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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.136-141
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2021
Research on wireless sensor networks has focused on the monitoring and characterization of large-scale physical environments and the tracking of various environmental or physical conditions, such as temperature, pressure, and wind speed. We propose a stochastic mobility model that can be applied to a MANET (Mobile Ad-hoc NETwork). environment, and apply this mobility model to a newly proposed clustering-based routing protocol. To verify its stability and durability, we compared the proposed stochastic mobility model with a random model in terms of energy efficiency. The FND (First Node Dead) was measured and compared to verify the performance of the newly designed protocol. In this paper, we describe the proposed mobility model, quantify the changes to the mobile environment, and detail the selection of cluster heads and clusters formed using a fuzzy inference system. After the clusters are configured, the collected data are sent to a base station. Studies on clustering-based routing protocols and stochastic mobility models for MANET applications have shown that these strategies improve the energy efficiency of a network.
무선 센서 네트워크에서 네트워크의 수명을 증가시키기 위해 주변 환경으로부터 에너지를 수집하거나, 무선 전력 전송으로 직접 에너지를 전달하는 방법이 사용되고 있다. 또한 에너지의 불균형을 줄이고 데이터의 수집량을 증가시키기 위해 직접 센서 노드를 방문해서 자료를 수집하는 모바일 싱크 노드를 활용한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 각 센서 노드가 네트워크 환경과 에너지를 고려하여 Minimum Depth Tree (MDT)를 구성하고 자식 노드에 자료수집량을 할당해줌으로써 중계 노드의 부하를 줄이고 전체적으로 많은 데이터를 고르게 수집하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 본 기법은 기존의 다른 기법에 비해 에너지 고갈을 효과적으로 억제하고 더 많은 자료를 수집하는 것을 보여준다.
센서 네트워크는 네트워크 응용 목적에 따라 적합하게 설계되어야 하며, 이에 따라서 유효한 응용 기능을 지원할 수 있다. 특정 네트워크 환경을 고려하지 않은 일반적인 전략을 사용하는 것보다 적합한 네트워크 모델의 설계를 기반으로 네트워크 수명시간을 극대화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 분산 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 비결정형 에이전트 방식을 제안한다. 센서 네트워크 지역은 여러 분산 구역으로 나누어질 수 있다. 그러므로 이러한 네트워크에 대해 만족스러운 네트워크 관리를 구현하기 위하여 특정 네트워크 모델에 따른 적합한 방식이 요구된다. 본 논문에서는 제안한 방식에 대한 분석과 시뮬레이션 결과의 평가를 제공한다.
In this paper, we present a fine-grained localization algorithm for wireless sensor networks using a mobile beacon node. The algorithm is based on distance measurement using RSSI. The beacon node is equipped with a GPS sender and RF (radio frequency) transmitter. Each stationary sensor node is equipped with a RF. The beacon node periodically broadcasts its location information, and stationary sensor nodes perceive their positions as beacon points. A sensor node's location is computed by measuring the distance to the beacon point using RSSI. Our proposed localization scheme is evaluated using OPNET 8.1 and compared with Ssu's and Yu's localization schemes. The results show that our localization scheme outperforms the other two schemes in terms of energy efficiency (overhead) and accuracy.
This paper proposes a novel indoor positioning system (IPS) that uses a calibrated camera sensor network and dense 3D map information. The proposed IPS information is obtained by generating a bird's-eye image from multiple camera images; thus, our proposed IPS can provide accurate position information when objects (e.g., the mobile robot or pedestrians) are detected from multiple camera views. We evaluate the proposed IPS in a real environment with moving objects in a wireless camera sensor network. The results demonstrate that the proposed IPS can provide accurate position information for moving objects. This can improve the localization performance for mobile robot operation.
현재 홈 네트워크, 센서 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 등에 대한 활발한 연구가 진행되면서 무선 이동 애드-흑 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 무선 이동 애드-혹 네트워크란 기존의 유선 하부구조의 도움 없이 이동 호스트들만으로 구성되는 임시적인 네트워크로, 언제어디서나 컴퓨팅 환경을 이용할 수 있도록 하는 개념의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 네트워크이다. 본 논문에서는 다중 소스 라우팅 프로토콜 기반의 무선 이동 애드-혹 네트워크 환경과 Mobile-IP 기반의 네트워크 환경을 연동하는 기법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 이동 호스트와 기지국간 다중 경로를 유지함으로써 경로 단절시 경로 재설정 및 재등록으로 인한 오버헤드를 줄이며 무선 이동 애드-혹 네트워크 내의 패킷을 Mobile-IP 패킷으로 변환하는 기능을 기지국에서 수행하도록 함으로써 이동호스트들의 오버헤드를 감소시키는 기법이다. 성능 평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 기법이 단일 경로를 사용하는 일반적인 연동 기법들보다 이동 속도 증가에 따른 처리량 및 단대단 지연이 보다 안정적이며, 노드/링크가 전혀 중복되지 않는 다중 경로를 사용하는 기법에 비해 낮은 오버헤드를 가짐을 보인다.
고정형 센서 노드(고정노드)와 이동형 센서 노드(이동노드)가 상존하는 형태로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우 고정노드는 단위공간의 환경 데이터 수집 및 이동 노드를 위한 액세스 포인트 역할, 그리고 이동노드는 이동체에 부착하여 이동체의 실시간 위치인식 및 이동체 내부 상태 정보 실시간 감시가 가능해져 다양한 새로운 서비스가 창출될 수 있다. 이러한 환경에서 이동노드 간 메시지 전송 서비스는 중요한 핵심기술 이나 기존 센서 네트워크 환경에서 이동노드들의 위치 변화는 빈번한 네트워크 토폴로지 재구성을 유발하여 불안정한 통신 환경과 낮은 메시지 전송율의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다수 이동노드의 이동성을 보장하면서 고정 노드를 경유하는 이동노드 간 비동기 메시지 전송의 확률을 높이기 위한 세 가지 방법을 제안한다.
이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 라디오 주파수나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 최소화 하는 적응적 파워 조절에 기반한 위치인식 기법인 APL(Adaptive Power Control based Resource Allocation Technique for Efficient Localization Technique)기법을 제안한다. APL기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드를 선점하여 점유함으로써 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 IEEE 802.11에 정의된 RTS(Ready To Send)패킷을 자원 선점을 요청하는데 사용하며 CTS(Clear To Send)패킷을 자원 선점을 확인하는데 사용한다. 반대로 이미 앵커노드가 다른 노드에 의해 선점하여 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우 해당 앵커노드들을 임계영역으로 정의한다. 임계영역 처리를 위한 NTS(Not To Send) 패킷을 새로이 정의하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 추가적으로 거리측정 작업시 앵커노드간 동기화를 위한 STS(Start to Send)패킷을 새로이 정의한다. 최종적으로 센서노드의 전송 파워를 적응적으로 조절하여 작업이 영향을 미치는 영역을 최소화하도록 한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 APL기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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