KR20090128274A - Method for measuring mobile node position in wireless sensor networks - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 무선 센서 네트워크에서 이동노드의 위치 측정 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선 센서 네트워크에서 획득된 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수에 따라 서로 다른 가상 거리측정치를 이용하여 초기 거리측정치의 측정오차를 개선하고 최소 측정오차를 가지는 참조노드별 가중치를 이용하여 이동노드의 위치정보를 산출함으로써, 부정확한 초기 거리측정치 또는 참조노드의 개수에 상관없이 낮은 복잡도를 가지면서 정확하게 이동노드의 위치를 측정할 수 있는, 무선 센서 네트워크에서 이동노드의 위치 측정 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method of measuring a position of a mobile node in a wireless sensor network and a computer-readable recording medium recording a program for realizing the method. More particularly, the present invention relates to an initial distance measurement value obtained from a wireless sensor network. Inaccurate initial distance measurement value by improving the measurement error of the initial distance measurement value by using different virtual distance measurement values according to the number of reference nodes and calculating position information of the mobile node using the weight of each reference node having the minimum measurement error. A computer-readable recording medium recording a method for measuring the position of a mobile node in a wireless sensor network and a program for realizing the method, capable of accurately measuring the position of the mobile node with low complexity regardless of the number of reference nodes. It is about.
무선통신과 마이크로 전자공학 기술의 발전으로 인하여 저가격, 극소형의 센서들 간 무선 센서 네트워크가 가능케 되고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크는 안 전 및 보안, 환경생태 감시, 지능형 교통시스템, 생산공정 자동제어, 창고 물류관리, 및 재난구조 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있다.Advances in wireless communications and microelectronics technology have enabled wireless sensor networks between low-cost, ultra-small sensors. The wireless sensor network can be applied to various applications such as safety and security, environmental ecological monitoring, intelligent transportation system, automatic control of production process, warehouse logistics, and disaster relief.
특히, 무선 센서 네트워크에서 이동노드의 위치정보가 매우 중요하며 기본적으로 제공될 필요가 있다. 예를 들면, 최근의 무선 센서 네트워크의 응용분야 중 병원에서 환자상태의 원격진단을 위해 환자에게 부착되는 센서 장치, 위험할 수 있는 산업현장에서 작업하는 사람들에게 안전을 위해 부착하는 센서 장치, 또는 출입자 및 자산관리 등을 위한 센서 장치는 무선 센서 네트워크에서 그들의 개별 태스크를 달성하기 위해 기본적으로 정확한 위치정보를 측정할 필요가 있다.In particular, the location information of the mobile node in the wireless sensor network is very important and needs to be basically provided. For example, among the recent applications of wireless sensor networks, sensor devices that are attached to patients for remote diagnosis of patient conditions in hospitals, sensor devices that are attached for safety to those who work in potentially dangerous industrial sites, or accessors Sensor devices for asset management and the like need to accurately measure accurate location information in order to accomplish their individual tasks in wireless sensor networks.
한편, 이동노드(이동 센서노드)는 그의 고유한 이동성 때문에 운용환경에서 수시로 그의 위치가 변동하게 된다. 따라서 그 위치가 응용환경의 필요에 따라 수시로 또는 실시간으로 측정될 수 있어야 한다.On the other hand, because of its inherent mobility, the mobile node (mobile sensor node) frequently changes its position in the operating environment. Therefore, the location should be able to be measured from time to time or in real time according to the needs of the application environment.
이러한 위치정보 측정 기술에는 일반적인 위치정보 측정 장치를 이용하는 기술이 있다. GPS(Global Positioning System) 수신기는 잘 알려진 바와 같이, 이 같은 필요성에 부합하는 기술로서, 상당히 정확한 위치정보를 제공한다. GPS 수신기는 3개 이상의 위성의 시각정보를 수신해서 그들의 시간차에 대한 거리측정과 그것을 바탕으로 수신기의 순간적인 지리적 위치, 즉 글로벌 좌표를 추정한다. GPS 수신기의 수신환경에 따라 다소 차이를 보이지만, GPS 수신기에서 20m 정도의 허용오차를 가진 위치정보가 측정될 수 있다. GPS 수신기는 그 원리의 특성상 위성신호의 수신할 수 있는 실외에서 상당히 효과적이다. 그러나 GPS 수신기를 이용하는 기술은 실내환경 또는 더욱 높은 정확도를 필요로 하는 응용서비스 시스템을 위해서 결 코 효과적인 기술이 될 수 없다는 단점이 있다.Such location information measurement technology includes a technology using a general location information measurement device. Global Positioning System (GPS) receivers, as is well known, are technologies that meet this need and provide highly accurate location information. The GPS receiver receives visual information of three or more satellites and estimates their time difference and estimates the receiver's instantaneous geographical position, or global coordinates, based on that distance. Although somewhat different depending on the receiving environment of the GPS receiver, location information with a tolerance of about 20 m may be measured in the GPS receiver. GPS receivers are quite effective outdoors because they are capable of receiving satellite signals. However, there is a drawback that the technology using the GPS receiver cannot be an effective technology for the indoor environment or an application service system requiring higher accuracy.
이와 같은 적용상의 한계 및 낮은 정확도 때문에 무선 센서 네트워크에서는 일반적으로 별도의 외부장치를 이용하지 않고 센서 네트워크 자체적으로 이동노드(목표노드)의 위치를 측정하는 방법을 사용한다.Due to such limitations in application and low accuracy, wireless sensor networks generally use a method for measuring the position of a mobile node (target node) by itself without using an external device.
일반적으로 일정한 지역에 전개되는 모든 센서노드는 고유한 위치정보를 가진다. 앵커노드(Anchor Node) 또는 참조노드(Reference Node)라고 하는 센서노드에는 구축 초기에 각 센서노드의 지리적 위치정보가 수작업으로 설정되거나, 원격의 중앙서버에 의해 자동으로 설정될 수 있다. 반면, 이동노드(목표노드)는 이동가능한 사물 또는 사람에 부착되고 이 같은 운용환경에서 임의의 시점에 임의의 지점에 위치하고 있다.In general, all sensor nodes deployed in a certain area have unique location information. In the sensor node called an anchor node or a reference node, geographical position information of each sensor node may be manually set at the initial stage of construction, or may be automatically set by a remote central server. On the other hand, a mobile node (target node) is attached to a movable object or person and is located at an arbitrary point at any point in the operating environment.
이러한 이동노드의 위치를 측정하는 방법은 참조노드와 이동노드 간 거리를 측정하는 주체에 따라 중앙측정 방법과 분산측정 방법으로 나눌 수 있다.The method for measuring the position of the mobile node may be divided into a central measurement method and a variance measurement method according to a subject measuring the distance between the reference node and the mobile node.
우선, 중앙측정 방법을 살펴보면, 이들 참조노드가 주기적으로 또는 이웃노드의 요청에 의해 그의 식별 ID와 위치좌표를 포함한 메시지를 브로드캐스트 방식으로 전송하거나 또는 유니캐스트 방식으로 제공한다. 그리고 이동노드는 주기적으로 주변의 모든 위치정보를 수신하고, 동시에 각 참조노드와 이동노드 간 거리를 각각 측정한다. 여기서, 참조노드와 이동노드 간 거리는 일반적으로 참조노드로부터 수신되는 신호의 수신신호세기(RSS: Received Signal Strength), 도착시간(TOA: Time of Arrival) 또는 비행시간(TOF: Time of Flight), 도착시간차(TDOA: Time Difference of Arrival), 도래각(AOA: Angle of Arrival) 등의 방법을 이용하여 측 정될 수 있다.First, referring to the central measurement method, these reference nodes periodically transmit or provide a message including their identification ID and location coordinates in a broadcast manner or unicast manner at the request of a neighbor node. The mobile node periodically receives all the location information of the surroundings and simultaneously measures the distance between each reference node and the mobile node. Here, the distance between the reference node and the mobile node is generally the received signal strength (RSS), time of arrival (TOA) or time of flight (TOF), arrival of a signal received from the reference node. It may be measured using a method such as TDOA (Time Difference of Arrival) or Angle of Arrival (AOA).
또한, 다른 운용방법인 분산측정 방법은 이동노드가 그의 식별 ID를 주기적으로 송신하고 고정전개된 참조노드가 이동노드와의 거리를 측정하는 방법이다.In addition, the variance measuring method, which is another operation method, is a method in which the mobile node periodically transmits its identification ID and the fixed-deployed reference node measures the distance from the mobile node.
요컨대, 센서 네트워크 자체의 위치측정 방법으로서, 이동노드의 위치 측정은 상기 중앙측정방법의 경우에는 이동노드 자체에서 이루어지고, 상기 분산측정 방법의 경우에는 각 참조노드에 의해 측정된 거리측정치를 모두 모아서 중앙서버에서 이루어진다.In other words, as a position measurement method of the sensor network itself, the position measurement of the mobile node is performed at the mobile node itself in the case of the central measurement method, and in the case of the dispersion measurement method, all the distance measurement values measured by each reference node are collected. It is done at the central server.
한편, 대표적인 위치측정 방법으로서, 다변측량(multilateration) 방법은 상기 참조노드의 위치정보와 거리측정치를 이용한다.On the other hand, as a representative position measuring method, the multilateration method uses the position information and the distance measurement of the reference node.
