WO2012146801A1 - Método de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos - Google Patents

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WO2012146801A1
WO2012146801A1 PCT/ES2012/000107 ES2012000107W WO2012146801A1 WO 2012146801 A1 WO2012146801 A1 WO 2012146801A1 ES 2012000107 W ES2012000107 W ES 2012000107W WO 2012146801 A1 WO2012146801 A1 WO 2012146801A1
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anchored
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Julio BARBANCHO CONCEJERO
Carlos LEÓN DE MORA
Diego Francisco LARIOS MARÍN
Joaquín LUQUE RODRÍGUEZ
Francisco Javier Molina Cantero
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Universidad de Sevilla
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Universidad de Sevilla
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0284—Relative positioning
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    • G01S5/0278—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves involving statistical or probabilistic considerations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management

Definitions

  • the present invention relates to a method and a system for estimating the position of mobile equipment, whose position is unknown from a series of known position equipment.
  • the main object of the present invention is an intelligent location system on wireless sensor networks, characterized by its low consumption and for being designed to be used in wireless sensor networks, and which determines the position of the mobile nodes by using computational intelligence techniques
  • a network of wireless sensors is made up of a series of small, low-power devices, with the ability to communicate wirelessly with each other and collaborate to achieve a common goal.
  • Each of the elements of this network called nodes or tags, are formed by a wireless communications transceiver that allows communication with other nodes, a microcontroller that processes information, a periphery that allows the interconnection of sensors and a system of power that allows it to operate autonomously.
  • Anchored nodes those that are in fixed positions and known in advance.
  • the location consists in determining the positions of the non-anchored nodes from the interfered data of the anchored nodes.
  • RSSI received field strength
  • the location is obtained from implicit characteristics in communications, such as: (i) Coverage conditions: The anchored nodes try to locate the non-anchored based on the information of whether or not they are in their range of communications coverage. Based on this data, the position can be estimated as the intersection of the areas of all the nodes with which you can establish communication. An example of this is US2005 / 0080924A1.
  • (ü) Jump numbers The location is established based on the number of jumps between the non-anchored nodes and some anchored nodes. With this data and considering an average distance between nodes, the location can be established using methods such as multirateration. An example of this is US2007 / 0159986A1.
  • beacons The mechanisms used to obtain this information are generally based on the exchange of messages, generally referred to as beacons.
  • the fundamental problem of these techniques lies in the fact of needing a large amount of message exchange to obtain the estimated position. This requires having to reach a compromise solution between the battery life and the number of messages sent, since the radio is the element that spends the most energy on these devices.
  • the consumption of message exchanges is generally lower than that consumed by the specific hardware required by measurement-based techniques.
  • the use of additional hardware increases the cost and weight of the devices, an especially important feature in mobile nodes.
  • APIT [Y Zhou, X Ao, S Xia, An Improved APIT node self-localization algorithm in WSN, Proc. World Congr. Intelligent Control Autom. WCICA (2008) 7576-7581].
  • centroid technique [Bulusu, op.cit]. This technique estimates the position of the non-anchored node by calculating the centroid of the positions of all anchored nodes that have received the beacon.
  • centroid technique Some modifications of the centroid technique are proposed in the literature, either seeking to obtain a better performance under certain particular conditions, such as the use of weights in the estimate, obtained from the measured value of the RSSI [J Blumenthal, R Grossmann, F Golatowski , D Timmermann, Weighted centroid localization in Zigbee-based sensor networks, IEEE Int. Sy p. Intelligent Signal Process. , WISP. (2007)] or LQI [S Schuhmann, K Herrmann, K Rothermel, J Blvimenthal, D Timmermann, Improved weighted centroid localization in smart ubiquitous environments, Lect. Notes Comput. Sci. 5061 LNCS (2008) 20-34].
  • the location techniques for sensor networks are specific solutions that should try to meet the following objectives, on the one hand they should be easy to extend in external networks, on the other, use methods that do not consume much energy, and finally, try to use the least amount of additional hardware possible, in order to keep consumption, cost and dimensions at reduced values.
  • external devices such as GPS
  • the use of external devices, such as GPS is discarded due mainly to the fact that it consumes a lot of energy, so that a portable application of low weight and with a high autonomy (as needed for the Tag to be integrated in the location of animals).
  • a portable application of low weight and with a high autonomy as needed for the Tag to be integrated in the location of animals.
  • a technique that uses the estimation of the power received from a node and its neighbors to make a local estimate of the position of the node to be located.
  • This information is sent to the coordinating node that calculates the estimated position of the node from the reception of all the local processed sent by the anchored nodes, performing in the coordinating node a calculation that unites all the partial results in a single solution, called position Dear.
  • the intelligent location method and system on wireless sensor networks is presented, which is based on wireless sensor network techniques, seeking not to add hardware complexity to the device that increases its cost and weight.
  • the main advantage of the present method with respect to the others that are proposed in the state of the art is summarized, in the no need to have a pre-calibrated environment, being also a robust system against noise.
  • the system allows monitoring of the environment and collecting information on possible sensors present in the mobile node, similar to what is usually done in wireless sensor networks.
  • the system and method of the invention allows the estimation of the position of mobile equipment, whose position is unknown from a series of equipment of known position.
  • anchored nodes It is part of a network of fixed position devices called anchored nodes. These positions are assumed to be known in advance and are static, and can be obtained at the time of installation by using some means of location, such as GPS technology, map plans, etc.
  • the proposed location system It provides precision and robustness against noise, compared to the existing connectivity based location systems.
  • the remote node to be located sends a beacon: this situation will occur in those cases in which the mobile tag has additional sensors or information that it wishes to transmit to the coordinating node. In this case, the system will periodically send an empty message (without useful information), whose sole purpose is to be able to estimate the power with which this message arrives at the receiver. In order to save the battery, the tag only has the radio on long enough to send the beacon, not waiting for any type of acknowledgment.
  • the anchored nodes that receive the message, discard the data and measure the power with which the message arrives, since the information is irrelevant, not relaying it to the coordinating node.
  • the shipping period in this case is determined by the Tag, which can be a static or organized sampling rate using a calendar, which takes into account the needs of the application. For example, in wildlife monitoring, the system can reduce the sampling rate for as long as it is known in advance that the animal devotes to sleep, and therefore, is expected to remain for a prolonged period of time in a position.
  • static b) The remote node to be located sends a message: this case will occur when the mobile node has additional sensors, whose measures are to be transmitted to the coordinating node.
  • the operation of the system is identical to that described above, with the proviso that instead of sending an empty frame, it will contain useful information that the nodes near the Tag should reroute to the coordinating node.
  • the Tag will not wait for acknowledgment, turning off the radio immediately after sending the message.
  • the sampling period of the messages will depend on the sensors of the system.
  • the message sent to at least one anchored node of the system arrives, so the separation between them must be determined based on the accuracy that is desired in the location and the coverage of the mobile node. It is also necessary that the radio emission power be constant and known in advance.
  • the method object of the present invention comprises the following steps:
  • Stage 1 sending the beacon or the message by the mobile node. As mentioned above, this will be done periodically, depending on the needs of the system and the required autonomy. To save battery, the mobile node radio will only be on during this period of time and its resources will not be used to calculate the estimated position.
  • Stage 2 the anchored nodes receive the message and decide if the message corresponds to a beacon or if it contains useful information. In either case, the anchored nodes measure the field strength with which they received said message and relay it to their neighboring nodes.
  • Stage 3 the nodes receive the power with which their neighbors have received the message. From these data and with the field strength measured by them, the nodes estimate a partial result of the position, using computational intelligence techniques, based on the use of a diffuse interference engine. Once the phases of the tensions in the substation have been estimated, and the phasors of the currents are known during the fault, already known and proven techniques are used to calculate the position of the fault.
