http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 윤숙현(Sukhyun Yun) (검색결과 1 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
퍼지 모델링과 유전자 알고리즘을 이용한 무선 센서 네트워크에서 위치추정
윤숙현(Sukhyun Yun),이제헌(Jaehun Lee),정우용(Wooyong Chung),김은태(Euntai Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4
무선 센서 네트워크에서 노드들의 위치 측정 문제는 다양한 위치인식 기법을 적용하기 위해 기본적으로 해결해야 한다. 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 대부분의 위치측정 기법은 고정 노드들로 부터의 각도나 거리 측정값을 기반으로 삼각기법(triangulation) 이나 multilateration 방법을 사용한다. 본 논문에서는 노드들 간의 연결성이 알려져 있을 때 퍼지 모델링과 유전자 알고리즘을 사용하여 서로 전송범위 내에 있는 노드 쌍에 대해 가중치를 주어 미지 노드의 위치를 계산하는 향상된 중점 기법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 중점 기법이 단순히 연결성만을 사용하는 중점 기법에 비해 정확한 위치측정이 가능함을 확인하였다. Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements‘ In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