먼저, 종래의 위치측정 기술인 다변측량 방법은 수신된 모든 참조노드의 위치정보와 거리측정치에 대해 이동노드의 미지 위치좌표를 변수로 하는 거리방정식을 생성하고, 일정한 제한조건을 바탕으로 그것을 선형화시킨다. 다음으로, 다변측량 방법은 미지 위치좌표를 포함하는 항과 상수항을 각각 정리하여 등식화하고 그 항의 상수를 제거하는 일련의 프로세스를 통해 최적의 위치정보를 산출한다. 여기서, 거리측정치의 개수가 많을수록 좀더 정확한 위치데이터가 측정될 수 있다. 따라서 이동노드의 위치정보는 측정거리(이동노드와 참조노드 간 측정거리)와 추정거리의 잔여오차에 대한 전체 합을 최소로 하는 좌표값으로 결정될 수 있다.First, the multivariate survey method, which is a conventional positioning technique, generates a distance equation whose variables are unknown position coordinates of the mobile node with respect to the position information and distance measurement values of all received reference nodes, and linearizes them based on certain constraints. Next, the multivariate method calculates the optimal position information through a series of processes to equalize the terms including the unknown position coordinates and the constant terms and remove the constants of the terms. Here, as the number of distance measurement values increases, more accurate position data may be measured. Therefore, the position information of the mobile node may be determined as a coordinate value that minimizes the total sum of the measurement distance (measurement distance between the mobile node and the reference node) and the residual error of the estimated distance.
그러나 센서 네트워크의 운용환경, 특히 실내환경에는 현장에 설치된 각종 장애물 등으로 인해 상당한 이동노드와 참조노드 간 비가시거리 영역과 많은 다중경로가 존재한다. 이러한 운용환경의 RF 통신채널은 페이딩, 지연, 간섭, 잡음 등 시간상으로 가변하는 채널특성이 있다. 따라서 각 이동노드 및 참조노드에 의해 추정된 거리측정치에는 큰 오차가 포함되어 있다는 문제점이 있다.However, due to various obstacles installed in the field, especially in the indoor environment of the sensor network, there are considerable invisible distances and many multipaths between the mobile node and the reference node. The RF communication channel of such an operating environment has channel characteristics that vary in time such as fading, delay, interference, and noise. Therefore, there is a problem that a large error is included in the distance measurement estimated by each mobile node and the reference node.
종래의 위치측정 기술인 다변측량 위치측정방법은 거리측정치에 오차가 포함되는 경우 최적 해를 산출하지 못할 뿐 아니라, 참조노드 개수가 소수인 경우에는 더욱 큰 위치측정오차를 초래할 수 있다는 문제점이 있다. 예를 들면, 다변측량 위치측정방법은 참조노드 개수가 2개인 경우에는 어떠한 결과도 산출하지 못한다.The multivariate position measurement method, which is a conventional position measurement technique, may not only produce an optimal solution when the error is included in the distance measurement value, but may also cause a larger position error when the number of reference nodes is small. For example, the multivariate position measurement method does not yield any results when the number of reference nodes is two.
실제 운용환경에서는 상기의 RF 통신채널의 특성 외에도 지역에 따라 다수의 참조노드 신호가 수신되기도 한다. 또한, 3개, 2개, 또는 1 개의 신호만 수신되는 등 네트워크 운용상황에 따라 참조노드 신호가 변화한다. 따라서 이러한 운용환경적 상황뿐 아니라 비가시거리 및 채널 페이딩에 의해 발생하는 거리측정치 오차를 고려해 볼 때, 이동노드(목표노드)의 지리적 위치를 정확히 측정할 수 있는 방법이 절실히 필요한 상황이다.In a real operating environment, in addition to the characteristics of the RF communication channel, a plurality of reference node signals may be received depending on a region. In addition, the reference node signal changes according to network operation, such as receiving only three, two, or one signal. Therefore, considering the operating environment situation as well as the distance measurement error caused by invisible distance and channel fading, there is an urgent need for a method capable of accurately measuring the geographical position of the mobile node (target node).
따라서 상기와 같은 종래 기술은 거리측정치에 오차가 포함되는 경우 최적 해를 산출하지 못할 뿐 아니라, 참조노드 개수가 소수인 경우에는 더욱 큰 위치측정오차를 초래할 수 있다는 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.Therefore, the prior art as described above has a problem that not only an optimal solution cannot be calculated when an error is included in the distance measurement, but also a larger position measurement error can be caused when the number of reference nodes is small. It is a subject of the present invention.
따라서 본 발명은 무선 센서 네트워크에서 획득된 초기 거리측정치에 대응하 는 참조노드의 개수에 따라 서로 다른 가상 거리측정치를 이용하여 초기 거리측정치의 측정오차를 개선하고 최소 측정오차를 가지는 참조노드별 가중치를 이용하여 이동노드의 위치정보를 산출함으로써, 부정확한 초기 거리측정치 또는 참조노드의 개수에 상관없이 낮은 복잡도를 가지면서 정확하게 이동노드의 위치를 측정할 수 있는, 무선 센서 네트워크에서 이동노드의 위치 측정 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention improves the measurement error of the initial distance measurement by using different virtual distance measurements according to the number of reference nodes corresponding to the initial distance measurement obtained in the wireless sensor network, and weights each reference node having the minimum measurement error. By calculating the position information of the mobile node using the method, the position measurement method of the mobile node in the wireless sensor network can accurately measure the position of the mobile node with low complexity regardless of the inaccurate initial distance measurement value or the number of reference nodes. And a computer readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the method.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention which are not mentioned above can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여, 무선 센서 네트워크에서 획득된 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수에 따라 서로 다른 가상 거리측정치를 이용하여 초기 거리측정치의 측정오차를 개선하고 최소 측정오차를 가지는 참조노드별 가중치를 이용하여 이동노드의 위치정보를 산출하는 것을 특징으로 한다.In order to solve the problem, the present invention improves the measurement error of the initial distance measurement by using different virtual distance measurements according to the number of reference nodes corresponding to the initial distance measurement obtained in the wireless sensor network, and has a minimum measurement error. The location information of the mobile node is calculated using the weight of each reference node.
더욱 구체적으로, 본 발명은, 이동노드의 위치 측정 방법에 있어서, 외부로부터 획득된 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수를 계수하는 참조노드 계 수 단계; 상기 계수된 참조노드의 개수에 부합하는 가상 거리측정치를 생성하고 상기 생성된 가상 거리측정치와 상기 획득된 초기 거리측정치를 선형결합하여 중간 거리측정치 및 중간 위치측정치를 산출하는 중간 측정치 산출 단계; 상기 산출된 중간 위치측정치 및 상기 참조노드의 위치정보를 기초로 하여 측정오차를 산출하고 상기 산출된 측정오차를 이용하여 참조노드별 가중치를 산출하는 가중치 산출 단계; 및 상기 산출된 중간 위치측정치 및 상기 산출된 참조노드별 가중치를 이용하여 상기 이동노드의 위치정보를 산출하는 위치정보 산출 단계를 포함한다.More specifically, the present invention provides a method for measuring a position of a mobile node, the method comprising: a reference node counting step of counting the number of reference nodes corresponding to an initial distance measurement obtained from the outside; Generating an intermediate distance measurement value and an intermediate distance measurement value by generating a virtual distance measurement value corresponding to the number of reference nodes and linearly combining the generated virtual distance measurement value and the obtained initial distance measurement value; A weight calculation step of calculating a measurement error based on the calculated intermediate position measurement value and the position information of the reference node and calculating a weight for each reference node using the calculated measurement error; And calculating position information of the mobile node using the calculated intermediate position measurement value and the calculated weight for each reference node.
또한, 상기 본 발명은, 상기 계수된 참조노드의 개수가 소정의 개수 미만이면, 상기 이동노드의 이전 위치정보가 이용가능한지 여부를 확인하는 이전 위치정보 확인 단계를 더 포함하고, 상기 가중치 산출 단계는, 상기 이동노드의 이전 위치정보가 이용가능하지 않으면, 상기 소정의 개수 미만인 참조노드에 대한 거리측정치의 비율을 이용하여 참조노드별 가중치를 산출하는 것을 특징으로 한다.The present invention may further include a previous position information checking step of checking whether the previous position information of the mobile node is available when the number of the counted reference nodes is less than a predetermined number. If the previous location information of the mobile node is not available, a weight for each reference node may be calculated using a ratio of the distance measurement value to the reference node less than the predetermined number.
한편, 본 발명은, 프로세서를 구비한 이동노드 위치 측정 시스템에, 외부로부터 획득된 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수를 계수하는 참조노드 계수 기능; 상기 계수된 참조노드의 개수에 부합하는 가상 거리측정치를 생성하고 상기 생성된 가상 거리측정치와 상기 획득된 초기 거리측정치를 선형결합하여 중간 거리측정치 및 중간 위치측정치를 산출하는 중간 측정치 산출 기능; 상기 산출된 중간 위치측정치 및 상기 참조노드의 위치정보를 기초로 하여 측정오차를 산출하고 상기 산출된 측정오차를 이용하여 참조노드별 가중치를 산출하는 가중치 산출 기능; 및 상기 산출된 중간 위치측정치 및 상기 산출된 참조노드별 가중치를 이용하 여 상기 이동노드의 위치정보를 산출하는 위치정보 산출 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.On the other hand, the present invention, a mobile node position measurement system having a processor, the reference node counting function for counting the number of reference nodes corresponding to the initial distance measurement value obtained from the outside; An intermediate measurement calculation function of generating a virtual distance measurement value corresponding to the number of reference node counts and linearly combining the generated virtual distance measurement value and the obtained initial distance measurement value to calculate an intermediate distance measurement value and an intermediate position measurement value; A weight calculation function for calculating a measurement error based on the calculated intermediate position measurement value and the position information of the reference node and calculating a weight for each reference node using the calculated measurement error; And a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing a position information calculating function for calculating position information of the mobile node using the calculated intermediate position measurement value and the calculated weight for each reference node.
