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Hintergrund der Erfindung
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Gebiet der Erfindung:
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Die
Erfindung befindet sich auf dem Gebiet der elektronischen Kommunikationen.
Die Erfindung betrifft ein Lokalisierungsverfahren mittels eines
Modells reduzierter Ordnung für
Multi-Hop-Netzwerke.
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Beschreibung des Standes
der Technik:
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In
einem Multi-Hop-Sensornetzwerk ("Multi-Hop-
= Vielfachsprung-")
kann ein Kommunikationsknoten aufgrund der begrenzten Übertragungsleistung
lediglich mit einer kleinen Untermenge der anderen Kommunikationsknoten
in dem gesamten Netzwerk kommunizieren. Ein herkömmliches Lokalisierungssystem
kann in einem Multi-Hop-Netzwerk möglicherweise nicht arbeiten,
da das Multi-Hop-Netzwerk bedingt, dass ein beliebiger Knoten direkt
mit drei Referenzknoten mit bekannten Standorten verbunden ist,
die sich nicht auf einer Geraden im zweidimensionalen Raum befinden,
oder mit vier Referenzknoten mit bekannten Standorten, die sich nicht
auf einer Ebene im dreidimensionalen Raum befinden. Die Konsequenz
eines derartigen Versagens besteht darin, dass viele Knoten nicht
lokalisierbar sind, insbesondere wenn das Sensornetzwerk dünn ist.
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Es
wird ein iteratives oder sukzessives Verfahren angewendet, um einen
Knoten in einen induzierten Referenzknoten zu verändern, wenn
der Knoten unter Verwendung des herkömmlichen Ansatzes lokalisiert
werden kann. Demnach sind induzierte Referenzknoten Knoten, die
anfänglich
ihre Koordinaten nicht kennen, die aber, da sie die Bereichsmessungen
einer ausreichenden Anzahl von Knoten mit bekannten Koordinaten
haben, ein einfaches Triangulationsproblem lösen und ihre eigenen Koordinaten
herausfinden können.
Siehe "Recursive
Position Estimation in Sensor Networks", Joe Albowicz, Alvin Chen und Lixia
Zhang, UCLA Research Laboratory, 2001. Nach einem derartigen Verfahren
gibt es jedoch immer noch eine Untermenge von Knoten, die nicht
lokalisiert sind, insbesondere in einer Umgebung mit verstreuten
Sensoren. Darüber
hinaus legen bestehende Verfahren, die entscheiden, ob ein Knoten
lokalisierbar ist oder nicht, dies durch das Feststellen der Anzahl
an unabhängigen
Pfaden jedes Knotens zu Referenzknoten fest, was hinsichtlich der
Computerrechenzeit für
große
Netzwerke sehr intensiv ist. Man kann auch zeigen, dass dieses Verfahren
falsche Entscheidungen bezüglich
der Positionsergebnisse liefert.
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Zusammenfassung
der Erfindung
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Die
Erfindung stellt ein Verfahren zur Lokalisierung mittels eines Modells
reduzierter Ordnung für Multi-Hop-Netzwerke zur Verfügung, das
die vorstehend erwähnten
Nachteile der diesbezüglich
bekannten Vorrichtungen und Verfahren dieses allgemeinen Typs vermeidet
und das Neulokalisierungsmessungen unter Verwendung des Starrköperkonzeptes
zur Verfügung
stellt, um den Grad an Freiheit in dem System zu reduzieren und
um bei einem Modell reduzierter Ordndung anzugelangen und um ein
Verfahren anzuwenden, um das Modell reduzierter Ordnung mit Innovationen
zu erhalten, die ein Farbgebungsschema für die anfängliche Kategorisierung von
Knoten, ein Verfahren zum Gruppieren der Knoten, eine neue Prozedur
für unabhängige Pfade
und das Definieren und Identifizieren von starren Körpern/eines
starren Körpers
innerhalb von verbundenen Knoten umfassen.
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Mit
den vorangegangenen und weiteren Zielen im Blick bildet gemäß der Erfindung
ein Verfahren zum Lokalisieren von Knoten in einem Multi-Hop-Sensornetzwerk
einen starren Körper
aus den Knoten, um unter Verwendung des starren Körpers zu
entscheiden, ob ein Knoten lokalisierbar ist. Das Verfahren liefert
ein Modell reduzierter Ordnung des Netzwerks durch das Kategorisieren
aller Knoten anhand des Lokalisierungsstatus, durch das Gruppieren
derselben basierend auf den Kategorisierungen und durch das Definieren
und Identifizieren eines starren Körpers aus einer Gruppe. Das
Verfahren vereinfacht weiterhin die Bestimmbarkeit einer Knotenlokalisierung
durch das Bilden des starren Körpers
aus den Knoten basierend auf dem kategorisierten Lokalisierungszustand.
