In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
International journal of advanced smart convergence
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제3권2호
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pp.14-17
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2014
Precision agriculture relies on information technology, whose precondition is providing real-time and accurate information. It depends on various kinds of advanced sensors, such as environmental temperature and humidity, wind speed, light intensity, and other types of sensors. Currently, it is a hot topic how to collect accurate information, the main raw data for agricultural experts, monitored by these sensors timely. Most existing work in WSNs addresses their fundamental challenges, including power supply, limited memory, processing power and communication bandwidth and focuses entirely on their operating system and networking protocol design and implementation. However, it is not easy to find the self-localization capability of wireless sensor networks. Because of constraints on the cost and size of sensors, energy consumption, implementation environment and the deployment of sensors, most sensors do not know their locations. This paper provides maximum likelihood estimators for sensor location estimation when observations are time-of arrival (TOA) range measurement.
Purpose: Precision agriculture includes determining the right amount of nitrogen for a specific location in the field. This work focused on developing and validating a model using variable rate nitrogen application based on the estimated SPAD value from the ground-based image sensor. Methods: A variable rate N application based on the decision making system was performed using a sensor-based variable rate nitrogen application system. To validate the nitrogen application decision making system based on the SPAD values, the developed N recommendation was compared with another conventional N recommendation. Results: Sensor-based variable rate nitrogen application was performed. The nitrogen deficiency level was measured using the image sensor system. Then, a variable rate application was run using the decision model and real-ti me control. Conclusions: These results would be useful for nitrogen management of corn in the field. The developed nitrogen application decision making system worked well, when considering the SPAD value estimation.
Most of ubiquitous computing devices such as stereo camera, ultrasonic sensor based MIT cricket system and other wireless sensor network devices are widely applied to the 2 Dimensional(2D) localization system in today. Because stereo camera cannot estimate the optimal location between moving node and beacon node in Wireless Personal Area Network(WPAN) under Non Line Of Sight(NLOS) environment, it is a great weakness point to the design of the 2D localization system in indoor environment. But the conventional 2D triangulation scheme that is adapted to the MIT cricket system cannot estimate the 3 Dimensional(3D) coordinate values for estimation of the optimal location of the moving node generally. Therefore, the 3D triangulation scheme based on the space segmentation in WPAN is suggested in this paper. The measuring data in the suggested scheme by computer simulation is compared with that of the geographic measuring data in the AutoCAD software system. The average error of coordinates values(x,y,z) of the moving node is calculated to 0.008m by the suggested scheme. From the results, it can be seen that the location correctness of the suggested scheme is very excellent for using the localization system in WPAN.
This paper makes a close inquiry into ill-conditioning that may be occurred in wireless localization of the sensor nodes based on network signals in the wireless sensor network and provides the clue for solving the problem. In order to estimate the location of a node based on the range information calculated using the signal propagation time, LS (Least Squares) method is usually used. The LS method estimates the solution that makes the squared estimation error minimal. When a nonlinear function is used for the wireless localization, ILS (Iterative Least Squares) method is used. The ILS method process the LS method iteratively after linearizing the nonlinear function at the initial nominal point. This method, however, has a problem that the final solution may converge into a LM (Local Minimum) instead of a GM (Global Minimum) according to the deployment of the fixed nodes and the initial nominal point. The conditions that cause the problem are explained and an adaptive method is presented to solve it, in this paper. It can be expected that the stable location solution can be provided in implementation of the wireless localization methods based on the results of this paper.
실내 환경에서 이러한 두가지변수인 대규모에서의 경로손실과 소규모에서의 페이딩현상은 거리에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값의 비선형적인 변화를 유발하게 되며 이러한 현상이 실내위치 추적에서의 문제점의 하나로 지적되고 있다. 이 연구에서는 동일한 방에서의 다른 위치와 시간에서의 RSSI변화를 실험에 의한 통계에 의해 찾아서 보다 정밀한 모델을 세워서 실내 RSSI 특성화를 이루려고 하였다. 실험에서 RSSI값이 공간과 일시적인 요인 두가지에 의해 결정되는 것이 확인되었고 다른 위치에 있는 모든 센서 노드도 공간차라메터는 다르지만 임시파라메터값은 동일하다는 것을 확인하였다. 임시 파라메터들도 환경변화에 따라 천천히 신간에 따라 변화하는 대규모적인 변수의 특성을 지닌다. 이러한 관계를 활용하여 위치추적을 보다 효율적이고 정밀하게 평가할 수 있었다.
스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.
In the vibration target localization algorithms based on time difference of arrival (TDOA), Fang algorithm is often used in practice because of its simple calculation. However, when the delay estimation error is large, the localization equation of Fang algorithm has no solution. In order to solve this problem, one dimensional search location algorithm based on TDOA is proposed in this paper. The concept of search is introduced in the algorithm. The distance d1 between any single sensor and the vibration target is considered as a search variable. The vibration target location is searched by changing the value of d1 in the two-dimensional plane. The experiment results show that the proposed algorithm is superior to traditional methods in localization accuracy.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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