또한, 상기 본 발명은, 상기 계수된 참조노드의 개수가 소정의 개수 미만이면, 상기 이동노드의 이전 위치정보가 이용가능한지 여부를 확인하는 이전 위치정보 확인 기능을 더 포함하고, 상기 가중치 산출 기능은, 상기 이동노드의 이전 위치정보가 이용가능하지 않으면, 상기 소정의 개수 미만인 참조노드에 대한 거리측정치의 비율을 이용하여 참조노드별 가중치를 산출하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.The present invention may further include a previous position information checking function for checking whether the previous position information of the mobile node is available when the number of the counted reference nodes is less than a predetermined number. And if a previous location information of the mobile node is not available, a computer-readable program having a program for realizing a function for calculating a weight for each reference node using a ratio of distance measurement values for the reference nodes less than the predetermined number. Provide a record carrier.
또한, 상기 본 발명은, 상기 계수된 참조노드의 개수가 소정의 개수이면 상기 산출된 측정오차가 최소인지 여부를 확인하는 측정오차 확인 기능을 더 포함하고, 상기 산출된 측정오차가 최소이면 상기 위치정보 산출 기능으로 진행하고, 상기 산출된 측정오차가 최소가 아니면 상기 가상 거리측정치 생성 기능으로 진행하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.The present invention may further include a measurement error checking function for checking whether the calculated measurement error is minimum when the counted reference node number is a predetermined number, and the position when the calculated measurement error is minimum. A computer readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the function of proceeding to an information calculating function and proceeding to the virtual distance measurement value generating function if the calculated measurement error is not minimum is provided.
또한, 상기 본 발명은, 상기 계수된 참조노드의 개수가 소정의 개수를 초과하면 상기 계수된 참조노드의 개수를 최소 거리측정치의 개수로 설정하고 상기 가상 거리측정치 생성 기능으로 진행하는 거리측정치 설정 기능; 상기 가중치 산출 기능에서 산출된 측정오차를 이용하여 최소 평균제곱오차를 가지는 참조노드집합을 선정하는 참조노드집합 선정 기능; 상기 선정된 참조노드집합의 원소 수가 상기 소정의 개수인지 여부를 확인하고, 상기 확인된 원소 수가 상기 소정의 개수이면 상 기 위치정보 산출 기능으로 진행하고, 상기 확인된 원소 수가 상기 소정의 개수가 아니면 부분 참조노드집합을 생성하는 부분 참조노드집합 생성 기능을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In addition, the present invention, if the number of the counted reference node exceeds a predetermined number, the distance measurement value setting function to set the number of the counted reference node to the number of minimum distance measurement value and proceed to the virtual distance measurement value generation function ; A reference node set selection function for selecting a reference node set having a minimum mean square error by using the measurement error calculated in the weight calculation function; If it is determined whether the number of elements of the selected reference node set is the predetermined number, and if the identified number of elements is the predetermined number, the process proceeds to the position information calculating function, and if the number of identified elements is not the predetermined number A computer readable recording medium having recorded thereon a program for further realizing the function of generating a partial reference node set for generating a partial reference node set.
상기와 같은 본 발명은, 무선 센서 네트워크에서 획득된 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수에 따라 서로 다른 가상 거리측정치를 이용하여 초기 거리측정치의 측정오차를 개선하고 최소 측정오차를 가지는 참조노드별 가중치를 이용하여 이동노드의 위치정보를 산출함으로써, 부정확한 초기 거리측정치 또는 참조노드의 개수에 상관없이 낮은 복잡도를 가지면서 정확하게 이동노드의 위치를 측정할 수 있는 효과가 있다.As described above, the present invention improves the measurement error of the initial distance measurement by using different virtual distance measurement values according to the number of reference nodes corresponding to the initial distance measurement obtained in the wireless sensor network, and for each reference node having a minimum measurement error. By calculating the position information of the mobile node using the weight, the position of the mobile node can be accurately measured with low complexity regardless of the incorrect initial distance measurement value or the number of reference nodes.
즉, 상기 본 발명은, 이동노드 또는 참조노드에 의해 수신된 거리측정치에 대해 가상 거리측정치의 신규 생성 및 이들의 산술적 평균화를 일정 기준에 의해 반복하는 정제과정을 통해 거리측정오차의 완화 또는 거리측정치의 정확도 개선을 제공할 수 있는 효과가 있다.That is, in the present invention, the distance measurement value is alleviated or the distance measurement value is reduced through a refinement process of repeating a new generation of a virtual distance measurement value and arithmetic averaging of the distance measurement value received by a mobile node or a reference node. There is an effect that can provide an improvement in accuracy.
또한, 상기 본 발명은, 최소 거리측정오차(MSE)를 기준으로 하여 부분 참조노드집합들의 생성과 그들에 의한 중간 위치측정치와 가중치를 산출하는 반복과정을 통해 이동노드의 위치정보에 기여하는(영향을 미치는) 모든 참조노드집합 중에서 최소오차를 가진 참조노드집합을 선정할 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention contributes to the position information of the mobile node through an iterative process of generating partial reference node sets and calculating intermediate position measurements and weights thereof based on a minimum distance measurement error (MSE). It is effective to select the reference node set with the minimum error among all reference node sets.
또한, 상기 본 발명은, 이들 참조노드집합의 중간 위치측정치가 그 가중치에 의해 정규화 가중 선형결합으로서 위치정보가 산출될 수 있기 때문에 참조노드가 적거나 또는 잡음, 페이딩, 다경로 등과 같은 다양한 거리측정오차가 포함된 경우에도 그리고 참조노드가 많은 경우에도 낮은 복잡도로 높은 정확도의 이동노드의 위치정보를 산출, 결정하는 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, since the position information can be calculated as the weighted linear combination of the intermediate position measurement values of these reference node sets by their weights, the present invention has few reference nodes or various distance measurements such as noise, fading, and multipath. Even when an error is included and even when there are many reference nodes, there is an effect of providing a method of calculating and determining the position information of the mobile node with high accuracy with low complexity.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above objects, features, and advantages will become more apparent from the detailed description given hereinafter with reference to the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention pertains may share the technical idea of the present invention. It will be easy to implement. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1 은 본 발명이 적용되는 센서 네트워크 및 응용시스템의 일실시예 구성도이다.1 is a configuration diagram of an embodiment of a sensor network and an application system to which the present invention is applied.
도 1에 도시된 바와 같이, 센서 네트워크(110) 및 응용시스템(130)은 광대역통합망(120)을 통해 연결되어 있다. 여기서, 센서 네트워크(110)는 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114), 이동노드(115) 및 싱크노드(116)를 포함한다. 또한, 응용시스템(130)은 사용자 단말(131)과 연결되어 있으며, 광대역통합망(120)을 통해 센서 네트워크(110)의 싱크노드(116)와 연결되어 있다.As shown in FIG. 1, the
센서 네트워크(110)를 구체적으로 살펴보면, 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)는 고정 센서노드로서, 고유한 참조노드 식별자(ID)와 그 참조노드 ID에 맵핑되는 지리적 위치정보(예를 들면, 위치 좌표값)를 가지고 있다.Referring to the
다음으로, 이동노드(115)는 고유한 이동노드 식별자(ID)를 가지며, 임의의 시점에서 임의의 지점에 위치할 수 있는 이동성이 있다. 또한, 이동노드(115)는 연속적으로 이동하거나, 때때로 이동하는(Nomadic) 사람 및 사물에 부착될 수 있다.Next, the
그리고 싱크노드(116)는 센서 네트워크(110)의 원천이며, 동시에 센서 네트워크(110)와 고정 네트워크인 전달망(예를 들면, 광대역통합망 등)을 서로 연결한다. 싱크노드(116)는 센서노드(예를 들면, 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114) 또는 이동노드(115))의 센서데이터를 수집하고, 그 수집된 센서데이터를 광대역통합망(120)을 통해 응용시스템(130)으로 전달한다. 또한, 싱크노드(116)는 응용시스템(130)의 쿼리를 센서노드로 전달하는 기능을 수행한다.The
반면, 광대역통합망(120)과 연결된 응용시스템(130)은 싱크노드(116)로부터 전송된 센서데이터를 이용하여 사용자에게 특정 응용서비스를 사용자 단말(131)을 통해 제공한다.In contrast, the
한편, 전술된 이동노드(115)의 위치측정은 그 주체와 센서 네트워크(110)의 운용방식에 따라 두 가지 경우로 나누어진다.On the other hand, the position measurement of the above-described
첫 번째, 이동노드(115)가 자신의 위치를 측정하는 경우를 살펴보면 다음과 같다. 우선, 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)는 자신의 ID와 위치정보(위치좌표)를 브로드캐스트하거나 유니캐스트한다. 그리고 이동노드(115)는 전송된 참조노 드 ID와 위치정보를 수신하고 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)와의 거리를 측정한다.First, a case in which the
두 번째, 응용시스템(130)이 이동노드(115)의 위치를 측정하는 경우를 살펴보면 다음과 같다. 우선, 이동노드(115)는 자신의 이동노드 ID가 포함된 메시지를 전송시점의 타임스탬프와 함께 브로드캐스트한다. 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)는 그 브로드캐스트된 메시지를 수신하고 이동노드(115)와의 거리를 측정한다. 그리고 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)는 측정된 거리측정치와 함께 자신의 위치정보를 싱크노드(116)를 거쳐 광대역통합망(120)을 통해 응용시스템(130)으로 전송한다.Second, a case where the
요컨대, 이동노드(115)의 지리적 위치측정은 그 주체와 센서 네트워크(110)의 운용방식에 따라 달라진다. 즉, 이동노드(115)에 의해 자체적으로 지리적 위치가 추정되거나, 응용시스템(130)의 위치측정기능에 의해 지리적 위치가 측정될 수 있다.In short, the geographic location of the
도 2 는 본 발명에 따른 응용시스템에서의 이동노드의 위치 측정 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a method for measuring a position of a mobile node in an application system according to the present invention.