Um die Knoten zu lokalisieren, werden die Knoten voneinander in
Untermengen in Abhängigkeit
von Charakteristiken unterteilt. Dann werden aus einer Untermenge
Gruppen gebildet und der starre Körper wird aus einer Gruppe
gebildet. Das ROM wird aus dem starren Körper gebildet und eine Lokalisierungsfähigkeit
des starren Körpers
wird basierend auf dem ROM evaluiert. So, wie er hier verwendet
wird, bedeutet der Begriff "starrer Köper", dass die räumlichen
oder geometrischen Beziehungen zwischen einer Menge von Knoten durch die
gegebenen Peer-zu-Peer-Abstände
zwischen ihnen fest sind. Mit anderen Worten bilden diese Knoten
eine geometrisch starre beziehungsweise nicht verformbare "Gestalt" aufgrund der zwischen
ihnen festgelegten Abstände.
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Die
vorliegende Erfindung überwindet
die Probleme, die mit dem Stand der Technikverbunden sind, durch
eine Innovation beim Kategorisieren des Lokalisierungszustandes
aller Knoten in einem Multi-Hop-Netzwerk. Diese Innovation umfasst
das Bilden von starren Körpern
aus diesen Knoten und vereinfacht demnach das Problem der Lokalisierung
der Knoten, die nicht mittels der üblichen Verfahren lokalisiert
werden können
(Knoten, die eine zu geringe Anzahl an direkten Verbindungen zu
den Referenzknoten aufweisen). Die vorliegende Erfindung ist eine Modellierung
reduzierter Ordnung des verteilten Sensornetzwerks, wobei das Modellieren
entscheidet darüber,
ob jeder Knoten lokalisierbar ist, über die Ordnung der Lokalisierung
hinsichtlich eines minimalen Ausbreitungsfehlers durch das Netzwerk
und über
den Algorithmus, der angewendet werden sollte, um die beste Lokalisierung
zu erreichen.
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Das
Lokalisierungssystem basiert auf der Reduzierung des in dem Netzwerk
zu durchsuchenden Raumes bei jedem Schritt, was zu festen Strukturen
im Raum führt,
mit anderen Worten, den starren Körpern. Dies erlaubt nicht nur
einen effizienten Algorithmus zur Lokalisierungsschätzung, sondern
eröffnet
auch eine globale Perspektive für
die Fähigkeit des
Netzwerks zur Lokalisierung (teilweise oder als Ganzes) mit allen
vererbten Vorteilen. Dies ermöglicht
die Auflösung
optimaler Lokalisierungsstrategien für eine beliebige Sensorknotenaufstellung.
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Weitere
Eigenschaften, die als charakteristisch für die Erfindung betrachtet
werden, werden in den angehängten
Ansprüchen
ausgeführt.
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Obwohl
die Erfindung als in einem Lokalisierungsverfahren mit einem Modell
reduzierter Ordnung für
Multi-Hop-Netzwerke
ausgeführt,
veranschaulicht und beschrieben wird, soll sie nichtsdestotrotz
nicht als auf die gezeigten Details beschränkt angesehen werden, da verschiedene
Modifikationen und strukturelle Veränderungen daran durchgeführt werden
können,
ohne von dem Geist der Erfindung, dem Geltungsbereich und dem Bereich
der Äquivalente
der Ansprüche
abzuweichen.
