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국문 초록 (Abstract)

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨...

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 ‘가중 다중 링을 이용한 측위’ 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모델을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다.
제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특징이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The applications based on geographical location are increasing rapidly in wireless sensor networks (WSN). Recently, various localization algorithms have been proposed but the majority of algorithms rely on the specific hardware to measure the distance from the signal sources. In this paper, we propose the Weighted Multiple Rings Localization(WMRL). We assume that each deployed anchor node may periodically emit the successive beacon signals of the different power level. Then, the beacon signals form the concentric rings depending on their emitted power level, theoretically. The proposed algorithm defines the different weighting factor based on the ratio of each radius of ring. Also, If a sensor node may listen, it can find the innermost ring of the propagated signal for each anchor node. Based on this information, the location of a sensor node is derived by a weighted sum of coordinates of the surrounding anchor nodes.
Our proposed algorithm is fully distributed and does not require any additional hardwares and the unreliable distance indications such as RSSI and LQI. Nevertheless, the simulation results show that the WMRL with two rings twice outperforms centroid algorithm. In the case of WMRL with three rings, the accuracy is approximately equal to WCL(Weighted Centroid Localization).

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. WMRL 알고리즘

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. WMRL 알고리즘
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 D. Puccinelli, "Wireless sensor networks: applications and challenges of ubiquitous sensing" 5 : 19-31, 2005

2 J. Blumenthal, "Weighted centroid localization in Zigbee-based sensor networks" 1-6, 2007

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4 T. He, "Range-free localization and its impact on large scale sensor networks" 4 (4): 877-, 2005

5 AH. Sayed, "Network- based wireless location: challenges faced in developing techniques for accurate wireless location information" 22 : 24-40, 2005

6 G. Xing, "Minimum power configuration in wireless sensor networks" 401-, 2005

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9 R. Behnke, "AWCL: adaptive weighted centroid localization as an efficient improvement of coarse grained localization" 243-250, 2008