  • Stage 4 from the diffused interference motor output, the nodes that receive the Tag beacon estimate whether they have obtained a relevant result or not. If not, they discard the information and remain waiting for the reception of the next beacon. In the case of information, they send their partial estimate to the coordinating node, together with the information transmitted by the Tag sensors, in case it sends a message with data.
  • Stage 5 the coordinating node collects all partial estimates of the position and uses them to specify the estimated position, using the calculation of the center of gravity of all partial results. For a discrete set of solutions, as obtained in this case, the center of gravity coincides with the average of all the results received. In addition, in case of receiving data from the Tag sensors, it processes this information conveniently.
  • the word "comprises” and its variants are not intended to exclude other technical characteristics, additives, components or steps.
  • the present invention covers all possible combinations of particular and preferred embodiments indicated herein.
  • FIG. 1 schematically shows the different steps comprising the method object of the present invention in which FIG. 1A shows a beacon shipment by the non-anchored node; FIG. IB shows the retransmission of the power measured by the anchored nodes; FIG. 1C shows the estimation of the different partial results with the diffuse distributed method; and finally FIG. ID shows a determination of the estimated position in the coordinating node.
  • FIG. 2 shows a representation of the sectors formed by an anchored node and its neighbors.
  • FIG. 3 shows a representation of the distributed method.
  • FIG. 4 shows a representation of the fuzzy input sets.
  • FIG. 5 shows a representation of the fuzzy output sets.
  • the intelligent location method on wireless sensor networks, object of the present invention comprises, in turn, two differentiated processes: (i) a first distributed process, executed in each node that estimates the possible location of the Tag; and (ii) a second centralized process, which unites all such partial information into a single solution.
  • the intelligent location method on wireless sensor networks is characterized in that it is sequenced in the following stages:
  • the unpinned Tag sends a message or a beacon, depending on the application you intend to develop.
  • a message will be considered in the case of including useful information that has to be rerouted to the coordinating node.
  • the emission power of the Tag must ensure that the communication reaches at least one fixed node.
  • This message or beacon will be sent cyclically by the unpinned node, this period being only during which it will have the radio activated, since this element will not participate in the computation process, in order to increase the battery life.
  • the Tag can include systems to modify the sampling period according to the needs, either by means of a calendar or using external sensors, so that it is possible to increase even more battery life; subsequently, there is a reception of the beacon by the anchored nodes, the anchored nodes near the Tag that have received the beacon or the message, measure the level of RSSI with which it arrives, as well as the sensor information data, in case of existing; ii) A second stage of receiving the power received by the nodes anchored to their neighbors, as shown in FIG. 1B; Each anchored node that is close enough to be able to receive the message from the node to be located, sends a message to all its neighbors with the value of the power with which it has received the message.
  • a third stage of execution of a diffuse distributed location process as shown in FIG. 1C; where from the power value received by the node and that which its neighbors have transmitted to it that have also received the message, the node executes a diffuse method, as shown in FIG. 3, to determine the most likely quadrants where the mobile node may be located.
  • quadrant The area enclosed by a particular node and two adjacent neighbors between them is considered quadrant. An example of this is shown in FIG. 2, where it can be seen that the quadrants or sectors considered always form triangular sections.
  • the number of quadrants around a given node is variable and depends on the number of neighbors (that is, nodes with direct communication, without re-routing) that it has. It is important to keep in mind that each node has partial information, since it only has information on its estimate of the received power and that of its neighbors, but there may be other non-neighboring nodes that have also received the message, whose received power ignores this node
  • the node determines the probable location quadrants, those that offer an output greater than 0.1 are considered probable.
  • the diffuse method is always the same, and is executed once for each quadrant.
  • each of the anchored nodes that have received the message and that the diffuse method has given a significant output they will send a message to the coordinating node indicating those quadrants for which they "vote", that is, they will inform those who have offered an inference motor output greater than 0.1.
  • the message contains useful information, it also sends it in the same frame to the coordinating node; where if none of the quadrants offer an output greater than 0.1, the anchored node, although it has received the message, will not "vote" for any quadrant, that is, it will not send any message; Y
  • (v) a fifth stage of calculating the estimated position with a centralized process, where from each of the partial results received from the different anchored nodes that have voted for a quadrant, the coordinating node prepares a map of points with all results, considering that the node is in the area delimited by all these quadrants. With this information, the system determines the estimated position from the centroid calculation of this entire area formed by the set of points for which the anchored nodes have voted. In this case, the centroid can be simplified by calculating the average of the partial results.
  • the technique consists in the use of two differentiated processes, one of them being a diffuse distributed process, which is executed in each of the nodes that receive the "beacon", and subsequently, a centralized process carried out by the coordinating node that gathers all the partial results obtained by the different nodes.
  • a location method similar to the one proposed could have been performed using a single centralized method, but in this case, it would require the coordinating node to perform all calculations. In addition, it would present a much higher energy consumption due to the need to send all RSSI data received by all to the coordinating node.
  • FIG. 3 shows the fuzzy function for the location method, taking into account that this function should be executed in the speck once for each quadrant that is had, understood by quadrant, each of the areas formed by the node and two adjacent neighbors, that is, if there are four neighbors, In total, four quadrants are obtained around the anchored node, as shown in FIG. 2.
  • the diffuse output offers one result per quadrant, each node deciding from this information the "vote" that transmits to the coordinating node where it reports the representative quadrants found, those that offer an output greater than 0.1 being considered representative.
  • This threshold value has been adjusted by simulation, being the best compromise found between precision and noise immunity.
  • the inputs of the fuzzy logic system are formed by an input that represents the power received by the node in question, plus a set of inputs that represent all its neighbors. Each of them has a blurred set consisting of three functions that represent the low, medium and high value of the defined power signal (as shown in FIG. 4).
  • a trapezoidal assembly is defined as high power that begins to literally grow from the point of the average power to the transmission power, having a membership value 1, for the transmission power. This set represents the signal that would be received if the non-anchored node is very close to the anchored node.
  • the output consists of three triangular assemblies, which correspond to the low, medium and high values, as shown in FIG. 5.
  • the triangle defined by points -0.5 and 0.5 is considered low, having a membership value of 1 at 0.
  • the triangle defined between points 0 is considered medium; 0.5 and 1, having a membership value of 1 in 0.5.
  • the triangle defined between points 0.5, 1 and 1.5 is considered high, having a membership value of 1 in 1.
  • the system will calculate an output per quadrant formed by the node in question, and their respective neighbors, making a transmission to the coordinating node if the output value is greater than 0.1. As can be seen in FIG. 5, if the value is only low, the centroid of the area corresponds to point 0, if it is the middle with point 0.5 and if it is high with point 1. 1.3 Inference engine
  • the proposed inference engine corresponds to a knowledge base of Mandani rules, using an aggregation of the rules through the maximum function and an implication of the outputs through the minimum function. All this has been chosen according to computation efficiency criteria, since the processing capacity of the usual microcontrollers in the sensor networks is generally limited.
  • This knowledge base consists of evaluating each of the conditions of the rules, which are of the type: If A is ... and B is ... and ... THEN Exit is ...
  • the diffuse motor will calculate the antecedent of each rule through the intersection of the input sets, for which the minimum function for the operator "and” and the maximum for the function "o" have been used, which are easy to implement in devices With limited hardware.
  • the inference engine consists of a total of eighteen rules, which must be executed once for each quadrant formed between the node and its neighbors, the rules can be summarized in the following table: RSSI of the neighbors RSSI node Exit
  • the coordinating node is a special node of a sensor network, this element being a node that is responsible for receiving the data sent by all other nodes in the network and redirecting them through the appropriate network, acting as a gateway between the sensor networks , and an industrial PC or an embedded PC, which in turn will be responsible for distributing the information collected by other types of networks, such as Wi-Fi or Ethernet.
  • the node that fulfills the previous functions, and not the PC connected to it, will be considered as the coordinating node. Due to this, the proposed method will be implemented in a node with the same resources as the rest of the sensor nodes of the network, using the PC to transmit the obtained location results, as well as redirect the rest of the information of the present sensors In the net.