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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Die
Eigenschaften der vorliegenden Erfindung, die als neu angesehen
werden, werden insbesondere in den angehängten Ansprüchen ausgeführt. Die Erfindung kann zusammen
mit den weiteren Zielen und den Vorteilen derselben am besten unter
Bezugnahme auf die folgende Beschreibung verstanden werden, die
in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen steht, in deren verschiedenen Figuren
gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen und in denen:
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1 ein
Flussdiagramm des Verfahrens gemäß der Erfindung
ist,
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2 eine
schematische Veranschaulichung einer Gruppe von Knoten gemäß der Erfindung
ist;
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3 eine
schematische Veranschaulichung eines Starrköperkernes aus Knoten gemäß der Erfindung
ist;
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4 eine
schematische Veranschaulichung eines starren Körpers aus Knoten gemäß der Erfindung
ist;
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5 eine
schematische Veranschaulichung zweier starrer Körper ist, die durch einen einzelnen
Knoten verbunden sind;
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6 eine
schematische Veranschaulichung einer Gruppe von Knoten ist, die
nicht gemäß dem Stand
der Technik als nicht lokalisierbar identifiziert werden können und
die gemäß der Erfindung identifiziert
werden können;
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7 eine
schematische Veranschaulichung einer Gruppe ist, die gemäß dem Stand
der Technik nicht lokalisierbar ist und die gemäß der Erfindung lokalisierbar
ist;
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8 eine
schematische Veranschaulichung einer beispielhaften Anfangsaufstellung
von zu lokalisierenden Knoten ist;
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9 eine
schematische Veranschaulichung einer ersten Verbindung der Knoten
der 8 nach einem Teilausführungsschritt gemäß der Erfindung
ist;
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10 eine
schematische Veranschaulichung einer zweiten Verbindung der Knoten
der 8 nach einem weiteren Teilausführungsschritt gemäß der Erfindung
ist;
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11 eine
schematische Veranschaulichung einer dritten Verbindung der Knoten
der 8 nach einem weiteren Ausführungsschritt gemäß der Erfindung;
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12 eine
schematische Veranschaulichung einer letzten Verbindung der Knoten
der 8 nach einer Ausführung der Schritte gemäß der Erfindung
ist.
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Beschreibung der bevorzugten
Ausführungsformen
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Während die
Beschreibung mit den Ansprüchen
schließt,
die die Eigenschaften der Erfindung definieren, die als neu erachtet
werden, sollte die Erfindung aus einer Betrachtung der folgenden
Beschreibung in Verbindung mit den Zeichnungsfiguren besser verstanden
werden, in denen gleiche Bezugszeichen durchgehend verwendet wurden.
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Die
vorliegende Erfindung bildet starre Körper aus den Knoten eines verteilten
Sensornetzwerks unter Verwendung einer ROM ("ROM = Reduced Order Modeling"/Modellierung reduzierter
Ordnung) des Netzwerks. Um die Modellierung durchzuführen, werden
Entscheidungen über
die Lokalisierbarkeit jedes Knotens, über die Ordnung der Lokalisierung
für einen
minimalen Ausbreitungsfehler über das
Netzwerk und über
die Algorithmen, die zum Erreichen der besten Lokalisierung eingesetzt
werden sollten, durchgeführt.
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Um
Knoten effizienter in einem verteilten Sensornetzwerk zu lokalisieren,
wird ein effizienter Algorithmus zur Lokalisierungsermittlung benötigt. Um
einen verringerten Raum zu erhalten, können Untermengen von Knoten
definiert werden, solange die Untermengen einen ausreichenden Verlässlichkeitsgrad
für das
Lokalisieren zumindest einiger weniger der Knoten in jeder Untermenge
aufweisen. Wenn diese Untermengen, die hier auch als starre Körper bezeichnet
werden, lediglich durch eine noch kleinere Untermenge von Knoten
lokalisiert werden kann, die darin enthalten sind, steigt die Lokalisierungseffizienz.
Durch das Definieren von starren Körpern, die aus einer Mehrzahl
von Knoten gemäß einem
bestimmten System aufgebaut sind, ist es möglich, jeden Knoten zu lokalisieren,
der den starren Körper
bildet, wenn lediglich drei der Knoten des starren Körpers lokalisierbar
sind. Demnach basiert das Lokalisierungssystem der vorliegenden
Erfindung auf einer Reduzierung des Suchraumes des Netzwerks bei
jedem Schritt, was zu den starren Körpern, mit anderen Worten,
den festen Strukturen im Raum, führt.
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Demnach
ist das System der vorliegenden Erfindung auf das Finden und Identifizieren
der starren Körper/des
starren Körpers
innerhalb des verteilten Sensornetzwerks gerichtet. Gemäß der vorliegenden
Erfindung wird eine eindeutige Lokalisierung jedes Knotens ermittelt,
mit anderen Worten, es besteht eine Anfrage und eine Bestimmung
bezüglich der
Fähigkeit
eines Knotens zur Lokalisierbarkeit desselben. Die Effizienz erhöht sich,
wenn der Prozess lediglich Zeit auf das Lokalisieren derjenigen Knoten,
die bereits als lokalisierbar bestimmt wurden und auf das frühest mögliche Eliminieren
der nicht lokalisierbaren Knoten hinsichtlich einer weiteren Untersuchung
verwendet.
