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 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.
콘크리트에 발생하는 변형률 국소화는 연화거동에 수반하여 변형이 국부적으로 집중되는 현상으로 이를 유한요소해석 할 수 있는 일관된 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 변형률 국소화현상이 발생한 콘크리트는 변형률이 집중되는 국소화영역과 그외의 영역인 비국소화영역으로 크게 구분할 수 있으며 국소화영역에서는 연화현상을 포함하는 탄소성거동을 하게 되며 비국소화영역은 손상제하거동을 수반하게 된다. 변형률 국소화현상이 진행중인 콘크리트의 국소화영역을 모델링하기 위하여 열역학적으로 정식화된 전형적인 소성모델에 콘크리트의 극한응력 이후에 비선형 연화로 표현되는 소성거동을 고려할 수 있는 일반화된 Drucker-Prager모델을 도입하였으며 소성이론식의 적분을 위해 return-mapping 알고리즘을 사용하고 일관된 알고리즘을 전개하였다. 또한, 콘크리트의 비국소화영역의 모델링을 위하여 열역학적 자유에너지함수를 수정하여 비선형 탄성 및 손상의 일관된 알고리즘을 전개하였다. 개발된 알고리즘에 의한 유한요소해석을 통해 압축을 받는 콘크리트 부재의 변형률 국소화 현상을 해석하였다.
본 논문에서는 제한된 실험 영역이 아닌 실제 영역에서 동적으로 비컨노드를 배치할 수 있는 3차원 삼각측량 알고리즘을 제안하고 이를 위치인식 시스템에 적용한 후 그 성능을 분석하였다. 비컨노드와 이동노드간의 거리를 계산함에 있어서 기존의 삼각측량법에서는 이들 노드간의 거리를 반지름으로 하는 3개의 원이 중첩되는 2차원 지점을 계산하지만, 제안하는 알고리즘에서는 3개의 구 표면이 중첩되는 3차원 지점을 계산하는 방법을 적용한다. 또한 제안하는 알고리즘에 의한 위치인식 시스템의 성능을 분석하기 위해 먼저 비컨노드의 배치형태를 실제의 모형으로 제작하고, 사면체인 실제 모형을 컴퓨터에서 시뮬레이션 할 수 있도록 이동노드의 거리 값 및 비컨노드 간의 임의의 거리 값 10개를 추출하여 모델링하였다. 그 다음 제안된 알고리즘과 2 차원 삼각측량법에 의해 계산된 각 이동노드의 2차원 좌표를 서로 비교하고, 제안하는 알고리즘의 3차원 좌표(z축)에 대한 위치정확도를 실제 모형의 3차원 좌표와 비교하여 확인하였다.
본 논문에서는 실내환경에 적합한 3차원 위치인식시스템의 설계를 위해 비컨노드 확장 기반의 3차원 위치인식시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 실제 이동노드가 위치한 좌표에 대한 오차를 각각 계산하여 제안하는 3차원 위치인식 보정알고리즘의 위치인식률을 분석하였다. 실험결과, 제안한 위치인식알고리즘을 적용한 3차원 위치인식시스템의 오차거리는 제안한 알고리즘을 적용하지 않은 경우에 비해 오차거리가 평균 0.47m 더 적은 것으로 나타났다. 그리고 천장을 기준으로 천장과 이동노드와의 거리가 1.5m 및 2.5m인 경우에 대해 각각 실험한 결과, 12개의 좌표에 대한 위치인식 평균 오차거리는 1.5m의 경우가 2.5m 경우 보다 0.38m 더 낮음을 확인하였다. 비컨노드 확장과 좌표공간 분해 기반의 3차원 위치인식알고리즘은 3차원 위치인식에서 센서의 조건과 성능차이로 인해 발생하는 서비스 품질의 저하를 향상시킬 수 있다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 분산 분포되어 있는 센서 노드들의 측위를 위해 Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) 알고리즘을 제안한다. 자신의 위치를 모르는 센서 노드들은 셋 이상의 인접한 앵커, 즉, 위치를 알고 있는 노드들로부터의 거리를 측정하여 측위를 수행한다. 이러한 과정이 반복하는 동안 측위를 수행한 센서 노드들은 나머지 노드들에 대하여 또 다른 앵커 역할을 수행한다. 성능 평가를 위해 기존의 PSO 알고리즘에 대비하여, BPSO를 이용한 측위 오류 및 계산 시간 성능을 매트랩 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 PSO 기반의 측위가 상대적으로 더 정확한 결과를 보여준다. 대조적으로, BPSO 알고리즘은 분산되어 있는 센서 노드들의 위치 측위를 더 빠르게 수행한다. 추가적으로, 전송 범위와 초기 앵커 노드들의 수가 측위 성능에 미치는 영향에 대한 분석을 수행한다.
무선 센서 네트워크에서 노드들의 위치를 측정하는 문제는 사건탐지, 라우팅, 정보추적 등의 중요한 네트워크 기능을 수행하기 위해 필수적으로 해결해야 한다. 위치측정 문제는 노드들 간의 연결성이 알려져 있을 때 네트워크의 모든 노드의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 분산 알고리즘인 중점기법을 중앙 집중적인 알고리즘으로 확장한다. 확장된 알고리즘은 단순하다는 중점 기법의 장점을 지니면서도 각 미지 노드가 세 개 이상의 고정 노드들의 중첩된 전송 범위에 속해야 한다는 단점을 갖지 않는다. 본 논문의 알고리즘은 위치 측정 문제가 일차원 행렬 방정식으로 정형화 될 수 있음을 보여준다. 이러한 일차원 행렬 방정식이 유일한 해를 가짐을 수학적으로 증명함으로써 모든 미지 노드들의 위치를 유일하게 결정할 수 있음을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.349-358
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2012
Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.
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.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.204-213
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2008
In this paper, we present the practical application of an Unscented Kalman Filter (UKF) for an Indoor Mobile Localization System using ultrasonic sensors. It is true that many kinds of localization techniques have been researched for several years in order to contribute to the realization of a ubiquitous system; particularly, such a ubiquitous system needs a high degree of accuracy to be practical and efficient. Unfortunately, a number of localization systems for indoor space do not have sufficient accuracy to establish any special task such as precise position control of a moving target even though they require comparatively high developmental cost. Therefore, we developed an Indoor Mobile Localization System having high localization performance; specifically, the Unscented Kalman Filter is applied for improving the localization accuracy. In addition, we also present the additive filter named 'Pre-filtering' to compensate the performance of the estimation algorithm. Pre-filtering has been developed to overcome negative effects from unexpected external noise so that localization through the Unscented Kalman Filter has come to be stable. Moreover, we tried to demonstrate the performance comparison of the Unscented Kalman Filter and another estimation algorithm, such as the Unscented Particle Filter (UPF), through simulation for our system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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