  • the coordinating node is a special node that has to perform the following actions to locate the non-anchored node. It is based on the fact that the coordinating node does not have access to a data table in which the distribution map of the anchored nodes is collected. It is also part of the fact that although its position is not known, the minimum period between messages sent by the Tag is known.
  • the steps to be carried out are: a) Receiving data: from the message of the non-anchored node, and through the distributed method commenting above, some nodes of the network decide to vote for a location, for which they send to the coordinating node a data indicating by which of all the sectors formed between him, and his neighbors he decides to vote, in addition to the information collected from the non-anchored node, if he exists.
  • the coordinating node receives this message, and determines the coordinates of the nodes that make up the sector by which the node "votes" from reading the status of the bits that form the received word and knowing the identifier of the node that originated the message, since each of the sectors always forms a triangle.
  • the estimated coordinates are obtained, they are transmitted from the coordinating node to the PC, and the node is waiting for the time to open a new window to be fulfilled.

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Abstract

Método de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos que comprende un primer proceso distribuido, ejecutado en cada nodo que realiza una estimación de la posibles localización del Tag; y un segundo proceso centralizado, que une todas esas informaciones parciales en una única solución.

Description

MÉTODO DE LOCALIZACIÓN INTELIGENTE SOBRE REDES DE SENSORES
INALÁMBRICOS
La presente invención está referida a un método y un sistema para la estimación de la posición de equipos móviles, cuya posición es desconocida a partir de una serie de equipos de posición conocida.
El objeto principal de la presente invención es un sistema de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos, caracterizado por su bajo consumo y por estar diseñado para ser empleado en redes de sensores inalámbricas, y que determina la posición de los nodos móviles mediante el uso de técnicas de inteligencia computacional .
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
Una red de sensores inalámbricos está formada por una serie de pequeños dispositivos de bajo consumo, con capacidad de comunicación inalámbrica entre ellos y que colaboran para conseguir resolver un objetivo común. Cada uno de los elementos de esta red, denominados nodos o tags, están formados por un transceptor de comunicaciones inalámbricos que le permite la comunicación con otros nodos, un microcontrolador que procesa la información, una periferia que permite la interconexión de sensores y un sistema de alimentación que le permite funcionar de manera autónoma.
En un sistema de localización basado en redes de sensores inalámbricos se distinguen dos clases de dispositivos:
(i) Nodos anclados : son aquellos que están en posiciones fijas y conocidas de antemano.
(ii) Nodos no anclados: sus posiciones son desconocidas.
Son los elementos a localizar. La localización consiste en determinar las posiciones de los nodos no anclados a partir de datos interferidos de los nodos anclados .
Los métodos de localización existentes en la literatura se pueden clasificar en dos grandes familias:
1.- Métodos basados en mediciones (Range-based)
Se basan en la estimación de la distancia punto a punto entre todos los nodos. A partir de esta información y utilizando alguna teoría gráfica como la triangulación, se puede inferir la información de los nodos no anclados.
Existen varios métodos de medida de distancia, tales como:
a) Los basados en la intensidad de campo recibida (RSSI) [A Awad, T Frunzke, F Dressler, Adaptive distanee estimation and localization in WSN using RSSI measures, Proc- Euromicro Conf. Digit. Syst. Des. Archit. , Methods Tools, DSD. (2007) 471-478] .
b) Tiempo de llegada (TOA) [S-Wu, N- Zhang. Two-step TOA estimation method for UWB based wireless sensor networks, Rúan Jian Xue Bao. 18 (2007) 1164-1172] .
c) Diferencia de tiempo de llegada (TDOA) [S Xiaoyan, L Jiandong, H Pengyu, P Jiyong, Total least-squares solution of active target localization using TDOA and FDOA measurements in WSN, Proc. Int. Conf. Adv. Inf. Netw. Appl. AINA. (2008) 995-999].
d) Ángulo de incidencia [D Niculescu, B Nath, Ad hoc positioning system (APS) using AOA, Proc IEEE INFOCOM. 3
(2003) 1734-1743] [K Kucuk, A Kavak, H Yigit, C Ozdemir, A novel localization technique for wireless sensor networks using adaptive antenna arrays, IEEE Radio Wirel. Sywp., RWS. (2008) 483-486] [D Niculescu, B Nath. ocalized positioning in ad hoc networks, Ad Hoc Networks. 1 (2003) 247-259] [K Kucuk, A Kavak. Scalable location estimation using smart antennas in wireless sensor networks, Ad Hoc Net-works. 8 (2010) 889-903] [US 2007/0076638 Al] o los descritos en la patentes [US 2008/0080441 Al y US 2007/0005292 Al] .
e) Otros métodos recientemente propuestos [F Su, W Ren, H Jin, Loca.l za.tion algorithm based on difference estimation for wireless sensor networks, Proc. Int. Conf. Commun. Softw. Netw. , ICCSN. (2009) 499-503], se basan en el empleo de cálculos estadísticos para la determinación de la distancia.
De todos ellos, el único que no requiere del empleo de hardware adicional es el de lectura de la intensidad de campo recibida (RSSI, acrónimo en inglés dé "Received Signal Strength Indication") , puesto que esta función la integran todos los transceptores de radio actuales. De todas formas, estas técnicas presentan el problema de ser muy sensibles al ruido electromagnético. Por ello, para mejorar la precisión, estos sistemas requieren de una calibración que además depende de características cambiantes, tales como la climatología.
Por ello, la determinación de mejores modelos y técnicas para mejorar el comportamiento de los sistemas de localización basados en la medida del RSSI es un campo actualmente muy activo [H Miura, K Hirano, N Matsuda, H Taki, N Abe, S Hori, Indoor localization for mobile node based on RSSI, Lect. Notes Comput. Sci. 4694 LNAI (2007) 1065-1072] [S Tian, X Z ang, P Liu, P Sun, X Wang, A RSSI-based DV-hop algorithm for wireless sensor networks, Int Conf Wirel Commun Networking Mob Comput. (2007) 2555-2558] [Z Shan, T-P Yum, Precise localization with smart antennas in ad-hoc networks, GLOBECOM IEEE Global Telecommun. Conf. (2007) 1053-1057].
2.- Métodos basados en conecta.vidad (Range-free) .
En estos métodos, la localización se obtiene a partir de características implícitas en las comunicaciones, tales como: (i) Condiciones de cobertura: Los nodos anclados tratan de localizar a los no anclados partiendo de la información de si están o no en su rango de cobertura de comunicaciones. Partiendo de estos datos, la posición se puede estimar como la intersección de las áreas de todos los nodos con los que puede establecer la comunicación. Ejemplo de esto, es la patente US2005/0080924A1.
(ü) Números de saltos: La localización se establece en función del número de saltos que hay entre los nodos no anclados y algunos nodos anclados. Con estos datos y considerando una distancia media entre nodos, la localización se puede establecer utilizando métodos como la multirateración. Ejemplo de esto, es la patente US2007/0159986A1.
Los mecanismo empleados para obtener esta información se basan generalmente en el intercambio de mensajes, denominados generalmente balizas (beacons) . El problema fundamental de estas técnicas reside en el hecho de necesitar una gran cantidad de intercambio de mensajes para obtener la posición estimada. Esto exige tener que llegar a una solución de compromiso entre la duración de la batería y el número de mensajes enviados, puesto que la radio es el elemento que más energía gasta en estos dispositivos .
De todas formas, en comparación con las técnicas basadas en mediciones, el consumo de los intercambios de mensajes es generalmente menor que el consumido por el hardware específico que requiere las técnicas basadas en mediciones. Además, el uso de hardware adicional incrementa el costo y el peso de los dispositivos, característica especialmente importante en los nodos móviles.