도 2에 도시된 이동노드(115)의 위치 측정 방법은 응용시스템(130)이 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)로부터 전송된 제1 내지 제n 참조노드(111 내지 114)의 초기 거리측정치 및 위치정보를 이용하여 이동노드(115)의 위치를 측정하는 방법에 관한 것이다.The method for measuring the position of the
응용시스템(130)은 이동노드(115)에 대한 위치 측정 이벤트를 검출한 다(202). 검출된 위치 측정 이벤트는 응용시스템(130)의 타이머에 의해 주기적으로 발생될 수도 있다. 또한, 그 위치 측정 이벤트는 응용시스템(130)의 응용모듈에 의한 쿼리(Query)로서 발생될 수도 있다.
이어서, 응용시스템(130)은 위치 측정을 위해 필요한 데이터 정보(예를 들면, 참조노드 ID 또는 이동노드 ID, 타임스탬프, 참조노드에 대한 초기 거리측정치 및 위치정보 등)를 수집하고 그 수집된 데이터 정보 중 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수(N)를 계수한다(204). 응용시스템(130)은 위치 측정 이벤트에 대한 참조노드에 대한 초기 거리측정치 및 위치정보를 정해진 시간 동안에 수집한다.Subsequently, the
만약, 여러 개의 이동노드에 대한 위치 측정 이벤트가 동시에 존재한다면, 응용시스템(130)은 이동노드별로 일정한 시간 간격 동안에 수집되는 참조노드의 개수(N)를 계수한다. 즉, 측정대상이 되는 이동노드(115)에 대해서, 응용시스템(130)은 동일한 이동노드 ID 및 타임스탬프와 관련된 참조노드의 위치정보 개수(N)를 산출한다. 또한, 이동노드의 개수가 많으면, 응용시스템(130)은 각 이동노드(115)에 대해 서로 독립적인 시간 간격으로 참조노드의 개수를 계수할 수 있다.If location measurement events for multiple mobile nodes exist at the same time, the
응용시스템(130)은 계수된 참조노드의 개수(N)를 확인한다(206). 응용시스템(130)은 이동노드별 참조노드의 개수(N)에 따라 서로 다른 절차를 따른다. 참조노드의 개수(N)에 따라 이러한 절차를 구분하여 살펴보기로 한다.
첫째, 상기 확인 결과(206), 계수된 참조노드의 개수가 2개(N=2)이면, 응용시스템(130)은 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한지를 확인한다. 그 산출된 위 치정보가 이용가능하지 않다면, 응용시스템(130)은 수신된 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 데이터 정보(참조노드의 위치정보 및 그에 대한 초기 거리측정치)를 기초로 하여 가중치 결정 과정을 수행하고, 이어서 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다.First, if the
둘째, 상기 확인 결과(206), 참조노드의 개수가 3개(N=3)이면, 응용시스템(130)은 초기 거리측정치의 보정 과정과 가중치 산출 과정을 수행한다. 초기 거리측정치의 보정 과정과 가중치 산출 과정은 초기 거리측정치의 오차를 감소시키는 과정이다. 이러한 과정은 최소 평균제곱오차(MSE)를 기준으로 삼을 경우에 최소 평균제곱오차가 얻어질 때까지, 그렇지 않은 경우에는 정해진 횟수만큼 반복 수행된다. 그리고 최소 평균제곱오차가 산출되거나 또는 반복횟수가 완료되었다면, 응용시스템(130)은 가중치 산출 과정에서 얻어진 중간 위치측정치 및 가중치를 기초로 하는 위치정보 산출 과정을 수행하여 이동노드의 지리적 위치를 산출한다.Second, if the
셋째, 상기 확인 결과(206), 참조노드의 개수가 3개(N>3)이면, 응용시스템(130)은 부분 참조노드집합의 개수(S)를 참조노드의 개수(N)로 설정하고 수집된 초기 거리측정치가 좀더 높은 정확도를 갖도록 그 초기 거리측정치의 보정 과정 및 최소 거리측정치의 개수(S)를 줄이는 과정을 수행한다. 그리고 응용시스템(130)은 이동노드의 위치추정에 큰 영향을 미치는 즉, 최소 평균제곱오차를 가진 부분 참조노드집합과 그의 가중치를 반복적으로 구한 후, 부분 참조노드집합과 그의 가중치로부터 정확한 위치정보를 산출한다.Third, if the
요컨대, 위치정보 산출 과정은 이동노드별 참조노드의 개수에 따라 다르다. 이하, 이러한 위치정보 산출 과정을 상세하게 살펴보기로 한다.In short, the location information calculation process depends on the number of reference nodes for each mobile node. Hereinafter, the process of calculating the location information will be described in detail.
상기 확인 결과(206), 참조노드의 개수(N)가 2개이면, 응용시스템(130)은 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한지 여부를 확인한다(208). 여기서, 이용가능한 경우는 타이머에 의한 주기적인 위치측정에서 그 주기가 상당히 짧은 경우(예를 들어, 보통 수초 이내이나, 응용모델에 따라 다르게 선정될 수 있음)이다.As a result of the
상기 확인 결과(208), 이전에 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 응용시스템(130)은 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)에 대한 거리측정치 비율을 이용하여 하기의 [수학식 1]과 같이 참조노드별 가중치(, )를 결정한다(210). 즉, 참조노드(111)의 전체 개수(K)가 2개이고 이전에 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)에 대한 가중치(, )는 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)에 대한 거리측정치의 비율로서 정의된다. 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 위치정보가 각각 이고 그에 대한 초기 거리측정치가 각각 이면, 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)에 대한 가중치(, )는 하기의 [수학식 1]과 같다.If the check result 208, the previously calculated position information is not available, the
여기서, 및 는 제1 참조노드에 대한 초기 거리측정치, 및 는 제1 및 제2 참조노드에 대한 가중치를 나타낸다.here, And Is the initial distance measurement for the first reference node, And Denotes weights for the first and second reference nodes.
그리고 응용시스템(130)은 제1 및 제2 참조노드에 대한 가중치(, )를 이용하여 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다(212). 참조노드(111 및 112)의 개수가 두 개이고 이전에 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 응용시스템(130)은 제1 및 제2 참조노드에 대한 가중치(, )와 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 위치정보()를 하기의 [수학식 2]에 적용하여 이동노드(115)의 위치정보()를 산출한다.In addition, the
여기서, 은 이동노드의 위치정보, , 는 제1 및 제2 참조노드의 위치정보를 나타낸다.here, Is the location information of the mobile node, , Denotes location information of the first and second reference nodes.
상기의 [수학식 2]는 2개의 초기 거리측정치를 기초로 하여 이동노드(115)의 위치를 추정한 결과이다. 이러한 결과로 살펴보면, 이동노드(115)는 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 위치좌표가 서로 연결된 직선상에 위치하는 것으로 추정된다.
한편, 상기 확인 결과(208), 이전에 산출된 위치정보가 이용 가능하다면, 응용시스템(130)은 참조노드의 개수가 3(N=3)인 경우에 대한 가상 거리측정치 생성 과정인 "214" 과정을 수행한다. 여기서, 이전에 산출된 위치정보는 새로운 제3 참조노드의 위치정보로 새롭게 설정된다. 그리고 새롭게 설정된 제3 참조노드(113)에 대한 거리측정치()는 로서 정의된다.On the other hand, if the check result 208, the previously calculated position information is available, the
한편, 상기 확인 결과(206), 참조노드의 개수(N)가 3개이면, 응용시스템(130)은 "204" 과정에서 수집된 초기 거리측정치 중에서 일정한 기준에 의해 선정된 참조노드집합()의 초기(미정(未精)) 거리측정치()에 대해, 각 초기 거리측정치에 대한 간접적인 거리인 가상 거리측정치()를 산출한다(214). 응용시스템(130)은 하기의 [수학식 3] 내지 [수학식 8]과 같이, 선형화 최소자승 기법을 이용하여 참조노드의 초기 거리측정치로부터 이동노드의 가상 위치측정치를 산출하고, 산출된 이동노드의 가상 위치측정치와 참조노드의 위치 간 거리차를 이용하여 가상 거리측정치()를 생성한다. 여기서, 간접적인 거리 산출은 가상 거리측정치()를 의미하며, 초기 거리측정치()에 대한 정확도를 개선하기 위함이다. 하기의 [수학식 3] 내지 [수학식 8]을 참조하여 가상 거리측정치()의 산출 과정을 살펴보기로 한다.On the other hand, if the
여기서, 는 초기 거리측정치, 는 참조노드의 위치좌표, 및 는 이동노드의 초기 위치좌표를 나타낸다.here, Is the initial distance measurement, Is the position coordinate of the reference node, And Denotes the initial position coordinate of the mobile node.
일정기준에 의해 선정된 참조노드집합()에 대해, 각각의 참조노드와 이동노드(115) 간의 거리측정치에 대한 거리방정식은 하기의 [수학식 4]와 같이 정리된다.Reference node set selected by a certain standard ), The distance equation for the distance measurement between each reference node and the
그리고 최소자승 기법의 선형화를 위한 제한조건으로서, k번째 참조노드에 대한 거리방정식이 상기의 [수학식 4]에 적용되면, 하기의 [수학식 5]와 같은 선형화된 거리방정식이 구해진다.As a constraint for linearization of the least-squares method, when the distance equation for the k-th reference node is applied to Equation 4 above, a linearized distance equation such as Equation 5 below is obtained.
여기서, 및 는 k번째 참조노드의 위치좌표를 나타낸다.here, And Denotes the position coordinate of the kth reference node.
