성이 알려져 있을 때 네트워크의 모든 노드의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 분산 알고리즘인 중점기법을 중앙 집중적인 알고리즘으로 확장한다. 확장된 알고리즘은 단순하다는 중점 기법의 장점을 지니면서도 각 미지 노드가 세 개 이상의 고정 노드들의 중첩된 전송 범위에 속해야 한다는 단점을 갖지 않는다. 본 논문의 알고리즘은 위치 측정 문제가 일차원 행렬 방정식으로 정형화 될 수 있음을 보여준다. 이러한 일차원 행렬 방정식이 유일한 해를 가짐을 수학적으로 증명함으로써 모든 미지 노드들의 위치를 유일하게 결정할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권1A호
• /
• pp.65-75
• /
• 2009

무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 사건의 탐지(event detection)와 라우팅(routing), 정보추적(information tracking) 등의 중요한 기능을 수행하기 위해 센서노드의 위치를 측정하는 문제는 반드시 해결되어야 한다. DV-Hop 알고리즘은 멀티 홉에서 얻어지는 정보를 기반으로 위치를 측정하며 비교적 적은 앵커로도 구현이 가능하지만 보다 정밀한 위치측정을 위해 개선되어야 할 부분이 존재한다. 그러한 요인 중 하나로 알고리즘에 사용되는 홉 간 거리가 여러 앵커 노드로 부터의 홉 간 거리의 평균값으로 계산되는 것을 들 수 있다. 이는 홀(Hole)과 같은 장애물에 의한 홉 수의 증가로 발생할 수 있는 미지노드와 앵커사이에 거리 값 계산의 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 DV-Hop 알고리즘의 이러한 문제점을 분석하고 이를 보완 가능한 그룹기반DV-Hop(GDV-Hop) 알고리즘을 제시한다. 그룹 기반 DV-Hop 알고리즘은 다양한 비컨의 라우팅 경로에 의한 위치오차를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 불필요한 비컨전송의 오버 헤드를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권9B호
• /
• pp.832-844
• /
• 2008

대규모 센서 네트워크를 위한 분산 위치 인식 기법은 센서 네트워크의 운용에 있어서 반드시 필요한 기술이다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. 본 논문에서는 초소형, 저가의 센서가 비교적 많은 수로 분포되어 있고 또한 그 분포 특성이 대부분 균일할 때 기존에 사용되어 오던 삼각법보다는 정확하고 최근에 제안된 MDS를 이용한 기법 보다는 간단하고 효율적인 분산 위치 인식 기법에 대해서 소개한다. 이는 노드의 분포 특성을 이용함으로써 삼각법과 같은 매우 간단한 기법보다는 보다 정확하고 많은 계산을 요구하여 시스템의 실용성에는 적합하지 않은 MDS보다는 보다 간단한 위치인식을 수행한다. 이는 MATLAB을 이용한 PC 실험에서 제안하는 기법의 성능을 검증하고 Crossbow사의 micaZ 모트에 TinyOS-2.x를 이용하여 제안하는 위치인식 기술을 구현함으로써 그 실용성을 입증하였다.