Existen varios métodos de localización en la literatura, tales como : a) La técnica del Centroide (CL) [N Bulusu, J Heidemann, D Estrln. GPS-less low-cost outdoor locallzatlon for very small devices, IEEE Pers Commun. 7 (2000) 28-34], DV-Hop [GQ Gao, L Lei, An Improved node locallzatlon algorithm based on DV-HOP in WSN, Proc. - IEEE Int. Conf. Adv. Comput. Control, ICACC. 4 (2010) 321-324].
b) Convex [L Doherty, KSJ Pister, L El Ghaoui, Convex position estimation in wireless sensor networks, Proc IEEE INFOCOM. 3 (2001) 1655-1663].
c) APIT [Y Zhou, X Ao, S Xia, An Improved APIT node self- localization algorithm in WSN, Proc. World Congr. Intelligent Control Autom. WCICA. (2008) 7576-7581].
Siendo de ellas la más representativa la técnica del centroide (CL) [Bulusu, op.cit]. Esta técnica estima la posición del nodo no anclado calculando el centroide de las posiciones de todos los nodos anclados que han recibido la baliza.
En la literatura hay propuestas algunas modificaciones de la técnica del centroide, ya sea buscando obtener un mejor comportamiento bajo ciertas condiciones particulares, tales como el uso de pesos en la estimación, obtenidos del valor medido del RSSI [J Blumenthal, R Grossmann, F Golatowski, D Timmermann, Weighted centroid localization in Zigbee-based sensor networks, IEEE Int. Sy p. Intelligent Signal Process . , WISP. (2007)] o del LQI [S Schuhmann, K Herrmann, K Rothermel, J Blvimenthal, D Timmermann, Improved weighted centroid localization in smart ubiquitous environments, Lect. Notes Comput. Sci. 5061 LNCS (2008) 20-34].
Otros autores se centran en reducir el consumo energético [R Behnke, D Timmermann, AWC : Adaptive weighted centroid localization as an efficient i provement of coarse grained localization, Workshop Positioning, Navig. Commun. , WPNC. (2008) 243-250] , modificando el método para que no requiera de funciones costosas para este tipo de procesadores, tales como la raíz cuadrada.
Otros autores [R Behnke, J Salzmann, R GróbBmann, D Lleckfeldt, D Timmermann, K Thurow, Strategies to overeóme border área effeets of coarse gralned localization, Proc. - Workshop Positlonlng, Navlg. Commun. ,WPNC. (2009) 95-102] se centran en estudiar las zonas donde el sistema obtiene un mayor error, asi como en acotar su precisión en función de las características de la instalación.
Otras técnicas de localización basadas en conectividad han sido propuestas recientemente, algunas centradas en el estudio de la intersección del área de cobertura entre nodos anclados [H Lee, JL Welch, NH Vaidya. Locatlon tracking uslng quorums in mobile ad hoc networks, Ad Hoc Networks. 1 (2003) 371-381], y otras centradas en modificar características de la baliza, tales como la potencia de emisión [H- Chu, R- Jan. A GPS- less, outdoor, self-positlonlng method for wireless sensor networks, Ad Hoc Netw. 5 (2007) 547-557] , con la finalidad de determinar el área mínima de cobertura en la que se tiene conectividad con el nodo a localizar.
También existen algunas técnicas híbridas que fusionan varios métodos de localización distintos para mejorar la precisión, como el descrito en la patente [US 2007/0111735 Al] .
DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN
Las técnicas de localización para redes de sensores son soluciones específicas que deben tratar de cumplir los siguientes objetivos, por un lado deben ser fáciles de extender en redes externas, por otro, utilizar métodos que no consuman mucha energía, y por último, tratar de utilizar la menor cantidad de hardware adicional posible, con el fin de mantener el consumo, costo y dimensiones a valores reducidos. A la vista de estos objetivos, en muchas de las aplicaciones de redes de sensores el uso de dispositivos externos, tales como el GPS queda descartado debido fundamentalmente a que consume mucha energía, con lo que no se podría realizar una aplicación portable de poco peso y con una autonomía alta (tal y como se necesita para el Tag a integrar en la localización de animales) . Además de no poder ser utilizable en algunos ambientes, tal y como se da en interiores.
Si se pretender tener dispositivos pequeños, económicos y de alta autonomía, las técnicas de media del tiempo de vuelo de la señal de comunicaciones no resultan buena opción, puesto que la potencia de cómputo de estos dispositivos es muy reducida y para poder tener una precisión cercana al metro, se requeriría relojes de al menos 300 MHz. Las medidas del tiempo de vuelo de ultrasonidos, si bien son realizables con estos sistemas, se descartan por la necesidad de requerir hardware adicional, además de que plantean la necesidad de requerir visión directa y sin obstáculos, teniendo un alcance típico de unos tres metros.
Por ello, se considera que la mejor solución pasa por el empleo de la radio para la localización, no considerándose válidas las técnicas clásicas basadas en mediciones que emplean el RSSI debido a su alta sensibilidad a las perturbaciones.
En su lugar, se propone una técnica que utiliza la estimación de la potencia recibida de un nodo y sus vecinos para realizar una estimación local de la posición del nodo a localizar. Dicha información se envía al nodo coordinador que calcula la posición estimada del nodo a partir de la recepción de todos los procesados locales enviados por los nodos anclados, realizando en el nodo coordinador un cálculo que une todos los resultados parciales en una solución única, denominada posición estimada. Para paliar los problemas anteriormente descritos, se presenta el método y sistema de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos, que está basado en técnicas de redes de sensores inalámbricos, buscando no añadir complejidad hardware al dispositivo que incrementen su coste y su peso. La principal ventaja del presente método con respecto a los otros que se proponen en el estado de la técnica, se resume, en la no necesidad de disponer de un entorno calibrado de antemano, siendo además, un sistema robusto frente al ruido.
A diferencia de otros métodos propuestos, para realizar esto no se requiere de ningún tipo de hardware adicional más allá del medidor de RSSI, integrado hoy en día en todos los transceptores comerciales de radio. Esto permite diseñar dispositivos livianos y con autonomía limitada, con lo que se obtiene un sistema aplicable a todos aquellos casos donde la autonomía y el peso sean restricciones importantes.
Todo ello, se logra empleado técnicas de inteligencia computacional, basadas en un motor de inferencia difuso y un procesado distribuido que no requiere de grandes capacidades de computación. Además, el sistema permite monitorizar el entorno y recolectar información de posibles sensores presentes en el nodo móvil, de manera similar a como se realiza habitualmente en las redes de sensores inalámbricos.
El sistema y método de la invención permite la estimación de la posición de equipos móviles, cuya posición es desconocida a partir de una serie de equipos de posición conocida.
Se parte de una red de dispositivos de posiciones fijas denominados nodos anclados. Estas posiciones se suponen conocidas de antemano y son estáticas, pudiéndose obtener en el momento de realizar la instalación mediante el uso de algún medio de localización, como por ejemplo la tecnología GPS, los planos cartográficos, etc. El sistema de localización propuesto aporta precisión y robustez frente al ruido, comparado con los sistemas de localización basados en conectividad existentes actualmente .
Para poder realizar la estimación de la posición es necesario medir la potencia del campo electromagnético con el que llega el mensaje enviado al receptor. Esta información se podrá adquirir de dos formas diferentes: a) El nodo remoto a localizar envia una baliza: esta situación se dará en aquellos casos en los que el tag móvil disponga de sensores adicionales o de información que desee transmitir al nodo coordinador. En este caso, el sistema enviará periódicamente un mensaje vacio (sin información útil), cuya única finalidad es poder estimar la potencia con la que llega este mensaje al receptor. Con la finalidad de ahorrar la batería, el tag solo tiene encendida la radio el tiempo suficiente para enviar la baliza, no esperando ningún tipo de acuse de recibo.
