Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.251-256
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2006
In the work package 'Integrated Positioning' of the research project NAVIO (Pedestrian Navigation Systems in Combined Indoor/Outdoor Environements) we are dealing with the navigation and guidance of visitors of our University. Thereby start points are public transport stops in the surroundings of the Vienna University of Technology and the user of the system should be guided to certain office rooms or persons. For the position determination of the user different location sensors are employed, i.e., for outdoor positioning GPS and dead reckoning sensors such as a digital compass and gyro for heading determination and accelerometers for the determination of the travelled distance as well as a barometric pressure sensor for altitude determination and for indoor areas location determination using WiFi fingerprinting. All sensors and positioning methods are combined and integrated using a Kalman filter approach. Then an optimal estimate of the current location of the user is obtained using the filter. To perform an adequate weighting of the sensors in the stochastic filter model, the sensor characteristics and their performance was investigated in several tests. The tests were performed in different environments either with free satellite visibility or in urban canyons as well as inside of buildings. The tests have shown that it is possible to determine the user's location continuously with the required precision and that the selected sensors provide a good performance and high reliability. Selected tests results and our approach will be presented in the paper.
Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성으로 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 본 논문은 WSN의 패킷 전송률을 증가시키고 센서 노드들의 수명을 연장하기 위해 제시된 기존 연구들을 분석한 후, 센서 노드들에 Clustering 및 위치 기반 기법 적용 시 기존 연구 대비 성능 향상 요인들을 분석하였으며 이를 기반으로 패킷 손실률과 네트워크 수명 측면에서 향후 WSN의 성능 향상을 위한 새로운 기법에 대한 연구를 수행 할 예정이다.
안전과 보안이 현대사회의 중요한 관심사로 등장하고 있고 그 대상 영역이 실내 공간으로 넘어서 도시로 확대되고 있다. 도심지역에 수 많은 감시 센서들이 설치 운영되고 있다. 많은 보안 모니터링 맥락에서 감시 센서/네트워크의 수행능력 혹은 효율성은 조명의 변화와 같은 환경 조건에 제약을 받는다. 서로 보완적인 상이한 유형의 센서를 설치함으로써 개별 유형의 센서의 고장 혹은 한계를 극복할 수 있다는 것은 익히 잘 알려진 사실이다. 입지 분석과 모델링의 관점에서 관심사는 어떻게 보완적인 상이한 유형의 센서들의 적절한 입지를 결정하여 보안기능을 강화할 수 있느냐 이다. 이 연구는 k 개의 상이한 유형의 감시 센서의 위치를 결정하는 커버리지 기반의 최적화 모델을 제시한다. 이 모델은 상이한 유형의 센서 사이의 공통 커버리지와 동일 유형의 센서 사이의 중복 커버지리를 동시에 고려한다. 개발된 모델은 도심 지역에 센서를 위치시키는데 적용된다. 연구 결과는 공통 및 중복 커버리지가 동시에 모델링 될 수 있으며, 두 유형의 커버지리 사이의 tradeoff를 보여주는 많은 해들이 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크는 고정된 인프라의 도움없이 이동 노드만으로 구성되므로 네트워크의 독립성과 융통성을 높일 수 있으나, 노드의 참여와 이탈의 자유로움으로 인하여 네트워크 운영의 기본 기능인 라우팅에 많은 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 이 논문에서는 노드들의 지리적 또는 논리적인 위치 정보를 이용한 위치 기반 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 센서의 위치 정보를 클러스터 기반으로 동작시켜 확장성과 이동성을 보장하는 분산 환경의 무선 센서 네트워크에 적용가능하다. 기존 DSR과 AODV등의 reactive 라우팅 알고리즘과 성능분석을 통해 노드 증가에 따른 패킷전송 비율, 라우팅 오버헤드, 평균 통신비용 등을 비교한다.
To solve the problem of parameter optimization in image sensor-based visible light positioning systems, theoretical limits for both the location and the azimuth angle of the image sensor receiver (ISR) are calculated. In the case of a typical indoor scenario, maximum likelihood estimations for both the location and the azimuth angle of the ISR are first deduced. The Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) is then derived, under the condition that the observation values of the image points are affected by white Gaussian noise. For typical parameters of LEDs and image sensors, simulation results show that accurate estimates for both the location and azimuth angle can be achieved, with positioning errors usually on the order of centimeters and azimuth angle errors being less than $1^{\circ}$. The estimation accuracy depends on the focal length of the lens and on the pixel size and frame rate of the ISR, as well as on the number of transmitters used.
The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by nonline-of-sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)-based localization method for wireless sensor networks. TOA-based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA-based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.
본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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