센서네트워크 상에서 수신신호세기(RSSI)의 정성적 특성을 이용한 위치 추정 방법
A Position Estimation Using Qualitative Characteristic of RSSI in Sensor Networks
- 주제(키워드) RSSI , sensornetworks , localization
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 홍석교, 좌동경
- 발행년도 2008
- 학위수여년월 2008. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
위치 측정을 위해 일반적으로 가장 많이 사용되는 방법은 GPS(Global Positioning System)이다. 그러나 가시위성수등의 외부요인에 많은 영향을 받고, 또한 초기 위치 바이어스에 따른 오차도 존재한다. 또한 모든 센서에 GPS를 설치하는 것도 불가능하다. 한편 센서네트워크를 이용하여 위치를 측정하는 방법은 여러 가지가 있으며 이중 수신신호세기(RSSI)를 이용한 위치추정을 하였다. 수신신호세기의 특성상, 그 값이 선형적이지 못하고 외부 환경에 쉽게 변화하는 등의 특성으로 인해 잠재적인 부정확성을 내포한다. 그래서 이 논문에서는 정성적 분석을 통한 위치 추정을 하였다. 또한 추가적인 GPS를 사용하여 그 정확도를 높임과 동시에 GPS로부터 발생하는 바이어스 오차 등을 줄여 고가의 DGPS를 대신하는 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 데이터의 증감을 바탕으로 한 데이터의 이동벡터를 생성하였다. 저가형 GPS와 혼합된 이동 벡터를 이용한 위치추정 방법과의 비교를 통해 제안된 알고리즘의 성능 실험을 통하여 검증하였다.
more목차
1. 서론 = 1
1.1 연구 배경 = 1
1.2 기존 연구 현황 = 3
1.3 연구 내용 = 4
1.4 이 논문의 구성 = 5
2. 시스템 구성 = 6
2.1 센서 노드 플랫폼 = 6
2.2 데이터 전송 과정 = 9
3. GPS의 특성 = 12
3.1 GPS의 제품 사양 = 12
3.2 GPS의 데이터 특성 = 12
4. 수신신호세기(RSSI)를 이용한 위치추정 = 14
4.1 수신신호세기(RSSI) 표본 수집 실험 = 14
4.2 수신신호세기 특성 = 15
5. 위치 추정 알고리즘 = 17
5.1 최소제곱평균 오차법(MMSE) = 17
5.2 정성적 성질을 이용한 이동 벡터 추정 알고리즘 = 18
5.2.1 임의의 점에서 전방향 단위 변화에 따른 이동벡터의 변화 = 23
5.2.2 GPS를 혼합한 이동 벡터 추정 알고리즘 = 25
6. 실험 및 검증 = 26
6.1 실험 환경생성 = 26
6.2 최소평균제곱오차법(MMSE) 위치 추정 모의실험 = 27
6.3 정성적 성질을 이용한 위치 추정 = 28
7. 결론 = 34
참고 문헌 = 35