Los nodos anclados que reciben el mensaje, desechan los datos y miden la potencia con la que llega el mensaje, puesto que la información es irrelevante, no retransmitiéndola al nodo coordinador .
El periodo de envío en este caso lo determina el Tag, pudiendo ser una tasa de muestreo estática u organizada mediante un calendario, que tiene en cuenta las necesidades de la aplicación. Por ejemplo, en la monitorización de fauna salvaje, el sistema puede reducir la tasa de muestreo durante el tiempo que de antemano se sepa que el animal dedica a dormir, y por tanto, se espera que permanezca durante un periodo prolongado de tiempo en una posición estática. b) El nodo remoto a localizar envia un mensaje: este caso se dará cuando el nodo móvil disponga de sensores adicionales, cuyas medidas se desean transmitir al nodo coordinador. En este caso, el funcionamiento del sistema es idéntico al descrito anteriormente, con la salvedad de que en vez de enviar una trama vacia, ésta contendrá información útil que los nodos cercanos al Tag deberán reencaminar al nodo coordinador. Con el fin de ahorrar energía, el Tag no esperará acuse de recibo, apagando la radio inmediatamente tras enviar el mensaje. En este caso, el periodo de muestreo de los mensajes dependerá de los sensores del sistema.
Para la localización es necesario que llegue el mensaje enviado al menos a un nodo anclado del sistema, por lo que la separación entre estos debe determinarse en función de la precisión que desee obtenerse en la localización y de la cobertura que tenga el nodo móvil. También es necesario que la potencia de emisión de la radio sea constante y conocida de antemano.
No es necesario para este sistema realizar un modelado del entorno, más allá de asegurarse separar los nodos a una distancia tal que permita obtener la precisión requerida para la medida. Si una zona particular es de especial interés, para mejorar la precisión tan solo hay que aumentar el número de nodos anclados en dicha zona.
Más concretamente, el método objeto de la presente invención comprende las siguientes etapas:
- Etapa 1: envío de la baliza o del mensaje por parte del nodo móvil. Tal y como se ha comentado anteriormente, esto se realizará de forma periódica, en función de las necesidades del sistema y de la autonomía requerida. Para ahorrar batería, la radio del nodo móvil solo estará encendida durante este periodo de tiempo y además no se utilizarán sus recursos para el cálculo de la posición estimada. - Etapa 2: los nodos anclados reciben el mensaje y deciden si el mensaje corresponde a una baliza o si contiene información útil. En cualquiera de los dos casos, los nodos anclados miden la intensidad de campo con la que han recibido dicho mensaje y la retransmiten a sus nodos vecinos .
- Etapa 3: los nodos reciben la potencia con la que sus vecinos han recibido el mensaje. A partir de estos datos y con la intensidad de campo medida por ellos, los nodos estiman un resultado parcial de la posición, empleando técnicas de inteligencia computacional, basadas en el empleo de un motor de interferencia difuso. Una vez estimadas las fases de las tensiones en la subestación, y conocidos los fasores de las corrientes durante la falta, se utilizan técnicas ya conocidas y probadas para el cálculo de la posición de la falta.
- Etapa 4: a partir de la salida del motor de interferencia difuso, los nodos que reciben la baliza del Tag estiman si han obtenido un resultado relevante o no. En caso negativo, desechan la información y se quedan esperando a la recepción de la próxima baliza. En caso informativo, reenvían su estimación parcial al nodo coordinador, junto con la información transmitida por los sensores del Tag, en caso de que este enviase un mensaje con datos.
Etapa 5: el nodo coordinador recoge todas las estimaciones parciales de la posición y las utiliza para concretar la posición estimada, empleando para ello el cálculo del centro de gravedad de todos los resultados parciales. Para un conjunto discreto de soluciones, tal y como se obtiene en este caso, el centro de gravedad coincide con la media de todos los resultados recibidos. Además, en caso de recibir datos de los sensores del Tag, procesa dicha información de manera conveniente . A lo largo de la descripción y las reivindicaciones la palabra "comprende" y sus variantes no pretenden excluir otras características técnicas, aditivos, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y características de la invención se desprenderán en parte de la descripción y en parte de la práctica de la invención. Los siguientes ejemplos y dibujos se proporcionan a modo de ilustración, y no se pretende que sean limitativos de la presente invención. Además, la presente invención cubre todas las posibles combinaciones de realizaciones particulares y preferidas aquí indicadas.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS
A continuación se pasa a describir de manera muy breve una serie de dibujos que ayudan a comprender mejor la invención y que se relacionan expresamente con una realización de dicha invención que se presenta como un ejemplo no limitativo de ésta.
La FIG. 1 muestra esquemáticamente las distintas etapas que comprende el método objeto de la presente invención en donde la FIG.1A muestra un envío de la baliza por parte del nodo no anclado; la FIG. IB muestra la retransmisión de la potencia medida por los nodos anclados; la FIG.1C muestra la estimación de los distintos resultados parciales con el método difuso distribuido; y finalmente la FIG. ID muestra una determinación de la posición estimada en el nodo coordinador.
La FIG.2 muestra una representación de los sectores formados por un nodo anclado y sus vecinos.
La FIG.3 muestra una representación del método distribuido.
La FIG.4 muestra una representación de los conjuntos difusos de entrada . La FIG.5 muestra una representación de los conjuntos difusos de salida .
REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN
El método de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos, objeto de la presente invención comprende, a su vez, dos procesos diferenciados: (i) un primer proceso distribuido, ejecutado en cada nodo que realiza una estimación de la posible localización del Tag; y (ii) un segundo proceso centralizado, que une todas esas informaciones parciales en una única solución.
En ambos casos se requiere poca potencia de cómputo, y se pueden aplicar a redes amplias.
Por tanto, el método de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos, objeto de la presente memoria, queda caracterizado porque, esta secuenciado en las siguientes etapas:
(i) Una primera etapa de envío de baliza por parte del Tag a localizar, tal y como muestra la FIG.1A; el Tag no anclado envía un mensaje o una baliza, en función de la aplicación que se pretenda desarrollar. Se considerará mensaje en el caso de incluir información útil que haya que reencaminar al nodo coordinador. La potencia de emisión del Tag tiene que garantizar que la comunicación llegue al menos a un nodo fijo. Este mensaje o baliza, la enviará cíclicamente el nodo no anclado, siendo este periodo únicamente durante el cual tendrá la radio activada, puesto que este elemento no participará en el proceso de cómputo, con el fin de aumentar la duración de las baterías. El Tag puede incluir sistemas para modificar el período de muestreo en función de las necesidades, bien sea mediante un calendario o usando sensores externos, de tal manera que se consiga aumentar aún más la duración de la batería; posteriormente, hay una recepción de la baliza por parte de los nodos anclados, los nodos anclados cercanos al Tag que han recibido la baliza o el mensaje, miden el nivel de RSSI con el que llega, asi como los datos de información de los sensores, en caso de existir; ii) Una segunda etapa de recepción de la potencia recibida por los nodos anclados a sus vecinos, como se muestra en la FIG.1B; cada nodo anclado que este lo suficientemente cercano para poder recibir el mensaje del nodo a localizar, envía un mensaje a todos sus vecinos con el valor de la potencia con la que él ha recibido el mensaje. Esto provoca que los nodos alrededor del nodo a localizar terminen una tabla con la potencia de la señal que ellos han recibido, así como de sus vecinos. Los nodos vecinos que no hayan recibido el "beacon" no transmitirán respuesta alguna; iii) Una tercera etapa de ejecución de un proceso difuso distribuido de localización, tal y como se muestra en la FIG.1C; en donde a partir del valor de potencia recibida por el nodo y aquella que le han transmitido sus vecinos que también han recibido el mensaje, el nodo ejecuta un método difuso, tal y como se muestra en la FIG.3, para determinar el/los cuadrantes más probables donde pueda estar situado el nodo móvil.