응용 시스템(130)은 최소자승 기법의 선형화를 위한 제한조건으로서, k번째 참조노드에 대한 거리방정식을 이용하여 가상 위치측정치()를 산출한다. 즉, 상기의 [수학식 5]를 벡터형식으로 표현하고 양변을 정리하면, k번째 참조노드를 제한조건으로 하는 가상 위치측정치()는 최소자승 기법에 따라 하기의 [수학식 6]과 같이 산출된다.The
여기서, T는 행렬의 트랜스포즈(Transpose)를 나타낸다.Here, T represents a transpose of the matrix.
행렬와 행렬는 각각 (K-1)×2 행렬과 (K-1)×1 행렬로서, 하기의 [수학식 7]과 같이 표현된다.procession And matrix Are (K-1) x 2 matrices and (K-1) x 1 matrices, respectively, and are expressed as shown in Equation 7 below.
여기서, 행렬와 행렬는 인 요소를 포함하지 않는다.Where matrix And matrix Is Does not contain the element
상기의 [수학식 6]에서 행렬식 은, 의 차원이 3인 경우에는 선형적인 역행렬을 통해 계산되고, 그 차원이 3을 초과한 경우에는 행렬 의 무어-펜로즈 의사 역(Moor-Penrose pseudo inverse) 행렬을 통해 계산된다.Determinant in Equation 6 above silver, If the dimension of is 3, the linear inverse is calculated. If the dimension exceeds 3, the matrix is calculated. Calculated by the Moor-Penrose pseudo inverse matrix.
따라서 가상 거리측정치()는 k번째 참조노드를 제한조건으로 하는 가상 위치측정치()와 초기 거리측정치()가 하기의 [수학식 8]에 적용되어 계산된다. 그러므로 응용시스템(130)은 이동노드(115)의 가상 위치측정치와 참조노드(111)의 위치 간의 거리로서 가상 거리측정치()를 산출한다.Therefore, the virtual distance measurement ( ) Is a virtual position measurement ( ) And the initial distance measurement ( ) Is calculated by applying to Equation 8 below. Therefore, the
여기서, 는 가상 거리측정치, 및 는 이동노드의 가상 위치측정치의 위치좌표를 나타낸다.here, Is a virtual distance measure, And Denotes the position coordinate of the virtual position measurement of the mobile node.
가상 거리측정치()를 생성하는 "214" 과정은 모든 k 즉, 에 대해서 반복된다.Virtual distance measure ( "214" process for every k, i.e. Is repeated for.
만약, 참조노드(111)의 전체 개수(K)가 2이고 이전 위치측정치가 유효한 경우이면, "214" 과정은 이전 위치측정치가 제3 참조노드의 위치좌표로 설정되고 그를 위한 거리측정치가 로서 정의된 참조노드집합에 대해 수행된다.If the total number K of the
한편, 응용시스템(130)은 "214" 과정에서 생성된 가상 거리측정치()와 초기 거리측정치()를 선형결합하여 중간 거리측정치()를 산출한다(216). 이는 초기 거리측정치()에 대한 정확도를 향상시키고, 잡음 및 간섭 등의 원인에 대한 거리오차를 완화하기 위함이다. "216" 과정을 구체적으로 살펴보면, 응용시스템(130)은 가상 거리측정치()와 초기 거리측정치()에 대한 산술평균치를 하기의 [수학식 9]와 같이 산출한다.On the other hand, the
여기서, 는 중간 거리측정치, 는 가상 거리측정치를 나타낸다.here, Is the intermediate distance measurement, Represents a virtual distance measurement.
그리고 응용시스템(130)은 중간 거리측정치()와 참조노드(111)의 위치정보()를 이용하여 중간 위치측정치()를 산출한다. 그리고 응용시스템(130)은 중간 위치측정치() 및 참조노드의 위치정보를 기초로 하여 측정오차를 산출하고 그 산출된 측정오차를 이용하여 참조노드별 가중치()를 산출한다(218).The
구체적으로 살펴보면, 응용시스템(130)은 거리측정치()와 참조노드(111)의 위치정보()로부터 가장 큰 거리측정치()인 최단 거리방정식을 구한다. 그리고 응용시스템(130)은 그 가장 큰 거리측정치()의 최단 거리방정식을 제한조건을 이용하는 선형화 최소자승 기법에 따라 중간 위치측정치()를 하기의 [수학식 10]과 같이 산출한다.Specifically, the
여기서, T는 행렬의 트랜스포즈(transpose)를 나타내고, 행렬와 행렬는 (K-1)×2와 (K-1)×1인 행렬로서, 하기의 [수학식 11]과 같이 표현된다.Where T represents the transpose of the matrix, And matrix Are matrixes of (K-1) × 2 and (K-1) × 1, and are expressed as shown in Equation 11 below.
행렬와 행렬에서 인 요소는 포함되지 않고, 는 가장 큰 거리측정치, 와 는 가장 큰 거리측정치()와 관련된 참조노드의 위치정보를 나타낸다.procession And matrix in Element is not included, Is the largest distance measure, Wow Is the largest distance measurement ( ) Indicates location information of the reference node.
그리고 응용시스템(130)은 평균제곱오차를 산출한 후 측정오차에 반비례하도 록, 그의 역으로서 그 가중치()를 산출한다. 응용시스템(130)은 이동노드(115)의 중간 위치측정치(), 중간 거리측정치() 및 참조노드(111)의 위치정보()로부터 하기의 [수학식 12]와 같이 계산된 거리차의 합을 이용하여 가중치()를 위한 거리측정오차인 평균제곱오차(MSE)를 계산한다.The
여기서, 는 평균제곱오차, 는 중간 위치측정치, 및 는 중간 위치측정치의 위치좌표를 나타낸다.here, Is the mean squared error, Is an intermediate position measurement, And Indicates the position coordinate of the intermediate position measurement value.
따라서 응용시스템(130)은 가중치()를 하기의 [수학식 13]과 같이 참조노드집합의 크기로 정규화한 값으로 결정한다. 즉, 응용시스템(130)은 중간 위치측정치와 참조노드 위치 간 평균제곱오차(MSE)를 하기의 [수학식13]과 같이 참조노드집합의 개수로 정규화한다.Therefore, the
여기서, 는 참조노드집합의 크기를 나타낸다.here, Denotes the size of the reference node set.
응용시스템(130)은 평균제곱오차(MSE)가 최소인지 여부를 확인한다(220). 상기 확인 결과(220), 평균제곱오차(MSE)가 최소가 아니면, 응용시스템(130)은 "214" 과정부터 다시 수행한다. 즉, 응용시스템(130)은 평균제곱오차(MSE)가 최소일 때까지 또는 미리 정해진 반복횟수 동안에 반복적으로 "214" 내지 "220" 과정을 수행한다. 이러한 "214" 과정 내지 "220" 과정은 거리측정치의 오차를 감소시키기 위하여, 최소 평균제곱오차(MSE: Mean Square Error)를 기준으로 삼을 경우에 수행된다. 여기서, 최소 평균제곱오차(MSE)를 찾는 반복 수행 과정에서 반복 횟수가 첫 번째이면, 평균제곱오차(MSE)가 최소값으로 설정되고 중간 거리측정치()는 로 대체된다. 반면, 정해진 횟수 동안의 반복 수행 과정에서, 중간 거리측정치()만이 로 대체된다.
한편, 상기 확인 결과(220), 평균제곱오차(MSE)가 최소이면, 응용시스템(130)은 중간 위치측정치() 및 그 가중치()를 기초로 하여 이동노드(111)의 위치정보를 산출한다(222). 즉, 응용시스템(130)은 중간 위치측정 치() 및 그 가중치()에 의한 정규화 선형결합을 이용하여 하기의 [수학식 14]와 같이 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다. 여기서, 위치정보는 지리적 위치좌표일 수 있다. 이러한 이동노드(115)의 위치정보는 참조노드의 전체 개수(K)가 두 개이고 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한 경우, 또는 참조노드의 전체 개수(K)가 세 개 이상인 경우에 하기의 [수학식 14]와 같이 구해진다.On the other hand, if the
여기서, 는 이동노드의 위치정보, 는 k번째 참조노드를 제한조건으로 하는 중간 위치측정치, 는 k번째 부분 참조노드집합, 은 "218" 과정에서의 개별 가중치 산출을 위해 고려된 참조노드집합의 개수를 나타낸다.here, Is the location information of the mobile node, Is an intermediate position measurement with the k th reference node as the constraint, Is the kth partial reference node set, Denotes the number of reference node sets considered for calculating individual weights in the process of "218".
상기의 [수학식 14]에서 분자의 각 가중치는 각 참조노드집합이 서로 다른 중요도를 가지고 이동노드 위치측정 결과에 기여한다는 사실을 고려하여, 큰 오차를 가진 중간 위치측정치의 비율을 낮추고 작은 오차를 가진 중간 위치측정치의 비율을 높이기 위함이다. 상기의 [수학식 14]에서 분모인 가중치의 정규화는 모든 오차의 크기를 상대적인 크기로 만들어 줄 수 있다.In the above Equation 14, each weight of the numerator lowers the ratio of the intermediate position measurement with a large error and considers the fact that each reference node set has a different importance and contributes to the mobile node positioning result. This is to increase the ratio of the intermediate position measurement. The normalization of the denominator weights in Equation (14) can make all the magnitudes of the errors relative.
