Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.6-11
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2018
It is important to find the random estimation points in wireless sensor network. A link quality indicator (LQI) is part of a network management service that is suitable for a ZigBee network and can be used for localization. The current quality of the received signal is referred as LQI. It is a technique to demodulate the received signal by accumulating the magnitude of the error between ideal constellations and the received signal. This proposed model accepts any number of random estimation point in the network and calculated its nearest anchor centroid node pair. Coordinates of the LQI sphere are calculated from the pair and are added iteratively to the initially estimated point. With the help of the LQI and weighted centroid localization, the proposed system finds the position of target node more accurately than the existing system by solving the problems related to higher error in terms of the distance and the deployment of nodes.
센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.676-682
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2011
Sybil attack can disrupt proper operations of wireless sensor network by forging its sensor node to multiple identities. To protect the sensor network from such an attack, a number of countermeasure methods based on RSSI (Received Signal Strength Indicator) and LQI (Link Quality Indicator) have been proposed. However, previous works on the Sybil attack detection do not consider the fact that Sybil nodes can change their RSSI and LQI strength for their malicious purposes. In this paper, we present a Sybil attack detection method based on a transmission power range. Our proposed method initially measures range of RSSI and LQI from sensor nodes, and then set the minimum, maximum and average RSSI and LQI strength value. After initialization, monitoring nodes request that each sensor node transmits data with different transmission power strengths. If the value measured by monitoring node is out of the range in transmission power strengths, the node is considered as a malicious node.
IEEE 802.15.4에서 채널 간 충돌을 회피하기 위해 제안된 CSMA/CA 알고리듬은 수신되는 신호의 상관관계를 나타내는 지표인 LQI (Link Quality Indicator) 값과 수신되는 신호의 크기를 나타내는 지표인 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값을 이용한다. 지그비 모듈에서 측정되는 LQI 값은 수신되는 신호의 크기에 따라 변화하는데, 그 상관관계가 매우 부정확한 문제가 있어 왔다. 본 논문에서는 CC2430과 CC2591을 이용해 제작된 지그비 모듈을 기반으로 수신 신호의 크기와 LQI 값을 실험적으로 측정하여 RSSI 값에 따른 LQI 값의 상관관계를 분석하였다.
지금까지 다수의 센서 네트워크를 위한 on-demand 라우팅 프로토콜들이 제안되었다. 하지만 제안된 센서 네트워크용 on-demand 라우팅 프로토콜들은 대부분 hop count를 라우팅 메트릭으로 사용하기 때문에 상대적으로 열악한 무선 환경과 신뢰성을 요구하는 센서 응용에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 환경에 적합한 minimum LQI(Link Quality Indicator) 기반의 on-demand 센서 네트워크 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 또한 제안한 라우팅 프로토콜을 TinyOS 상에서 구현하였고, 멀티 홉 테스트 환경에서 hop count 기반의 라우팅 프로토콜과 성능을 비교, 측정하였다. 실험 결과, 제안된 라우팅 프로토콜이 열악한 무선 환경에서 더 나은 데이터 전송 성공률을 보임을 확인할 수 있었다.
IEEE 802.15.4 기반의 무선 PAN(WPAN: Wireless Personal Area Network)환경에서 기존에 제안된 전송 전력 제어(TPC: Transmission Power Control) 알고리즘은 수신 신호의 세기를 기반으로 반복 전송을 통하여 적합한 최소 전송 전력을 결정하는 방법으로 진행되어 왔다. 이러한 방법은 통신 채널의 변화가 잦은 지역에서는 재전송률이 높아지고 전송 품질이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 80215.4에서 제공하는 링크 품질 지표(LQI: Link quality indicator)값을 바탕으로 최소 전송 전력을 결정하여 재전송률을 줄이고, 통신 채널 변화에 보다 능동적으로 대응할 수 있는 새로운 전송 진력 제어 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 재난모니터링, 환경감시 및 재난구호 등의 정보 수집 및 정찰 등의 임무를 수행하는 다수의 UAV들로 구성된 편대비행 네트워크를 위해 동적 트리 형성 프로토콜을 제안하였다. 특히 무선 동적 환경에 적응한 최적의 트리를 구성하기 위한 링크 비용을 구하기 위해 거리에 따른 무선 신호 감쇄현상을 적용하여 Hop-LQI Weight 알고리즘을 고안하였으며 이를 MSP430 K-mote 센서 플랫폼에 TinyOS 코드를 구현하였다. 이를 무선 통신에서 링크 비용 산출 기법인 Minimum LQI 방법과 노드 수에 따른 평균 경로 설정시간을 비교를 통하여 성능을 검증하였다.
무선 센서 네트워크에서 무선통신기술을 활용한 저비용의 정밀 측위 기술은 교통상황, 의료, 생활정보 등의 다방면에서 활용되고 있다. RSSI를 기반으로 한 측위기법은 TOA, AOA, TDOA에 비해 추가적인 전력 또는 하드웨어가 필요하지 않아 비용 면에서 효율적이다. 하지만 RSSI 값의 패턴은 실제 환경에서 전파방해 요소가 존재하여 작은 움직임에도 크게 변하게 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RSSI와 IEEE 802.15.4 표준에서 제공되는 정보인 LQI를 이용하여 타겟 노드의 실내 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 실제 환경에서 보다 정확한 위치추정을 할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환성에서 싱크홀 공격을 탐지할 수 있는 방안을 제시한다. 싱크홀 공격은 네트워크를 흐르는 패킷들이 공격자를 통과하도록 하는 공격이다. 따라서 이는 다양한 공격으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 링크 품질 지표에 기반한 라우팅을 수행하는 네트워크에서 싱크홀 공격 방법들을 분석하고 각 공격방법에 따라 공격을 탐지하기 위한 방안들을 제시한다. 제안하는 싱크홀 공격 탐지 방법은 링크 품질 지표에 기반한 동적 라우팅 프로토콜을 사용하는 모든 센서 네트워크에 적용할 수 있으며 소수의 공격 탐지 노드를 사용하여 싱크홀 공격의 탐지가 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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