Se considera cuadrante al área encerrada por un nodo determinado y dos vecinos adyacentes entre ellos. Un ejemplo de esto, se muestra en la FIG.2, donde se puede apreciar que los cuadrantes o sectores considerados forman siempre secciones triangulares. El número de cuadrantes alrededor de un determinado nodo es variable y depende del número de vecinos (es decir, nodos con comunicación directa, sin reencaminar) que tenga. Es importante tener en cuenta que cada nodo tiene una información parcial, ya que solo tiene información de su estimación de la potencia recibida y la de sus vecinos, pero puede haber otros nodos no vecinos que también hayan recibido el mensaje, cuya potencia recibida ignora este nodo .
Con dicha información parcial, y a partir de la ejecución del motor de inferencia difuso, el nodo determina los cuadrantes probables de localización, habiéndose considerado probables aquellos que ofrecen una salida mayor de 0,1. El método difuso es siempre el mismo, y se ejecuta una vez por cada cuadrante.
(iv) una cuarta etapa -de envió de los cuadrantes propuestos al nodo coordinador, tal y como se muestra en la FIG.1D, cada uno de los nodos anclados que han recibido el mensaje y que el método difuso haya dado una salida significativa, enviarán un mensaje al nodo coordinador indicando aquellos cuadrantes por los que "vota", es decir, informará de aquellos que han ofrecido una salida del motor de inferencia superior a 0,1. Además de ello, en caso de que el mensaje contuviera información útil, también la envía en la misma trama al nodo coordinador; en donde si ninguno de los cuadrantes ofrece una salida superior a 0,1, el nodo anclado, aunque haya recibido el mensaje, no "votará" por ningún cuadrante, es decir, no enviará ningún mensaje; y
(v) una quinta etapa de cálculo de la posición estimada con un proceso centralizado, en donde a partir de cada uno de los resultados parciales recibidos de los diferentes nodos anclados que han votado por algún cuadrante, el nodo coordinador elabora un mapa de puntos con todos los resultados, considerando que el nodo se encuentra en el área delimitada por todos estos cuadrantes. Con dicha información el sistema determina la posición estimada a partir del cálculo del centroide de toda esta área formada por el conjunto de puntos por el que han votado los nodos anclados. En este caso, el centroide se puede simplificar calculando la media de los resultados parciales .
Como se puede apreciar, la técnica consiste en el empleo de dos procesos diferenciados, siendo uno de ellos un proceso difuso distribuido, que se ejecuta en cada uno de los nodos que reciben el "beacon", y posteriormente a eso, un proceso centralizado realizado por el nodo coordinador que reúne todos los resultados parciales obtenidos por los distintos nodos.
Se podría haber realizado un método de localización similar al propuesto empleando un único método centralizado, pero en este caso, exigiría que el nodo coordinador realizara todos los cálculos. Además presentaría un consumo energético mucho mayor ante la necesidad de enviar todos los datos de RSSI recibidos por todos al nodo coordinador.
Por esto se ha empleado esta división en dos métodos, al considerar este sistema más eficiente, tanto desde el punto de vista de los recursos, ya que el sistema de esta forma realiza una computación distribuida, · como desde el punto de vista energético .
1. - Proceso difuso distribuido
En la FIG.3 se muestra la función difusa para el método de localización, teniendo en cuenta que esta función deberá ejecutarse en la mota una vez por cada cuadrante que se tenga, entendiendo por cuadrante, cada una de las áreas formadas por el nodo y dos vecinos adyacentes, es decir, si hay cuatro vecinos, se obtienen en total cuatro cuadrantes alrededor del nodo anclado, tal y como se muestra en la FIG.2.
La salida difusa ofrece un resultado por cuadrante, decidiendo cada nodo a partir de esta información el "voto" que transmite al nodo coordinador en donde informa de los cuadrantes representativos encontrados, habiéndose considerado representativos aquellos que ofrecen una salida superior a 0,1. Este valor de umbral se ha ajustado mediante simulación, siendo el mejor compromiso encontrado entre precisión e inmunidad al ruido .
Para facilitar la explicación del método distribuido, se ha dividido en varias fases: a) explicación de los conjuntos de entrada al motor de inferencia difuso; b) explicación del conjunto de salida del motor de inferencia difuso; y c) explicación del motor de inferencia implementado .
1.1 Conjuntos de entrada al motor de inferencia difuso
Las entradas del sistema de lógica difusa están formadas por una entrada que representa la potencia recibida por el nodo en cuestión, más un conjunto de entradas que representan a todos sus vecinos. Cada una de ellas, tiene definido un conjunto borroso formado por tres funciones que representan el valor bajo, medio y alto de la señal de potencia definida (tal y como se muestra en la FIG.4) .
Se entiende como bajo un conjunto tropeizoidal con función de pertenencia 1 para un valor de potencia igual a la sensibilidad y cayendo linealmente desde este punto, al valor definido como centro del triángulo de la potencia media. Con este conjunto se representa a la señal recibida si el nodo anclado está muy alejado del no anclado, recibiendo por tanto una señal de RSSI baja o incluso nula, tal y como se recibiría si no recibiera el beacon. Se define como potencia media, a un conjunto triangular con el primer vértice definido en la sensibilidad, el vértice central (con valor de pertenencia 1) a la potencia que recibiría un nodo situado en el centro del triángulo formado por los tres nodos anclados y el vértice de la derecha en la potencia de transmisión. Con este conjunto se representa a la señal recibida en un punto estratégico, siendo este punto el centroide formado por los tres nodos que determinan el cuadrante. A este punto, se le considera el punto medio, definiéndose alejado el Tag si está por detrás de dicho punto, y cercano en caso contrario.
Por último, es definido, como potencia alta, un conjunto trapezoidal que empieza a crecer literalmente desde el punto de la potencia media a la potencia de transmisión, teniendo un valor de pertenencia 1, para la potencia de transmisión. Con este conjunto se representa a la señal que se recibiría si el nodo no anclado está muy cercano al nodo anclado.
1.2 Salida del motor de inferencia difuso
La salida está formada por tres conjuntos triangulares, que se corresponden con los valores bajo, medio y alto, tal y como se muestra en la FIG.5.
Se considera bajo al triángulo definido por los puntos -0,5 y 0,5, teniendo un valor de pertenencia 1 en el 0. Se considera medio, al triángulo definido entre los puntos 0; 0,5 y 1, teniendo un valor de pertenencia 1 en el 0,5. Y por último, se considera alto, al triángulo definido entre los puntos 0,5, 1 y 1,5, teniendo un valor de pertenencia 1 en el 1.
El sistema calculará una salida por cuadrante formado por el nodo en cuestión, y sus respectivos vecinos, realizando una transmisión al nodo coordinador si el valor de salida es superior a 0,1. Como se puede apreciar en la FIG.5, si el valor es solo bajo, el centroide del área se corresponde con el punto 0, si es el medio con el punto 0,5 y si es alto con el punto 1. 1.3 Motor de inferencia
El motor de inferencia propuesto se corresponde con una base del conocimiento de reglas de Mandani, usando una agregación de las reglas mediante la función máximo y una implicación de las salidas mediante la función mínimo. Todo esto, se ha elegido atendiendo a criterios de eficiencia de cómputo, puesto que la capacidad de procesamiento de los microcontroladores habituales en las redes de sensores es generalmente limitada.
Esta base de conocimiento consiste en evaluar cada una de las condiciones de las reglas, que son del tipo: Si A es... y B es ... y...ENTONCES Salida es...
El motor difuso calculará el antecedente de cada regla mediante la intersección de los conjuntos de entrada, para lo que se ha usado la función mínimo para el operador "y" y el máximo para la función "o", que son fáciles de implementar en dispositivos con hardware limitado.