한편, 상기 확인 결과(206), 참조노드의 개수(N)가 3개이상(N > 3)이면, 응용시스템(130)은 참조노드의 개수(N)를 최소 거리측정치의 개수(S)로 설정한다(224).On the other hand, if the
그리고 초기 거리측정치가 좀더 높은 정확도를 갖도록, 응용시스템(130)은 "214" 및 "216" 과정과 동일한 방식으로 가상 거리측정치를 생성하고 중간 거리측정치를 산출한다(226). 즉, 응용시스템(130)은 가상 거리측정치()를 산출하고, 그 산출된 가상 거리측정치()와 초기 거리측정치()에 대한 선형결합 과정을 수행한다. 여기서, "226" 과정은 2회 연속적으로 반복되는 것으로 제한할 수 있다. 횟수 제한은 여러 과정으로 나뉘어 있는 후속 처리 과정의 처리시간 및 부하를 고려해서, 평균제곱오차(MSE)의 1차적인 완화를 이루기 위한 것이다. 2번째 처리 과정이 반복될 때, 중간 거리측정치()는 가상 거리측정치를 생성하는 과정을 위해 1차 갱신된 초기 거리측정치()로 대체된다. 즉, 와 같이 설정된다.And so that the initial distance measurement has a higher accuracy, the
그리고 응용시스템(130)은 "226" 과정에서 산출된 중간 거리측정치를 이용하여 상기의 [수학식 10] 내지 [수학식 13]를 이용하여 중간 위치측정치()를 산출하고, 그 산출된 중간 위치측정치를 이용하여 평균제곱오차(MSE), 및 그 가중치를 산출한다(228). 즉, 최소 거리측정치의 개수(S)가 참조노드의 개수(N)인 경 우(S=N)에, 응용시스템(130)은 "226" 과정에서 산출된 중간 거리측정치()와, "228" 과정에서 산출된 중간 위치측정치()를 이용하여 평균제곱오차(MSE) 및 가중치를 산출한다. "228" 과정은 이동노드(115)의 위치추정에 큰 영향을 미치는 즉, 최소 평균제곱오차(MSE)를 가진 부분 참조노드집합에 대해 반복적으로 수행된다. 여기서, 구해진 평균제곱오차(MSE)가 최소 평균제곱오차(MSE)로 설정된다. 평균제곱오차(MSE) 및 가중치 산출 과정은 S개의 부분 참조노드집합 각각에 대해 수행되고, 최소 평균제곱오차(MSE) 및 그와 관련된 부분 참조노드집합이 선정된다.In addition, the
그리고 응용시스템(130)은 산출된 평균제곱오차(MSE)를 이용하여 최소 평균제곱오차(MSE)를 가지는 참조노드집합을 선정한다(230).The
그리고 응용시스템(130)은 선정된 최소 거리측정치의 개수(S)가 3개인지를 확인한다(232). 즉, "232" 과정은 최소 거리측정치의 개수(S)가 3일 때(S=3)까지 반복된다. 여기서, S=3 즉, 개수가 3개인 것은 위치측정이 가능한 최소의 참조노드집합의 개수를 나타낸다.The
상기 확인 결과(232), 선정된 최소 거리측정치의 개수(S)가 3개가 아니면, 응용시스템(130)은 최소 평균제곱오차(MSE)를 가진 참조노드집합에 대해 1개만큼 작은 크기를 가진 부분 참조노드집합을 생성하기 위해, S=S-1로 설정한다(234).As a result of the
그리고 응용시스템(130)은 1개만큼 감소된 최소 거리측정치의 개수(S)에 따라 부분 참조노드집합을 생성한다(236). 그리고 응용시스템(130)은 "228" 과정부터 다시 수행한다.The
"236" 과정을 구체적으로 살펴보면, 응용시스템(130)은 "230" 과정에서 선정된 최소 평균제곱오차(MSE)를 가진 참조노드집합()에 대해 그 크기가 적어도 하나만큼 작은 부분 참조노드집합을 생성한다. 응용시스템(130)은 참조노드집합()의 각 원소를 하나씩 순차적으로 제거함으로써, 그 크기가 1개만큼 작은 부분 참조노드집합을 생성할 수 있다. 만약, 참조노드집합()의 크기가 L개라면, L-1개의 크기를 가진 부분 참조노드집합은 L개의 서로 다른 부분집합으로 이루어질 수 있다. 예를 들면, 참조노드집합()이 참조노드(111)의 위치정보()와 같이 L개의 원소를 포함하는 것이라면, 그 부분집합들은 하기의 [수학식 15]와 같은 형태로 이루어진다.Looking specifically at the process "236", the
결과적으로, k=1일 때, 부분 참조노드집합()은 원래의 참조노드집합()에서 그 첫 번째 원소를 제외한 나머지 원소들로 이루어진 것이다. "236" 과정에서 생성된 이들 부분 참조노드집합()은 각각의 중간 위치측정치 및 가중치를 산출하기 위해 "228" 과정부터 다시 수행한다.As a result, when k = 1, the partial reference node set ( ) Is the original reference node set ( ) Is made up of elements other than the first element. The partial reference node set created in the process of "236" ( ) Is performed again from the "228" process to calculate each intermediate position measurement and weight.
여기서, 부분 참조노드집합()에서 첨자 번호(k)는 편의상 최초의 것으 로부터 생성된 순으로 부여하기로 한다. 예를 들어, L개의 참조노드로 이루어진 초기 참조노드집합을 이라면, 그의 부분집합에 대한 번호는 에 이어서 와 같이 L개만큼 순차적으로 부여된다. 다시 이들 중에서 임의의 집합에 대한 부분집합에 대한 번호는 와 같이 L-1개만큼 순차적으로 이어진다. Where the partial reference node set ( Subscript number (k) is given for convenience in the order in which it is generated from the first one. For example, an initial reference node set consisting of L reference nodes If the number for his subset is Followed by As shown in the order of L number. Again, the numbers for subsets of any of these As shown in the sequence as L-1.
상기 확인 결과(232), 선정된 부분 참조노드집합의 개수(S)가 3개이면, 응용시스템(130)은 "228" 과정에서 산출된 모든 중간 위치측정치() 및 그 가중치()의 정규화 가중 선형결합을 이용하여 하기의 [수학식 16]과 같이 이동노드(115)의 위치정보()를 산출한다(238). 그러므로 응용시스템(130)은 개선된 거리측정치와 최소 평균제곱오차의 참조노드집합에 대해서만 이동노드의 위치정보를 고려하기 때문에 정확한 위치정보를 사용자에게 제공할 수 있다.As a result of the
여기서, 는 이동노드의 위치정보, 는 k번째 참조노드를 제한조건으로 하는 중간 위치측정치, 는 k번째 부분 참조노드집합, 은 "218" 과정에서의 개별 가중치 산출을 위해 고려된 참조노드집합의 개수를 나타낸다.here, Is the location information of the mobile node, Is an intermediate position measurement with the k th reference node as the constraint, Is the kth partial reference node set, Denotes the number of reference node sets considered for calculating individual weights in the process of "218".
전술된 바와 같이, 이동노드(115)의 위치 측정은 고려되는 참조노드의 개수에 따라, 중간 위치측정치, 참조노드 위치정보 및 그의 가중치를 기초로 하여 몇 가지 방법에 의해 이루어진다. 즉, 응용시스템(130)은 참조노드(111)의 개수에 따라 중간 위치측정치(), 참조노드(111)의 위치정보 및 그의 가중치를 기초로 하여 전술된 "208" 내지 "212" 과정, "214" 내지 "222" 과정, 또는 224" 내지 "238" 과정 중 어느 하나의 과정에 따라 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다.As described above, the position measurement of the
그리고 "212", "222", 및 "238" 과정에서 이동노드(115)의 위치정보가 산출된 후, 응용시스템(130)은 위치측정에 대한 인터럽트가 있는지 여부를 확인한다(240).After the position information of the
상기 확인 결과(240), 위치측정에 대한 인터럽트가 있으면, 응용시스템(130)은 "206" 과정부터 다시 수행한다. 즉, 응용시스템(130)은 위치측정 과정을 반복적 으로 수행한다. 반면, 위치측정에 대한 인터럽트가 없으면, 응용시스템(130)은 위치측정 과정을 종료한다.As a result of the
도 3 은 본 발명에 따른 이동노드에서의 위치 측정 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method for measuring a position in a mobile node according to the present invention.
