In this paper, we propose a strategy to distribute the energy consumption over the network. The proposed strategy is based on geographic routing. We use a smart base station that maintains the residual energy and location information of sensor nodes and selects a head node and an anchor node using this information. A head node gathers and aggregates data from the sensor nodes in a target region that interests the user. An anchor node then transmits the data that was forwarded from the head node back to the smart base station. The smart base station extends network lifetime by selecting an optimal head node and an optimal anchor node. We simulate the proposed protocol and compare it with the LEACH protocol in terms of energy consumption, the number of dead nodes, and a distribution map of dead node locations.
Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.
In this paper, we propose the algorithms which determine 1) the efficient anchor-node visiting route of mobile sink in terms of energy supply and 2) the efficient energy amount to be charged to each anchor node, by using the information of each anchor node and the mobile sink. Wireless sensor networks (WSNs) using mobile sinks can be deployed in more challenging environments such as those that are isolated or dangerous, and can also achieve a balanced energy consumption among sensors which leads to prolong the network lifetime. Most mobile sinks visit only some anchor nodes which store the data collected by the nearby sensor nodes because of their limited energy. The problem of these schemes is that the lifetime of the anchor nodes can be shorten due to the increased energy consumption, which rapidly reduces the overall lifetime of WSN. This study utilizes a mobile sink capable of wireless power transmission to solve this problem, so a mobile sink can gather data from anchor nodes while charging energy to them. Through the performance verification, it is confirmed that the number of blackout nodes and the amount of collected data are greatly improved regardless of the size of the network.
무선 센서 네트워크에서 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식의 오차를 줄이기 위해서는 적절한 경로 감쇄 지수 (path-loss exponent, PLE)의 추정이 요구된다. 기존의 위치 추정 방식은 자신의 위치를 알고 있는 각각의 앵커가 인접한 앵커들을 참조하여 PLE를 측정하고, 자신의 위치를 알고자 하는 센서 노드는 수신 신호 세기를 기반으로 가장 인접한 앵커를 판별한 후, 해당 앵커가 측정한 PLE를 자신의 위치 추정에 이용하는 방식을 취하고 있다. 이때의 PLE는 인접한 앵커의 위치에서 측정된 것이기 때문에 실제 측정한 위치에서만 높은 신뢰성을 가지며, 그 외의 위치에서는 다른 값을 갖는 경우가 일반적이다. 따라서 인접한 앵커들을 참조하여 추정한 PLE를 센서 노드의 위치 추정에 직접적으로 이용하는 것은 위치 추정 시 오차를 발생 시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 센서 노드 스스로가 각각의 인접한 앵커들에 대한 PLE를 추정하고, 이를 이용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 기법을 다루며, 특히, 추정된 센서 노드의 위치에서 각 앵커들까지의 거리를 기반으로 PLE를 반복적으로 재추정하도록 하여 위치 추정 오차를 줄이도록 하는, 반복 PLE 추정을 통한 위치 추정 기법을 제안한다. 성능평가에서는 제안된 기법이 기존의 방법보다 위치 추정 오차를 줄일 수 있음을 보였다.