Con el valor calculado de los antecedentes con este método, se calcula la implicación de la salida mediante la función mínimo. Posteriormente, se hace la unión de todas las reglas y se calcula un valor concreto a partir de dicha intersección. A este proceso se le llama concresión, habiéndose utilizado en este caso un concresor de centroide, que lo que hace es ofrecer como dato de salida el centro de gravedad de la figura resultante de la unión de la salida de todas las reglas. Experimentalmente se ha comprobado que este concresor es el que ofrece mejores resultados .
El motor de inferencia, consta de un total de dieciocho reglas, que se deben ejecutar una vez por cada cuadrante formado entre el nodo y sus vecinos, las reglas pueden resumirse en la siguiente tabla: RSSI del nodo RSSI de los vecinos Salida
Alto. Todos medios. Alta.
Bajo. Todos bajos. Baja.
Medio. Todos medios. Alta.
Medio. Todos bajos. Baja.
Alto. Todos altos. Media.
Media en el sector actual.
Medio. Alta.
Baja en el resto.
Alta en algún sector, excepto en el actual.
Medio. Baja.
Baja en el resto.
Alta en algún vecino del sector actual.
Alto. Medio.
Baja en el resto.
Alta en algún nodo, excepto en los del sector actual.
Alto. Baja.
Baja en el resto.
Medio en algún vecino del sector actual.
Medio. Medio.
Baja en el resto.
Medio en algún nodo, excepto en los del sector actual.
Medio. Baja.
Bajo en el resto.
2.- Proceso centralizado.
El nodo coordinador es un nodo especial de una red de sensores, siendo este elemento un nodo que se encarga de recibir los datos que envían todos los demás nodos de la red y redirigirlos por la red adecuada, actuando de pasarela generalmente entre las redes de sensores, y un PC industrial o un PC embebido, que a su vez se encargará de distribuir la información recolectada por otros tipos de redes, tales como wifi o ethernet.
Se considerará como nodo coordinador al nodo que cumple con las funciones anteriores, y no al PC conectado a él. Debido a esto, el método propuesto se implantará en un nodo con los mismos recursos que el resto de los nodos sensores de la red, utilizando el PC para transmitir los resultados de localización obtenido, así como si redirigir el resto de información de los sensores presentes en la red.
2.1 Etapas del proceso centralizado
El nodo coordinador es un nodo especial que tiene que ejecutar las siguientes acciones para localizar al nodo no anclado. Se parte del hecho de que no el nodo coordinador, tiene acceso a una tabla de datos en la que está recogido el mapa de distribución de los nodos anclados. También se parte de que el hecho de que aunque no se conoce su posición, el periodo mínimo entre mensajes que envía el Tag es conocido. Los pasos a realizar son: a) Recepción de datos: a partir del mensaje del nodo no anclado, y mediante el método distribuido comentando anteriormente, algunos nodos de la red deciden votar por una localización, para lo que envían al nodo coordinador un dato indicando por cuales de todos los sectores formado entre él, y sus vecinos decide votar, además de la información recogida del nodo no anclado, en caso de existir.
El nodo coordinador recibe este mensaje, y determina las coordenadas de los nodos que forman el sector por el que "vota" el nodo a partir de leer el estado de los bits que forman la palabra recibida y de conocer el identificador del nodo que originó el mensaje, ya que cada uno de los sectores siempre formo un triángulo. b) Determinación de un punto representativo: una vez completado el paso anterior, el nodo coordinador tiene las coordenadas de los tres vértices de cada triángulo. A partir de ellos, aplica un método para determinar un punto que representa a dicho triángulo, que en este caso se ha optado por utilizar el centro de gravedad.
Hay que tener en cuenta que puesto que los nodos anclados no varían su posición, no es necesario estar recalculando continuamente dichos centros de gravedad de todos los triángulos, sino que es suficiente con calcularlos una vez (o tenerlos calculados previamente a la hora de programación) y acceder a sus coordenadas mediante el acceso a una tabla, pudiéndose ahorrar recursos de este modo. c) Añadir el punto a la tabla de votaciones: los puntos obtenidos anteriormente se consideran representativos, de forma que en el caso de que el sistema solo vote por un triángulo, el centro de gravedad de dicho triángulo se considerará la posición estimada .
Lo que hace el sistema para poder estimar la posición es añadir los puntos obtenidos a una tabla en la que se almacenarán las coordenadas de todos los votos que decidan transmitir los nodos anclados . d) Espera de un tiempo determinado para la votación de los nodos: debido a que el tiempo entre balizas del Tag es conocido de antemano, el nodo coordinador establece a partir de dicho periodo una ventana de tiempo durante el cual esperará la recepción de los votos de los nodos.
Hay que tener en cuenta que un nodo puede votar por varias regiones, pero solo puede votar una vez. En caso de que lleguen varios mensajes del mismo nodo en la misma ventana, solo se considerará el primero y se rechazarán todos los demás. e) Cálculo de la posición estimada: una vez cerrada la ventana de tiempo para las votaciones, el nodo coordinador accede a la tabla con todos los votos y los concreta en la posición estimada.
Para ello se ha optado por el uso del método de cálculo del centro de gravedad, en el que para su cálculo se consideran como posiciones representativas los centros de gravedad de cada uno de los sectores que el nodo coordinador ha recibido como resultados parciales de la red de sensores.
Una vez obtenido las coordinadas estimadas, se transmiten del nodo coordinador al PC, y el nodo queda a la espera de que se cumpla el tiempo para abrir una nueva ventana.

Claims

REIVINDICACIONES
1.- Método de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos que comprende un primer proceso distribuido, ejecutado en cada nodo que realiza una estimación de la posible localización del Tag; y un segundo proceso centralizado, que une todas esas informaciones parciales en una única solución, en donde dicho método se caracteriza porque comprende, a su vez, las etapas de:
(i) una primera etapa de envío de baliza por parte del Tag a localizar, en donde el Tag no anclado envía un mensaje o una baliza; siendo dicho mensaje o baliza, enviado cíclicamente al nodo no anclado, siendo este periodo únicamente durante el cual tendrá la radio activada;
(ii) una segunda etapa de recepción de la potencia recibida por los nodos anclados a sus vecinos; en donde cada nodo anclado que esté lo suficientemente cercano para poder recibir el mensaje del nodo a localizar, envía un mensaje a todos sus vecinos con el valor de la potencia con la que él ha recibido el mensaje; de tal forma que los nodos alrededor del nodo a localizar terminen una tabla con la potencia de la señal que ellos han recibido, así como de sus vecinos; y en donde los nodos vecinos que no hayan recibido el "beacon" no transmitirán respuesta alguna;
(iii) una tercera etapa de ejecución de un proceso difuso distribuido de localización, en donde a partir del valor de potencia recibida por el nodo y aquella que le han transmitido sus vecinos que también han recibido el mensaje, el nodo ejecuta un proceso difuso para determinar el/los cuadrantes más probables donde pueda estar situado el nodo móvil;
(iv) una cuarta etapa de envío de los cuadrantes propuestos al nodo coordinador, donde cada uno de los nodos anclados que han recibido el mensaje y que el método difuso haya dado una salida significativa, enviarán un mensaje al nodo coordinador indicando aquellos cuadrantes por los que "vota", es decir, informará de aquellos que han ofrecido una salida del motor de inferencia superior a 0,1; y
(v) una quinta etapa de cálculo de la posición estimada con un proceso centralizado, en donde a partir de cada uno de los resultados parciales recibidos de los diferentes nodos anclados que han votado por algún cuadrante, el nodo coordinador elabora un mapa de puntos con todos los resultados, considerando que el nodo se encuentra en el área delimitada por todos estos cuadrantes.
2. - Método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde en la primera etapa se enviará un mensaje o baliza en función de la aplicación que se pretenda desarrollar, donde se considerará mensaje en el caso de incluir información útil que haya que reencaminar al nodo coordinador, y donde la potencia de emisión del Tag tiene que garantizar que la comunicación llegue al menos a un nodo fijo.