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Das
untenstehend beschriebene System betrifft ein zweidimensionales
Szenario. Die gleichen Prinzipien lassen sich jedoch auf dreidimensionale Gegebenheiten
anwenden. Das Lokalisierungssystem kann mittels einer Prozedur aus
fünf Schritten beschrieben
werden, die im Allgemeinen in 1 und detaillierter
im folgenden Text ausgeführt
werden.
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Anfänglich wird
angenommen, dass die Peer-zu-Peer-Reichweiteninformation auf jedem Sensor
(d. h. Knoten) in dem gesamten Netzwerk verfügbar ist.
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Schritt 100: Farbgebungssystem
der Knotenkategorisierung
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Knoten
werden in unterschiedliche Gruppen in Abhängigkeit von bestimmten Charakteristiken eingeteilt.
Diese Gruppen sind hier gegebene Farbbeschreibungen, die grün, rot und
blau einschließen.
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Grüne Knoten
sind diejenigen Knoten, die mit zumindest drei weiteren grünen Knoten
und/oder Referenzknoten verbunden sind, die nicht auf der gleichen
geometrischen Geraden liegen. Grüne
Knoten sind die Knoten (induzierte Referenzknoten), die progressiv
aus Referenzknoten lokalisiert werden können und die eine Positionslösung aufweisen.
Sie sind die "verlässlichsten" Knoten in dem Netzwerk und
sollten zuerst lokalisiert werden.
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Rote
Knoten sind diejenigen Knoten, die mit lediglich einem oder zwei
weiteren Knoten mit Ausnahme der roten Knoten verbunden sind. Die
roten Knoten sind insbesondere die Knoten, die mehr als eine Lösung für ihre jeweilige
Lokalisierung aufweisen und sollten entsprechend behandelt werden.
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Schließlich sind
die verbleibenden Knoten als blaue Knoten definiert. Blaue Knoten
sind diejenigen Knoten, für
die dahingehend noch eine Unsicherheit verbleibt, ob sie in diesem
Schritt 100 lokalisiert werden können.
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Schritt 200: Bildung von
Gruppen, um alle blauen Knoten einzuschließen
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Ein
Gruppenbildungsprozess startet mit einem blauen Knoten und seinen
benachbarten blauen oder grünen
Knoten (vorzugsweise blau). Diese zwei Knoten bilden zusammen ein
Anfangspaar ("Samenpaar") für eine gegebene
Gruppe. Um eine Gruppe zu vergrößern, wird
die folgende Regel benützt:
Beliebige blaue oder grüne
Knoten, die mit zwei Knoten innerhalb der Gruppe verbunden sind,
werden Teil der Gruppe. Der Prozess endet, wenn alle diejenigen Knoten
hinzugefügt
sind, die dieser gegebenen Gruppe hinzugefügt werden können. Wenn der Prozess endet,
ist die gegebene Gruppe gebildet. Dieser Prozess kann wiederholt
werden, bis alle möglichen Gruppen
in dem Netzwerk gebildet sind.
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Schritt 200 ist
durch das in 2 gezeigte Beispiel veranschaulicht.
Das anfängliche
Knotenpaar wird durch die Knoten 1 und 2 gebildet.
Dann tritt, da der Knoten 3 zwei Verbindungen zu dem anfänglichen
Knotenpaar aufweist, Knoten 3 zur Gruppe hinzu. Knoten 4 und 5 werden
der Gruppe auf ähnliche
Weise hinzugefügt.
Ein neuer Gruppenbildungsprozess startet mit einem blauen Knoten,
der nicht in einer der vorausgehend definierten Gruppen enthalten
ist. Der oben beschriebene Prozess wird wiederholt und setzt sich
fort, bis keine blauen Knoten mehr übrig sind. Die Gruppen werden
im Weiteren zurechtgestutzt, um Folgendes zu definieren:
- • Randknoten
("EN = edge nodes") – Knoten,
die mit lediglich zwei Knoten in einer gegebenen Gruppe verbunden
sind;
- • ein
nicht-trivialer Gruppenkern ("NTGC
= Non-Trivial Group Core") – Gruppen,
die mehr als drei Knoten nach dem Entfernen des Randknotens aufweisen;
und
- • triviale
Gruppen – Dreiecke
und verbundene Knotenpaare.