도 3에 도시된 이동노드의 위치 측정 방법은 이동노드(115)가 참조노드(111)의 거리측정치 및 위치정보를 이용하여 자신의 위치를 측정하는 과정에 관한 것이다. 여기서, 최소 거리측정치가 3개 이상(S > 3)일 때, 이동노드(115)의 처리부담을 덜기 위해 가장 작은 4개의 거리측정치만이 이용될 수 있다. 그 이외에 다른 처리과정은 전술된 위치측정 과정과 동일하게 처리될 수 있다.The method for measuring the position of the mobile node illustrated in FIG. 3 relates to a process in which the
이동노드(115)는 이동노드(115) 자신에 대한 위치 측정 이벤트를 검출한다(302).The
이어서, 이동노드(115)는 위치 측정을 위해 필요한 데이터 정보(예를 들면, 참조노드 ID 또는 이동노드 ID, 타임스탬프, 참조노드에 대한 초기 거리측정치 및 위치정보 등)를 수집하고 그 수집된 데이터 정보 중 초기 거리측정치에 대응하는 참조노드의 개수(N)를 계수한다(304). 이동노드(115)는 위치 측정 이벤트에 대한 참조노드에 대한 초기 거리측정치 및 위치정보를 정해진 시간 동안에 수집한다.Subsequently, the
이동노드(115)는 계수된 참조노드의 개수(N)를 확인한다(306). 이동노드(115)는 이동노드별 참조노드의 개수(N)에 따라 서로 다른 절차를 따른다. 참조노드의 개수(N)에 따라 이러한 절차를 구분하여 살펴보기로 한다.The
첫째, 상기 확인 결과(306), 계수된 참조노드의 개수가 2개(N=2)이면, 이동 노드(115)는 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한지를 확인한다. 그 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 이동노드(115)는 수신된 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 데이터 정보(참조노드의 위치정보 및 그에 대한 초기 거리측정치)를 기초로 하여 가중치 결정 과정을 수행하고, 이어서 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다.First, if the
둘째, 상기 확인 결과(306), 참조노드의 개수가 3개(N=3)이면, 이동노드(115)는 초기 거리측정치의 보정 과정과 가중치 산출 과정을 수행한다. 초기 거리측정치의 보정 과정과 가중치 산출 과정은 초기 거리측정치의 오차를 감소시키는 과정이다. 이러한 과정은 최소 평균제곱오차(MSE)를 기준으로 삼을 경우에 최소 평균제곱오차가 얻어질 때까지, 그렇지 않은 경우에는 정해진 횟수만큼 반복 수행된다. 그리고 최소 평균제곱오차가 산출되거나 또는 반복횟수가 완료되었다면, 이동노드(115)는 가중치 산출 과정에서 얻어진 중간 위치측정치 및 가중치를 기초로 하는 위치정보 산출 과정을 수행하여 이동노드의 지리적 위치를 산출한다.Second, when the
셋째, 상기 확인 결과(306), 참조노드의 개수가 3개(N>3)이면, 이동노드(115)는 최소 거리측정치의 개수(S)를 4개로 설정하고 수집된 초기 거리측정치가 좀더 높은 정확도를 갖도록 그 초기 거리측정치의 보정 과정 및 최소 거리측정치의 개수(S)를 줄이는 과정을 수행한다. 그리고 이동노드(115)는 이동노드의 위치추정에 큰 영향을 미치는 즉, 최소 평균제곱오차를 가진 부분 참조노드집합과 그의 가중치를 반복적으로 구한 후, 부분 참조노드집합과 그의 가중치로부터 정확한 위치정보를 산출한다.Third, if the
요컨대, 위치정보 산출 과정은 이동노드별 참조노드의 개수에 따라 다르다. 이하, 이러한 위치정보 산출 과정을 상세하게 살펴보기로 한다.In short, the location information calculation process depends on the number of reference nodes for each mobile node. Hereinafter, the process of calculating the location information will be described in detail.
상기 확인 결과(306), 참조노드의 개수(N)가 2개이면, 이동노드(115)는 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한지 여부를 확인한다(308). 여기서, 이용가능한 경우는 타이머에 의한 주기적인 위치측정에서 그 주기가 상당히 짧은 경우(예를 들어, 보통 수초 이내이나, 응용모델에 따라 다르게 선정될 수 있음)이다.As a result of the
상기 확인 결과(308), 이전에 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 이동노드(115)는 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)에 대한 거리측정치 비율을 이용하여 상기의 [수학식 1]과 같이 참조노드별 가중치(, )를 결정한다(310).If the check result 308, the previously calculated position information is not available, the
그리고 이동노드(115)는 제1 및 제2 참조노드에 대한 가중치(, )를 이용하여 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다(312). 참조노드(111 및 112)의 개수가 두 개이고 이전에 산출된 위치정보가 이용가능하지 않다면, 이동노드(115)는 제1 및 제2 참조노드에 대한 가중치(, )와 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 위치정보()를 상기의 [수학식 2]에 적용하여 이동노드(115)의 위치정보()를 산출한다.In addition, the
상기의 [수학식 2]는 2개의 초기 거리측정치를 기초로 하여 이동노드(115)의 위치를 추정한 결과이다. 이러한 결과로 살펴보면, 이동노드(115)는 제1 및 제2 참조노드(111 및 112)의 위치좌표가 서로 연결된 직선상에 위치하는 것으로 추정된다.
한편, 상기 확인 결과(308), 이전에 산출된 위치정보가 이용 가능하다면, 이동노드(115)는 참조노드의 개수가 3개(N=3)인 경우에 대한 가상 거리측정치 생성 과정인 "314" 과정을 수행한다. 여기서, 이전에 산출된 위치정보는 새로운 제3 참조노드의 위치정보로 새롭게 설정된다. 그리고 새롭게 설정된 제3 참조노드(113)에 대한 거리측정치()는 로서 정의된다.On the other hand, if the check result 308, the previously calculated position information is available, the
한편, 상기 확인 결과(306), 참조노드의 개수(N)가 3개이면, 이동노드(115)는 "304" 과정에서 수집된 초기 거리측정치 중에서 일정한 기준에 의해 선정된 참조노드집합()의 초기(미정(未精)) 거리측정치()에 대해, 각 초기 거리측정치에 대한 간접적인 거리인 가상 거리측정치()를 산출한다(314). 이동노드(115)는 상기의 [수학식 3] 내지 [수학식 8]과 같이, 참조노드의 초기 거리측정치로부터 선형화 최소자승 기법에 의해 이동노드의 가상 위치측정치를 산출하고, 산출된 이동노드의 가상 위치측정치와 참조노드의 위치 간 거리차를 이용하여 가상 거리측정치()를 생성한다.On the other hand, if the
만약, 참조노드(111)의 전체 개수(K)가 2이고 이전 위치측정치가 유효한 경우이면, "314" 과정은 이전 위치측정치가 제3 참조노드의 위치좌표로 설정되고 그를 위한 거리측정치가 로서 정의된 참조노드집합에 대해 수행된다.If the total number K of the
한편, 이동노드(115)는 "314" 과정에서 생성된 가상 거리측정치()와 초 기 거리측정치()를 선형결합하여 중간 거리측정치()를 산출한다(316). 이는 초기 거리측정치()에 대한 정확도를 향상시키고, 잡음 및 간섭 등의 원인에 대한 거리오차를 완화하기 위함이다. "316" 과정을 구체적으로 살펴보면, 이동노드(115)는 가상 거리측정치()와 초기 거리측정치()에 대한 산술평균치를 상기의 [수학식 9]와 같이 산출한다.On the other hand, the
그리고 이동노드(115)는 중간 거리측정치()와 참조노드(111)의 위치정보()를 이용하여 중간 위치측정치()를 산출한다. 그리고 이동노드(115)는 중간 위치측정치() 및 참조노드의 위치정보를 기초로 하여 측정오차를 산출하고 그 산출된 측정오차를 이용하여 참조노드별 가중치()를 산출한다(318).And the moving
구체적으로 살펴보면, 이동노드(115)는 거리측정치()와 참조노드(111)의 위치정보()로부터 가장 큰 거리측정치()인 최단 거리방정식을 구한다. 그리고 이동노드(115)는 그 가장 큰 거리측정치()의 최단 거리방정식을 제한조건을 이용하는 선형화 최소자승 기법에 따라 중간 위치측정치()를 상기의 [수학식 10]과 같이 산출한다.Specifically, the
그리고 이동노드(115)는 평균제곱오차를 산출한 후 측정오차에 반비례하도록, 그의 역으로서 그 가중치()를 산출한다. 이동노드(115)는 이동노드(115)의 중간 위치측정치(), 중간 거리측정치() 및 참조노드(111)의 위치정보()로부터 상기의 [수학식 12]와 같이 계산된 거리차의 합을 이용하여 가중치()를 위한 거리측정오차인 평균제곱오차(MSE)를 계산한다.The
따라서 이동노드(115)는 가중치()를 상기의 [수학식 13]과 같이 참조노드집합의 크기로 정규화한 값으로 결정한다. 즉, 이동노드(115)는 중간 위치측정치와 참조노드 위치 간 평균제곱오차(MSE)를 상기의 [수학식13]과 같이 참조노드집합의 개수로 정규화한다.Therefore, the
이동노드(115)는 평균제곱오차(MSE)가 최소인지 여부를 확인한다(320). 상기 확인 결과(320), 평균제곱오차(MSE)가 최소가 아니면, 이동노드(115)는 "314" 과정부터 다시 수행한다. 즉, 이동노드(115)는 평균제곱오차(MSE)가 최소일 때까지 또는 미리 정해진 반복횟수 동안에 반복적으로 "314" 내지 "320" 과정을 수행한다. 이러한 "314" 과정 내지 "320" 과정은 거리측정치의 오차를 감소시키기 위하여, 최소 평균제곱오차(MSE: Mean Square Error)를 기준으로 삼을 경우에 수행된다. 여기서, 최소 평균제곱오차(MSE)를 찾는 반복 수행 과정에서 반복 횟수가 첫 번째이면, 평균제곱오차(MSE)가 최소값으로 설정되고 중간 거리측정치()는 로 대체된다. 반면, 정해진 횟수 동안의 반복 수행 과정에서, 중간 거리측정치()만이 로 대체된다.The
한편, 상기 확인 결과(320), 평균제곱오차(MSE)가 최소이면, 이동노드(115)는 중간 위치측정치() 및 그 가중치()를 기초로 하여 이동노드(111)의 위치정보를 산출한다(322). 즉, 이동노드(115)는 중간 위치측정치() 및 그 가중치()에 의한 정규화 선형결합을 이용하여 상기의 [수학식 14]와 같이 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다. 여기서, 위치정보는 지리적 위치좌표일 수 있다. 이러한 이동노드(115)의 위치정보는 참조노드의 전체 개수(K)가 두 개이고 이전에 산출된 위치정보가 이용가능한 경우, 또는 참조노드의 전체 개수(K)가 세 개 이상인 경우에 상기의 [수학식 14]와 같이 구해진다.On the other hand, if the
한편, 상기 확인 결과(306), 참조노드의 개수(N)가 3개이상(N > 3)이면, 이동노드(115)는 최소 거리측정치의 개수(S)를 일정 참조노드의 개수(N)로 설정한다(324). 예를 들어, 이동노드(115)는 최소 거리측정치의 개수(S)를 4개로 설정한다.On the other hand, if the
그리고 초기 거리측정치가 좀더 높은 정확도를 갖도록, 이동노드(115)는 "314" 및 "316" 과정과 동일한 방식으로 가상 거리측정치를 생성하고 중간 거리측정치를 산출한다(326). 즉, 이동노드(115)는 가상 거리측정치()를 산출하고, 그 산출된 가상 거리측정치()와 초기 거리측정치()에 대한 선형결합 과정을 수행한다. 여기서, "326" 과정은 2회 연속적으로 반복되는 것으로 제한할 수 있다. 횟수 제한은 여러 과정으로 나뉘어 있는 후속 처리 과정의 처리시간 및 부하를 고려해서, 평균제곱오차(MSE)의 1차적인 완화를 이루기 위한 것이다. 2번째 처리 과정이 반복될 때, 중간 거리측정치()는 가상 거리측정치를 생성하는 과정을 위해 1차 갱신된 초기 거리측정치()로 대체된다. 즉, 와 같이 설정된다.And, so that the initial distance measurement has a higher accuracy, the
