정보 융합 칼만-Consensus 필터를 이용한 분산 센서 네트워크 구현 = Implementation of a Wireless Distributed Sensor Network Using Data Fusion Kalman-Consensus Filer

국문 초록 (Abstract)

무선 센서 네트워크에서 동적 시스템에 대한 consensus 알고리듬은 센서 네트워크의 데이터 융합을 위해 신축적인 알고리듬을 적용할 수 있다. 본 논문은 분산 센서 데이터 기반의 평균적인 consensus 특성을 이용하여 n개의 센서 계측치들의 평균을 추적하기 위해 센서 네트워크의 노드들로 구성되는 하나의 분산 데이터 융합 필터를 구현하였다. 본 consensus 필터는 센서 네트워크에서 분산 칼만 필터링에 의한 구조로 데이터 융합의 문제를 해결한다. consensus 필터의 최적 수렴특성, 잡음 전파의 감소 및 빠른 입력신호들의 추적 능력을 보여준다. 필터링 처리 결과를 확인하기 위해 지그비 통신을 이용하여 각 센서의 출력신호와 필터링 처리 결과 및 각 센서의 개별적 신호들을 통합하고 consensus 필터링 처리 결과를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In wireless sensor networks, consensus algorithms for dynamic systems may flexibly usable for their data fusion of a sensor network. In this paper, a distributed data fusion filter is implemented using an average consensus based on distributed sensor data, which is composed of some sensor nodes and a sink node to track the mean values of n sensors' data. The consensus filter resolve the problem of data fusion by a distribution Kalman filtering scheme. We showed that the consensus filter has an optimal convergence to decrease of noise propagation and fast tracking ability for input signals. In order to verify for the results of consensus filtering, we showed the output signals of sensor nodes and their filtering results, and then showed the result of the combined signal and the consensus filtering using zeegbee communication.