최근 위치기반 서비스의 중요도가 갈수록 늘어나고 있다. 그리고 이와 관련하여 Ultra-Wideband(UWB) 기술이 많은 모바일 단말들과 차량 등에 장착되고 있다. 하지만 일반적인 UWB 기반 측위 시스템의 경우 단순히 두 단말 사이의 거리와 방향을 파악하는 데에 사용되거나, 빌딩이나 공장, 쇼핑몰 같은 곳에 UWB anchor를 미리 설치한 후, 근로자나 고객의 위치를 확인하기 위하여 사용하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기법들과는 다른 방식으로 노드들의 위치를 파악하는 분산 노드 기반 Anchor-less UWB 측위 시스템의 특성에 대해서 분석하였으며, 노드 수의 증가 및 설정한 Ranging 주기에 따라 시스템의 실제 Ranging 주기 및 거리 추정 오차에 대해서 측정하였다. 또한, 본 시스템을 활용한 측위 시스템의 정확도를 실험을 통해 분석하였다. 실험 결과, Anchor를 설치하지 않고, 노드 간의 시동기 작업을 하지 않은 상태에서도 평균 0.32m의 오차를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
계층적 Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mobile IPv6의 핸드오프 성능 향상을 위해 IETF에서 제안되었다. 기존의 Mobile IPv6는 핸드오프를 하기위해 교환하는 메시지가 핸드오프의 지연을 발생시키고, 홈 에이전트 (HA: Home Agent)에 핸드오프의 처리 부하가 집중되는 문제가 있다. 계층적 Mobile IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 노드를 이동 노드(MN: Mobile Node)가 접속하는 지역에 위치시켜, 지역 HA처럼 동작시켜 핸드오프 성능을 향상시킨다. MN과 HA의 연결은 IPsec으로 안전한 반면, MN과 MAP과의 관계는 아직 보안이 미흡하다. MN과 MAP간의 보안이 없다면, 서로에게 정당한 MN인척, 혹은 정당한 MAP인척 하여 여러 가지 보안의 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 계층적 Mobile IPv6에서 안전한 MAP을 검색하는 방법을 제안하고, 수학적으로 성능을 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2992-3007
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2012
Recently there has been an increasing interest in exploring the radio irregularity research problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). Measurements on real test-beds provide insights and fundamental information for a radio irregularity model. In our previous work "LMAT", we solved the path planning problem of the mobile anchor node without taking into account the radio irregularity model. This paper further studies how the localization performance is affected by radio irregularity. There is high probability that unknown nodes cannot receive sufficient location messages under the radio irregularity model. Therefore, we dynamically adjust the anchor node's radio range to guarantee that all the unknown nodes can receive sufficient localization information. In order to improve localization accuracy, we propose a new 2-hop localization scheme. Furthermore, we point out the relationship between degree of irregularity (DOI) and communication distance, and the impact of radio irregularity on message receiving probability. Finally, simulations show that, compared with 1-hop localization scheme, the 2-hop localization scheme with the radio irregularity model reduces the average localization error by about 20.51%.
본 논문은 이동 단말(mobile Node)의 핸드오프 발생시 끊김없는 핸드오프(seamless handoff)를 지원하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 신호세기의 감소로 인한 핸드오프가 발생 가능한 상태일 때 이동단말은 기존의 CoA(Care-of Address) 외에 감지되는 신호를 통한 새로운 nCoA들을 만들어 자신의 영역을 담당하는 MAP(Mobility Anchor Point)에게 이들 nCoA에 대한 일시적인 바인딩 업데이트 tempBU(temporary Binding Update) 메시지를 보낸다. MAP은 전달받은 새로운 nCoA 주소를 포함한 바인딩 업데이트 메시지를 받아서 기존의 바인딩 정보 외에 새로운 바인딩 정보를 일시적으로 바인딩 캐쉬에 저장한다. 결국 이동단말이 새로운 액세스 라우터(nAR) 영역에 진입하여 확정된 바인딩 업데이트 메시지를 보낼 때까지 멀티캐스팅을 함으로써 끊김없는 핸드오프를 보장하는 기법을 제시한다.
Two-way ranging methods such as TWR and SDS-TWR have been considered for many ranging systems because these methods are useful in the absence of synchronization. To estimate the location of a mobile node, complicated ranging procedures consisting of ranging frames between an anchor node and the mobile node are performed. Supporting multiple mobile nodes such as a few hundreds or thousands and several anchor nodes, the ranging procedures have the fatal disadvantage of processing delay and inefficient traffic bandwidth. On the other hand, the one-way ranging method is simple and fast, but susceptible to network synchronization. In this paper, we propose a method to modify asynchronous ranging equations to establish exact frequency or frequency offset, a method to estimate frequencies or frequency offsets, and a method to establish post-facto synchronization with anchor nodes. The synchronization for a node pair is adapted using instantaneous time information and corresponding difference of distances can be determined. We evaluate the performance of TWR, SDS-TWR and proposed ranging algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3480-3500
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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