그리고 이동노드(115)는 "326" 과정에서 산출된 중간 거리측정치를 이용하여 상기의 [수학식 10] 내지 [수학식 13]를 이용하여 중간 위치측정치()를 산출하고, 그 산출된 중간 위치측정치를 이용하여 평균제곱오차(MSE), 및 그 가중치를 산출한다(328). 즉, 최소 거리측정치의 개수(S)가 참조노드의 개수(N)인 경우(S=N)에, 이동노드(115)는 "326" 과정에서 산출된 중간 거리측정치()와, "328" 과정에서 산출된 중간 위치측정치()를 이용하여 평균제곱오차(MSE) 및 가중치를 산출한다. "328" 과정은 이동노드(115)의 위치추정에 큰 영향을 미치는 즉, 최소 평 균제곱오차(MSE)를 가진 부분 참조노드집합에 대해 반복적으로 수행된다. 여기서, 구해진 평균제곱오차(MSE)가 최소 평균제곱오차(MSE)로 설정된다. 평균제곱오차(MSE) 및 가중치 산출 과정은 S개의 부분 참조노드집합 각각에 대해 수행되고, 최소 평균제곱오차(MSE) 및 그와 관련된 부분 참조노드집합이 선정된다.The
그리고 이동노드(115)는 산출된 평균제곱오차(MSE)를 이용하여 최소 평균제곱오차(MSE)를 가지는 참조노드집합을 선정한다(330).The
그리고 이동노드(115)는 선정된 최소 거리측정치의 개수(S)가 3개인지를 확인한다(332). 즉, "332" 과정은 최소 거리측정치의 개수(S)가 3일 때(S=3)까지 반복된다. 여기서, S=3 즉, 개수가 3개인 것은 위치측정이 가능한 최소의 참조노드집합의 개수를 나타낸다.The
상기 확인 결과(332), 선정된 최소 거리측정치의 개수(S)가 3개를 초과하면, 이동노드(115)는 최소 평균제곱오차(MSE)를 가진 참조노드집합에 대해 1개만큼 작은 크기를 가진 부분 참조노드집합을 생성하기 위해, S=S-1로 설정한다(334).As a result of the
그리고 이동노드(115)는 1개만큼 감소된 최소 거리측정치의 개수(S)에 따라 부분 참조노드집합을 생성한다(336). 그리고 이동노드(115)는 "328" 과정부터 다시 수행한다.The
"336" 과정을 구체적으로 살펴보면, 이동노드(115)는 "330" 과정에서 선정된 최소 평균제곱오차(MSE)를 가진 참조노드집합()에 대해 그 크기가 1만큼 작은 부분 참조노드집합을 생성한다. 이동노드(115)는 참조노드집합()의 각 원소를 하나씩 순차적으로 제거함으로써, 그 크기가 1개만큼 작은 부분 참조노드집합을 생성할 수 있다. 만약, 참조노드집합()의 크기가 L개라면, L-1개의 크기를 가진 부분 참조노드집합은 L개의 서로 다른 부분집합으로 이루어질 수 있다. 예를 들면, 참조노드집합()이 참조노드(111)의 위치정보()와 같이 L개의 원소를 포함하는 것이라면, 그 부분집합들은 상기의 [수학식 15]와 같은 형태로 이루어진다.Looking at the process "336" in detail, the
결과적으로, k=1일 때, 부분 참조노드집합()은 원래의 참조노드집합()에서 그 첫 번째 원소를 제외한 나머지 원소들로 이루어진 것이다. "336" 과정에서 생성된 이들 부분 참조노드집합()은 각각의 중간 위치측정치 및 가중치를 산출하기 위해 "328" 과정부터 다시 수행한다.As a result, when k = 1, the partial reference node set ( ) Is the original reference node set ( ) Is made up of elements other than the first element. The partial reference node set created in the process of "336" ( ) Is performed again from the “328” process to calculate each intermediate position measurement and weight.
상기 확인 결과(332), 선정된 부분 참조노드집합의 개수(S)가 3개이면, 이동노드(115)는 "328" 과정에서 산출된 모든 중간 위치측정치() 및 그의 가중치()의 정규화 가중 선형결합을 이용하여 상기의 [수학식 16]과 같이 이동노드(115)의 위치정보()를 산출한다(338).As a result of the
전술된 바와 같이, 이동노드(115)의 위치 측정은 고려되는 참조노드의 개수에 따라, 중간 위치측정치, 참조노드 위치정보 및 그의 가중치를 기초로 하여 몇 가지 방법에 의해 이루어진다. 즉, 이동노드(115)는 참조노드(111)의 개수에 따라 중간 위치측정치(), 참조노드(111)의 위치정보 및 그의 가중치를 기초로 하여 전술된 "308" 내지 "312" 과정, "314" 내지 "322" 과정, 또는 324" 내지 "338" 과정 중 어느 하나의 과정에 따라 이동노드(115)의 위치정보를 산출한다.As described above, the position measurement of the
그리고 "312", "322", 및 "338" 과정에서 이동노드(115)의 위치정보가 산출된 후, 이동노드(115)는 위치측정에 대한 인터럽트가 있는지 여부를 확인한다(340).After the position information of the
상기 확인 결과(340), 위치측정에 대한 인터럽트가 있으면, 이동노드(115)는 "306" 과정부터 다시 수행한다. 즉, 이동노드(115)는 위치측정 과정을 반복적으로 수행한다. 반면, 위치측정에 대한 인터럽트가 없으면, 이동노드(115)는 위치측정 과정을 종료한다.As a result of the
한편, 본 발명은 반복적인 가중치 산출을 통한 이동노드(115)의 위치측정 과정에 의하면 참조노드의 개수가 많은 경우 가중치 산출에 따른 그 복잡도를 상당히 낮출 수 있다. 예를 들어, 종래의 위치측정 기술에서는 수집된 참조노드 및 거리측정치가 N=7개일 때 최종 위치정보에 영향을 미치는 가능한 참조노드집합의 크기는 99개이지만, 본 발명에서는 26개()만이 고려되기 때문에, 그 복잡도가 상당히 줄어들 수 있다. 여기서, 는 일 때 0 이고, 일 때 값을 가진다.Meanwhile, according to the present invention, when the number of reference nodes is large, according to the position measuring process of the
따라서 본 발명에 따른 위치측정 방법에 의하면 참조노드가 적거나 또는 잡음, 페이딩, 다경로 같은 상당한 평균제곱오차가 포함된 경우에도 거리측정치가 정제되고 이동노드의 위치정보에 기여할 수 있는(영향을 미치는) 모든 참조노드집합 중에서 최소오차를 가진 참조노드집합이 활용될 수 있기 때문에 낮은 복잡도로도 상당히 정확한 이동노드의 위치정보 산출이 가능하다.Therefore, according to the position measuring method according to the present invention, even when there are few reference nodes or significant mean square errors such as noise, fading, and multipath are included, the distance measurement can be refined and contribute to the position information of the mobile node. Since the reference node set with the minimum error among all the reference node sets can be used, it is possible to calculate the location information of the mobile node with high accuracy even at low complexity.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.On the other hand, the method of the present invention as described above can be written in a computer program. And the code and code segments constituting the program can be easily inferred by a computer programmer in the art. In addition, the written program is stored in a computer-readable recording medium (information storage medium), and read and executed by a computer to implement the method of the present invention. The recording medium may include any type of computer readable recording medium.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.
도 1 은 본 발명이 적용되는 센서 네트워크 및 응용시스템의 일실시예 구성도,1 is a configuration diagram of an embodiment of a sensor network and an application system to which the present invention is applied;
도 2 는 본 발명에 따른 응용시스템에서의 이동노드의 위치 측정 방법에 대한 일실시예 흐름도,2 is a flowchart illustrating a method for measuring a position of a mobile node in an application system according to the present invention;
도 3 은 본 발명에 따른 이동노드에서의 위치 측정 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method for measuring a position in a mobile node according to the present invention.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for the main parts of the drawings
110: 센서 네트워크 111 내지 114: 참조노드110:
115: 이동노드 116: 싱크노드115: mobile node 116: sink node
120: 광대역통합망 130: 응용시스템120: broadband integrated network 130: application system
131: 사용자 단말131: user terminal
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KR101145657B1 (en) * | 2010-05-11 | 2012-05-24 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method of correcting distance measurement error between sensor nodes, and apparatus thereof |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101145657B1 (en) * | 2010-05-11 | 2012-05-24 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method of correcting distance measurement error between sensor nodes, and apparatus thereof |
KR101505624B1 (en) * | 2014-01-03 | 2015-03-24 | 아주대학교산학협력단 | Mobility prediction scheme based on Relative Mobile Characteristics |
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