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Die
sich ergebenden Gruppen sind entweder starr oder eine Ansammlung
starrer Körper.
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Schritt 300: Bildung der
starren Körper
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Dies
ist ein Prozess aus zwei Schritten, der in jedem NTGC wie folgt
initiiert:
a) Beginnend mit einem Dreieck (auch als Anfangskern
oder Basisstarrkörper
bezeichnet) innerhalb eines NTGC wird ein Knoten zu dem Anfangskern
hinzugefügt,
wenn der Knoten (über
einen einzelnen Kommunikationssprung) an zumindest drei Knoten in dem
progressiv sich bildenden Kern verbunden ist. Ein derartiges progressives
Verbinden ergibt die Definition eines Starrkörperkerns ("RBC = rigid body core"). Der erste Teil
dieses Prozesses aus zwei Schritten registriert die meisten Knoten,
die Teil des starren Körpers
sind.
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Ein
Beispiel dieses Unterschrittes a) ist unter Bezugnahme auf 3 veranschaulicht.
Insbesondere wird ein Anfangsdreieck aus den Knoten 1, 2 und 3 gebildet.
Der Knoten 4 tritt dem RBC bei, da er drei Verbindungen
zu dem Anfangskern besitzt, insbesondere hat er zu jedem der Knoten 1, 2 und 3 eine Verbindung
mit einem Sprung. Schließlich
tritt der Knoten 5 dem RBC bei, da er zu diesem drei Ver bindungen
aufweist, insbesondere hat er eine Verbindung mit einem Sprung zu
jedem der Knoten 1, 2 und 4.
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b)
Ein RBC in einer Gruppe wird ausgedehnt, um einen starren Körper zu
bilden. Der starre Körper wird
durch das Einschließen
eines Knotens gebildet, der drei unabhängige Pfade zu den drei Knoten,
die bereits in dem RBC sind, aufweist. Der starre Körper wird
weiterhin durch das Untersuchen jedes Knotens ausgedehnt, der durch
einen Sprung mit dem starren Körper
verbunden ist und durch das Einschließen aller Knoten, die nach
einer Untersuchung drei unabhängige
Pfade zu den drei Knoten aufweisen, die bereits in dem starren Körper sind.
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4 veranschaulicht
einen starren Körper, der
durch den Prozess dieses Unterschrittes b) gebildet wurde. Wie vorher
wird das Anfangsdreieck mit den Knoten 1, 2 und 3 gebildet.
Wie deutlich zu sehen ist, weist kein weiterer Knoten drei Verbindungen zu
dem Anfangsdreieck auf, aber der Knoten 4 kann dem Anfangskerndreieck
beitreten, da drei unabhängige
Pfade von dem Knoten 4 zu den unterschiedlichen Knoten
des Anfangsdreiecks sind; insbesondere besteht eine Direktverbindung
zwischen dem Knoten 4 und dem Knoten 3, es besteht
eine Direktverbindung zwischen dem Knoten 4 und dem Knoten 2 und
es besteht eine unabhängige
(obwohl indirekte) Verbindung von dem Knoten 4 zu dem Knoten 1 über die
Knoten 5, 6 und 7. Auf ähnliche
Weise können
die Knoten 6 und 7 dem starren Körper, der
durch die Knoten 1 bis 4 gebildet wird, beitreten.
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Wenn
drei Knoten in einem RBC ebenfalls zu einem weiteren RBC gehören, werden
die zwei RBCs zu einem einzigen starren Körper verschmolzen. Diese starren
Körper
fahren damit fort, zu expandieren, bis alle Knoten absorbiert sind und
alle RBCs entweder in starren Körpern
absorbiert sind oder selbst starre Körper geworden sind. Zum Ende
dieses Schrittes 300 ist jeder blaue Knoten entweder Teil
eines starren Körpers
in einer Gruppe oder ist als Randknoten definiert.
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Die
unabhängigen
Pfade sind als Pfade ohne gemeinsame Knoten anstatt als Pfade ohne
gemeinsame Randknoten (wie üblicherweise)
definiert. Eine derartige Definition vermeidet Entscheidungen, wie etwa,
ob ein starrer Körper
A oder ein starrer Körper B
einen größeren starren
Körper
bilden, wenn sie es tatsächlich
nicht tun. Eine derartige Bedingung ist beispielsweise in 5 veranschaulicht.
