KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1377-1399
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2020
In search and rescue mission, micro aerial vehicles (MAVs) are typically used to capture image and video from an aerial perspective and transfer the data to the ground station. Because of the power limitation, a cluster of MAVs are required for a large search area, hence an ad-hoc wireless network must be maintained to transfer data more conveniently and fast. However, the unstable link and the intermittent connectivity between the MAVs caused by MAVs' movement may challenge the packet forwarding. This paper proposes a delay tolerant packet forwarding algorithm based on location estimation for MAV networks, called DTNest algorithm. In the algorithm, ferrying MAVs are used to transmit data between MAVs and the ground station, and the locations of both searching MAVs and ferrying MAVs are estimated to compute the distances between the MAVs and destination. The MAV that is closest to the destination is selected greedy to forward packet. If a MAV cannot find the next hop MAV using the greedy strategy, the packets will be stored and re-forwarded once again in the next time slot. The experiment results show that the proposed DTNest algorithm outperforms the typical DTNgeo algorithm in terms of packet delivery ratio and average routing hops.
Several estimation methods used in the range measurement based wireless localization area have individual problems. These problems may not occur according to certain application areas. However, these problems may give rise to serious problems in particular applications. In this paper, three methods, ILS (Iterative Least Squares), DS (Direct Solution), and DSRM (Difference of Squared Range Measurements) methods are considered. Problems that can occur in these methods are defined and a simple hybrid solution is presented to solve them. The ILS method is the most frequently used method in wireless localization and has local minimum problems and a large computational burden compared with closed-form solutions. The DS method requires less processing time than the ILS method. However, a solution for this method may include a complex number caused by the relations between the location of reference nodes and range measurement errors. In the near-field region of the complex solution, large estimation errors occur. In the DSRM method, large measurement errors occur when the mobile node is far from the reference nodes due to the combination of range measurement error and range data. This creates the problem of large localization errors. In this paper, these problems are defined and a hybrid localization method is presented to avoid them by integrating the DS and DSRM methods. The defined problems are confirmed and the performance of the presented method is verified by a Monte-Carlo simulation.
Wireless Sensor Networks have been proposed for several location-dependent applications. For such systems, the cost and limitations of the hardware on sensing nodes prevent the use of range-based localization schemes that depend on absolute point to point distance estimates. Because coarse accuracy is sufficient for most sensor network applications, solutions in range-free localization are being pursued as a cost-effective alternative to more expensive range-based approaches. In this paper, we proposed a Coefficient Allocated DV-Hop (CA DV-Hop) algorithm which reduces node's location error by awarding a credit value with respect to number of hops of each anchor to an unknown node. Simulation results have verified the high estimation accuracy with our approach which outperforms the classical DV-Hop.
Wireless Sensor Networks have been proposed for several location-dependent applications. For such systems, the cost and limitations of the hardware on sensing nodes prevent the use of range-based localization schemes that depend on absolute point to point distance estimates. Because coarse accuracy is sufficient for most sensor network applications, solutions in range-free localization are being pursued as a cost-effective alternative to more expensive range-based approaches. In this paper, we proposed a modified DV-Hop (range-free localization) algorithm which reduces node's location error and cumulated distance error by minimizing localization error. Simulation results have verified the high estimation accuracy with our approach which outperforms the classical DV-Hop.
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.
Accurate and low-cost sensor localization is a critical requirement for the deployment of wireless sensor networks in a wide variety of application. Sensor position is used for its data to be meaningful and for energy efficient data routing algorithm especially geographic routing. The previous works for sensor localization utilize global positioning system(GPS) or estimate unknown-location nodes position with help of some small reference nodes which know their position previously. However, the traditional localization techniques are not well suited in the senor network for the cost of sensors is too high. In this paper, we propose the sensor localization method with a mobile robot, which knows its position, moves through the sensing field along pre-scheduled path and gives position information to the unknown-location nodes through wireless channel to estimate their position. We suggest using the sensor position estimation method and an efficient mobility path model. To validate our method, we carried out a computer simulation, and observed that our technique achieved sensor localization more accurately and efficiently than the conventional one.
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.
In fingerprint-based wireless positioning, it is necessary to establish a DB of the unmeasured area. To this end, a method of estimating the position of a base station based on a signal propagation model, and a method of estimating the information of the received signal in the unmeasured area based on the estimated position of the base station have been investigating. The purpose of this paper is to estimate the position of the base station using the measured information and to analyze the performance of the positioning. Vehicles equipped with a GPS receiver and signal measuring equipment travel the service area and acquire location-based Reference Signal Received Power (RSRP) measurements. We propose a method of estimating the position of the base station using the measured information. And the performance of the proposed method is analyzed on a simulation basis. The simulation results confirm that the accuracy of the positioning is affected by the measured area and the Dilution of Precision (DOP), the accuracy of the position information obtained by the GPS receiver, and the errors of the signal included in the RSRP. Based on the results of this paper, we can expect that the position of the base station can be estimated and the DB of the unmeasured area can be constructed based on the estimated position of the base stations and the signal propagation model.
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 신체 영역 위치인식기술을 제안한다. 제안하는 위치인식기술은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 실행된다. 웨어러블 컴퓨터 시스템에서 다양한 신체 모션을 통한 입력 정보의 정확성을 높이기위해서는, 높은 정밀도를 갖는 새로운 위치인식기술이 반드시 개발되어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 논문은 신체에 부착된 WUSB over WBAN 디바이스들의 개수를 4개 이상으로 하는 TDoA/FDoA/AoA 복합 방식을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 TDoA/FDoA/AoA의 복합 방식 알고리즘이 TDoA/FDoA 복합 알고리즘 보다 위치 추정 오차를 10mm 감소시킨다. 이 값은 다른 통신 시스템에서는 무시할 수 있는 작은 값이나, 신체 영역 내 통신에서는 위치 추정 성능을 향상시키는 결과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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