3. - Método de acuerdo con las reivindicaciones 1 y 2 en donde el Tag incluye medios para modificar el periodo de muestreo en función de las necesidades, bien sea mediante un calendario o usando sensores externos.
4. - Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores en donde en la recepción de la baliza por parte de los nodos anclados, dichos nodos anclados cercanos al Tag que han recibido la baliza o el mensaje, miden el nivel de RSSI con el que llega, asi como los datos de información de los sensores, en caso de existir.
5. - Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores en donde en la cuarta etapa de envío de los cuadrantes, en caso de que el mensaje contuviera información útil, también la envía en la misma trama al nodo coordinador; y donde si ninguno de los cuadrantes ofrece una salida superior a 0,1, el nodo anclado, aunque haya recibido el mensaje, no "votará" por ningún cuadrante, es decir, no enviará ningún mensaj e .
6. - Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores en donde en la quinta etapa de cálculo, con la información recibida se determina la posición estimada a partir del cálculo del centroide de toda esta área formada por el conjunto de puntos por el que han votado los nodos anclados; y en donde el centroide se puede simplificar calculando la media de los resultados parciales.
7 . - Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores en donde el proceso difuso distribuido comprende las etapas de a) entrada del conjunto de datos al motor de inferencia difuso; b) salida del conjunto de datos del motor de inferencia difuso; y c) inferencia borrosa de los datos recibidos, en donde,
las entradas del sistema de lógica difusa está formado por una entrada que representa la potencia recibida por el nodo en cuestión, más un conjunto de entradas que representan a todos sus vecinos; y donde cada una de ellas, tiene definido un conjunto borroso formado por tres funciones que representan el valor bajo, medio y alto de la señal de potencia definida;
y donde la salida está formada por tres conjuntos triangulares, que se corresponden con los valores bajo, medio y alto, calculándose una salida por cuadrante formado por el nodo en cuestión, y sus respectivos vecinos, realizando una transmisión al nodo coordinador si el valor de salida es superior a 0,1; y
donde el motor de inferencia se corresponde con una base del conocimiento de reglas de Mandani, que calculará el antecedente de cada regla mediante la intersección de los conjuntos de entrada, para lo que se ha usado la función mínimo para el operador "y" y el máximo para la función "o", y donde posteriormente, se hace la unión de todas las reglas y se calcula un valor concreto a partir de dicha intersección, ofreciendo como dato de salida el centro de gravedad de la figura resultante de la unión de la salida de todas las reglas.
8.- Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores en donde el proceso centralizado del nodo coordinador comprende las etapas de:
a) recepción de datos, en donde a partir del mensaje del nodo no anclado, y mediante el proceso distribuido, algunos nodos de la red deciden votar por una localización, para lo que envían al nodo coordinador un dato indicando por cuales de todos los sectores formado entre él, y sus vecinos decide votar, además de la información recogida del nodo no anclado, en caso de existir; y donde el nodo coordinador recibe este mensaje, y determina las coordenadas de los nodos que forman el sector por el que "vota" el nodo a partir de leer el estado de los bits que forman la palabra recibida y de conocer el identificador del nodo que originó el mensaje, ya que cada uno de los sectores siempre formo un triángulo;
b) determinación de un punto representativo, en donde, una vez completado el paso anterior, el nodo coordinador tiene las coordenadas de los tres vértices de cada triángulo; y donde a partir de ellos, aplica un proceso para determinar un punto que representa a dicho triángulo, que en este caso se ha optado por utilizar el centro de gravedad;
c) añadir el punto a la tabla de votaciones, y en donde los puntos obtenidos anteriormente se consideran representativos, de forma que en el caso de que el sistema solo vote por un triángulo, el centro de gravedad de dicho triángulo se considerará la posición estimada; y en donde para poder estimar la posición es añadir los puntos obtenidos a una tabla en la que se almacenarán las coordenadas de todos los votos que decidan transmitir los nodos anclados; d) espera de un tiempo determinado para la votación de los nodos, en donde debido a que el tiempo entre balizas del Tag es conocido de antemano, el nodo coordinador establece a partir de dicho periodo una ventana de tiempo durante el cual esperará la recepción de los votos de los nodos; y en donde un nodo puede votar por varias regiones, pero solo puede votar una vez; y donde en caso de que lleguen varios mensajes del mismo nodo en la misma ventana, solo se considerará el primero y se rechazarán todos los demás; y
e) cálculo de la posición estimada, en donde, una vez cerrada la ventana de' tiempo para las votaciones, el nodo coordinador accede a la tabla con todos los votos y los concreta en la posición estimada;
y donde una vez obtenido las coordinadas estimadas, se transmiten del nodo coordinador al PC, y el nodo queda a la espera de que se cumpla el tiempo para abrir una nueva ventana.
9.- Sistema de localización inteligente sobre redes de sensores inalámbricos que comprende una pluralidad de sensores inalámbricos denotados como nodos distribuidos y al menos un nodo coordinador siendo este elemento un nodo que se encarga de recibir los datos que envían todos los demás nodos de la red y redirigirlos por la red adecuada, actuando de pasarela entre las redes de sensores, y un elemento externo de computación, que a su vez se encargará de distribuir la información recolectada por otros tipos de redes, tales como Wi-Fi o Ethernet, en donde dicho sistema se caracteriza porque cada nodo comprende medios para ejecutar el método de la reivindicación 1.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106199568A (zh) * 2016-03-29 2016-12-07 北京东霖消防科技有限公司 一种消防人员室内定位算法
CN110113713A (zh) * 2019-06-27 2019-08-09 上海海事大学 基于DE改进的无线传感器网络DV-Hop节点定位方法
CN112637884A (zh) * 2020-12-08 2021-04-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 基于扩张状态观测器的wsn的模型预测控制方法
CN113453335A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 河南大学 基于DV-hop改进的凸优化WSNs节点定位方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1617601A2 (en) * 2004-04-20 2006-01-18 Universiteit Twente Distributed precision based localization algorithm for ad-hoc wireless networks
US20070060098A1 (en) * 2005-08-03 2007-03-15 Innerwireless Radio frequency location determination system and method with wireless mesh sensor networks

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1617601A2 (en) * 2004-04-20 2006-01-18 Universiteit Twente Distributed precision based localization algorithm for ad-hoc wireless networks
US20070060098A1 (en) * 2005-08-03 2007-03-15 Innerwireless Radio frequency location determination system and method with wireless mesh sensor networks

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KADKHODA, M. ET AL.: "A probabilistic fuzzy approach for sensor location estimation in wireless sensor networks", IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUZZY SYSTEMS (FUZZ), 2010, pages 1 - 5 *
LARIOS, D.F. ET AL.: "Locating sensors with fuzzy logic algorithms", IEEE WORKSHOP ON MERGING FIELDS OF COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND SENSOR TECHNOLOGY (COMPSENS), 2011, pages 57 - 64 *
WENPING CHEN ET AL.: "A Cooperative Localization Scheme for Zigbee-based Wireless Sensor Networks", 14TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORKS, vol. 2, 2006, pages 1 - 5 *
YUN S. ET AL.: "A soft computing approach to localization in wireless sensor networks", EXPERTS SYSTEMS WITH APPLICATIONS, vol. 36, no. 4, May 2009 (2009-05-01), pages 7552 - 7561 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106199568A (zh) * 2016-03-29 2016-12-07 北京东霖消防科技有限公司 一种消防人员室内定位算法
CN110113713A (zh) * 2019-06-27 2019-08-09 上海海事大学 基于DE改进的无线传感器网络DV-Hop节点定位方法
CN112637884A (zh) * 2020-12-08 2021-04-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 基于扩张状态观测器的wsn的模型预测控制方法
CN113453335A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 河南大学 基于DV-hop改进的凸优化WSNs节点定位方法
CN113453335B (zh) * 2021-06-25 2022-06-14 河南大学 基于DV-hop改进的凸优化WSNs节点定位方法

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