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Schritt 400: Bildung des
Modells reduzierter Ordnung in dem Sensornetzwerk
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Jetzt
sind alle blauen Knoten in dem Netzwerk dahingehend zugewiesen,
dass sie entweder Teil eines starren Körpers oder ein Randknoten sind. Basierend
auf den Charakteristiken von starren Körpern, wie sie hier definiert
sind, kann die Gesamtheit jedes starren Körpers lokalisiert werden, wenn
lediglich drei seiner zugehörigen
Knoten nicht auf einer geometrischen Geraden lokalisiert sind. Demnach vereinfacht
sich das anfängliche
komplexe Problem des Lokalisierens jedes einzelnen der blauen Knoten auf
zwei wesentlich einfachere Probleme:
- a) Lokalisieren
lediglich der starren Körper
(wesentlich weniger Freiheitsgrade, d. h. lediglich drei Punkte
des starren Körpers
pro starrem Körper müssen lokalisiert
werden) und der Randknoten; und
- b) Lokalisieren der zugehörigen
Knoten innerhalb jedes starren Körpers,
wenn der starre Körper
lokalisiert ist (eine Bestimmung, die durch das Lokalisieren dreier
ihm zugehöriger
Knoten, die nicht auf einer geometrischen Geraden liegen durchgeführt werden
kann).
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Schritt 500: Evaluieren
der Lokalisierungsfähigkeit
jedes starren Körpers
basierend auf dem Modell reduzierter Ordnung
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Ein
Beispiel mit einfachen Regeln zum Entscheiden, ob ein Körper in
zwei Dimensionen lokalisierbar ist, umfasst:
- a)
Wenn ein starrer Körper
drei oder mehr Referenz- und/oder
induzierte Referenzknoten aufweist, ist jeder Knoten des starren
Körpers
lokalisiert;
- b) Wenn ein starrer Körper
zwei Referenz-/induzierte Referenzknoten und zumindest einen weiteren
Knoten (nicht auf einer geometrischen Geraden mit den zwei Referenz-/induzierten Referenzknoten
aufweist), der mit zumindest einem Referenz-/induzierten Referenzknoten
verbunden ist, ist jeder Knoten in dem starren Körper lokalisiert;
- c) Wenn ein starrer Körper
einen Referenz-/induzierten Referenzknoten oder einen Randknoten aufweist,
der ein Referenz-/induzierter Referenzknoten ist und auch zumindest
zwei weitere Knoten (nicht auf einer geometrischen Geraden) aufweist,
die mit zumindest zwei weiteren Referenz-/induzierten Referenzknoten
verbunden ist, ist jeder Knoten in dem starren Körper lokalisiert;
- d) Wenn ein starrer Körper
keine Referenz-/induzierten Referenzknoten aufweist, aber zumindest drei
weitere Knoten (nicht auf einer geometrischen Geraden) aufweist,
die mit zumindest drei Referenz-/induzierten Referenzknoten verbunden sind,
wovon einer zumindest zwei Verbindungen zu dem starren Körper aufweist,
ist jeder Knoten in dem starren Körper lokalisiert; und
- e) Wenn ein starrer Körper
lokalisiert ist, ist ein beliebiger Randknoten dieses starren Körpers ebenfalls
lokalisiert, wenn der bestimmte Randknoten mit einem Referenz-/induzierten
Referenzknoten oder einem weiteren lokalisiertem starren Körper verbunden
ist.
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Herkömmliche
Verfahren definieren einen Knoten als lokalisierbar, wenn er drei
unabhängige Pfade
zu Referenzknoten aufweist. Diese Verfahren vernachlässigen das
globale Bild des Netzwerks und ergeben oft fehlerhafte Entscheidungen
hinsichtlich der Positionierung. Einfach gesagt, bewirkt das Rotieren
eines Punktes auf einer Karte keine Veränderung, bis jemand bemerkt,
dass der Punkt teil eines größeren Körpers ist
und die Rotation eine Positionierung des gesamten Systems beeinflusst,
dessen Teil der Knoten ist.
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Um
diesen Gesichtspunkt zu veranschaulichen, wird das folgende Beispiel
unter Bezugnahme auf die 6 erläutert. Unter Verwendung der
herkömmlichen
Knotenregel sind die Knoten innerhalb des starren Körpers C
alle als lokalisierbar bestimmt, da sie alle unabhängigen Pfade
zu den Referenzknoten 1, 2, 3 aufweisen.
Sie sind jedoch nicht lokalisierbar. Tatsächlich weisen die drei Knoten
innerhalb des starren Körpers
C zwei diskrete Positionierungslösungen
auf. Die erste Lösung
ist mit schwarzen Knoten veranschaulicht und die zweite Lösung ist
mit weißen
Knoten veranschaulicht – die
eine dieser Menge an Knoten ist eine rotierte Version der anderen
Menge dieser Knoten. Aufgrund des Starrkörper-Modells reduzierter Ordnung
der vorliegenden Erfindung und der oben stehenden Regel d) in Schritt 500 wird
eine derartige Situation zusätzlich
zu der Lösung
für eine
erfolgreiche Positionierung identifiziert, da, wie in 7 gezeigt,
zumindest drei weitere Knoten 1, 2, 3 (nicht
auf einer geometrischen Geraden) mit zumindest drei Referenz-/induzierten
Referenzknoten verbunden D sind (die drei Knoten innerhalb des starren
Körpers
C), wobei einer der weiteren Knoten 1 zumindest zwei Verbindungen
D zu dem starren Körper
aufweist.
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Der
folgende Text legt ein Beispiel eines Multi-Hop-Sensornetzwerks dar und wendet den Algorithmus
der vorliegenden Erfindung auf das Netzwerk an. Wie gezeigt werden
wird, identifiziert der Algorithmus auf einfache Weise die starren
Körper
und unterscheidet lokalisierbare starre Körper von nicht lokalisierbaren
starren Körpern.
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In
der zuerst in 8 veranschaulichten einfachen
Simulation wird ein beispielhafter rechteckiger Beobachtungsraum
ausgewählt
(die Gestalt wird lediglich zu Veranschaulichungszwecken gewählt). Die
Knoten sind in dem Raum der 8 zufällig positioniert
(28 in diesem Beispiel), fünf
der Knoten sind Referenzknoten 802 (mit Dreiecken angezeigt)
und die verbleibenden Knoten 804 sind auf ihre Lokalisierungsfähigkeit
hin zu evaluieren (mit Kreisen angezeigt). Es wird in diesem Beispiel
angenommen, dass jeder Knoten einen mittleren Kommunikationsabstand
aufweist, der ungefähr
ein Fünftel
der gesamten horizontalen Entfernung überdeckt und ungefähr ein Fünftel der
gesamten vertikalen Entfernung überdeckt.
Demnach zeigen die Linien zwischen zwei Knoten jeweils an, dass
die zwei Knoten, die durch die Linie verbunden sind, innerhalb des
jeweiligen Kommunikationsbereichs des anderen sind.
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9 veranschaulicht
die Ergebnisse nach dem Ausführen
des Schrittes 100. Insbesondere wird jeder Knoten, der
mit mindestens drei weiteren grünen
Knoten oder Referenzknoten 802 verbunden ist, als grüner Knoten
erachtet. Die roten Knoten 808, die auch als verlorene
Knoten bezeichnet werden, werden als diejenigen Knoten definiert,
die mit lediglich einem oder zwei weiteren Knoten mit Ausnahme weiterer
Knoten verbunden sind. Die verbleibenden Knoten werden jeweils als
blaue Knoten definiert. In 9 veranschaulichen
die größeren Punkte
(grün) die
induzierten Referenzknoten 806 und die Quadrate (rot) veranschaulichen
die Knoten 808, die verloren sind oder jeweils zwei diskrete
beziehungsweise Zirkelpfadlösungen
bezüglich
ihrer benachbarten Knoten aufweisen.
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10 veranschaulicht
das Ergebnis nach dem Ausführen
des Schrittes 200. Insbesondere sind die Anfangspaare durch
einen jeweiligen blauen Knoten und seinem benachbarten blauen oder
grünen
Knoten gebildet. Dann werden die Gruppen vergrößert, indem einer jeweiligen
Gruppe beliebige blaue oder grüne
Knoten hinzugefügt
werden, die mit zwei Knoten innerhalb der jeweiligen Gruppe verbunden
sind. Das Ergebnis des Schrittes 200 teilt das Netzwerk
in zwei Gruppen.
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11 veranschaulicht
das Ergebnis des Durchführens
des Schrittes 300. Die Anfangskerne aus drei Knoten sind gefunden.
In dem Beispiel werden drei Anfangsknoten ausgewählt und mit dicken Linien angezeigt.
Beginnend mit diesen Anfangskernen werden jeweils Knoten hinzugefügt. Nach
dem Hinzufügen
aller möglichen
Knoten entsprechend dem Schritt 300, ergeben sich aus den
drei Anfangskernen drei starre Körper
RB1, RB2, RB3.
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12 stellt
das Endmodell reduzierter Ordnung dar, das sich aus Schritt 400 ergibt.
Einfach gesagt, zeigt die 12 die
sich ergebenden starre Körper
(RB1, RB2, RB3) und ihrer Verbindungen (d. h. durchgezogene Linien)
zu beliebigen Elementen außerhalb
des Netzwerks (andere starre Körper
und Knoten).
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Dann
werden die Regeln des Schrittes 500 angewendet, um über die
Möglichkeit
einer Lokalisierung der starren Körper zu entscheiden. Im Wesentlichen
wird zur Minimierung des Lokalisierungsfehlers jeder identifizierte
starre Körper,
der lokalisiert werden kann, individuell auf einem jeweiligen lokalen Koordinatensystem
positioniert (da sie sehr stabile Strukturen bezüglich des Reichweitenfehlers
sind), ohne weitere Knoten außerhalb
dieses starren Körpers
zu betrachten, positioniert.
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Dieser
Aufwand positioniert das Koordinatensystem des starren Körpers innerhalb
des globalen Koordinatensystems (mit anderen Worten, das Koordinatensystem
der grünen
Knoten). Aus 12 und den Regeln des Schrittes 500 identifiziert
das System der vorliegenden Erfindung auf einfache Weise, dass RB3
lokalisierbar ist (da er die Regel d) erfüllt), wohingegen RB1 und RB2
nicht lokalisierbar sind (da RB1 nicht die Regel d) erfüllt oder
eine beliebig andere Regel und RB2 nicht die Regel c) oder eine
beliebige andere Regel erfüllt).
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Nichtsdestoweniger
können
lokale Positionierungsinformationen für RB1 und RB2 extrahiert werden,
wenn eine gewisse Positionierungsinformation Wert besitzt (beispielsweise,
obwohl RB1 und RB2 nicht eindeutig lokalisiert sind, können sie
eine bestimmte Menge von identifizierbaren Lokalisierungen aufweisen,
in denen sie sich befinden.
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Das
System der vorliegenden Erfindung kann auf ein beliebiges verteiltes
Sensornetzwerk mit Fähigkeiten
zur Reichweitenermittlung angewendet werden. Ähnliche Schritte (d. h. Farbgebung
und unterschiedliche Ebenen der Gruppierung) und analoge Lokalisierbarkeitsregeln
(auf gewisse Weise ähnlich denjenigen
in Schritt 500) können
für die
Ermittlung starrer Körper
in dreidimensionalen Netzwerken angewendet werden.
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Während die
bevorzugten Ausführungsformen
der Erfindung veranschaulicht und beschrieben wurden, sollte es
klar sein, dass die Erfindung nicht derartig beschränkt ist.
Zahlreiche Modifikationen für Änderungen,
Veränderungen,
Variationen, Ersetzungen und Äquivalente
werden dem Fachmann in den Sinn kommen, ohne von dem Geist und dem
Geltungsbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen, wie er in
den angehängten
Ansprüchen
definiert ist.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Ein
Verfahren zum Lokalasieren von Knoten in einem Multi-Hop-Sensornetzwerk
bildet einen starren Körper
(RB1, RB2, RB3) und verwendet mit Hilfe der Knoten den starren Körper, um
zu entscheiden, ob ein Knoten lokalisierbar ist. Das Verfahren liefert ein
Modell reduzierter Ordnung ("ROM
= reduced order model")
des Netzwerks durch das Kategorisieren aller Knoten anhand des Lokalisierungsstatus,
durch das Gruppieren dieser basierend auf den Kategorisierungen
und durch das Definieren und Identifizieren eines starren Körpers aus
einer Gruppe. Das Verfahren vereinfacht weiterhin die Bestimmbarkeit
von Knotenlokalisierungen durch das Bilden des starren Körpers aus
den Knoten basierend auf dem kategorisierten Lokalisierungsstatus.
Um die Knoten zu lokalisieren, werden die Knoten in Untermengen
in Abhängigkeit
von Charakteristiken (100) aufgeteilt. Dann werden Gruppen
aus einer Untermenge (200) gebildet und der starre Körper wird
aus einer Gruppe (300) gebildet. Das ROM wird aus dem starren
Körper
(400) gebildet und eine Lokalisierungsfähigkeit des starren Körpers wird
basierend auf den ROM (500) evaluiert.