해수운동의 특성과 필터기술을 활용한 수중 무선 네트워크 위치추정 기법
Time Synchronization with Seawater Movement Pattern and Filter in Underwater Wireless Networks
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
많은 기존 연구들에서 수중 환경에 적합한 위치추정 기법을 제안하고 있으나 추정 정확도에 영향을 미치는 노드 이동성과 시각측정 오차에 대한 고려가 없었다. 이러한 요소로 인해 참조노드는 정확한 위치정보를 제공할 수 없으며 위치추정이 진행될수록 오차가 누적되어 네트워크 전체로 전파된다. 이에 본 연구에서는 수중환경의 특성을 반영한 향상된 위치추정 기법을 제안한다. 특히 제안 방법에서는 해수운동과 센서노드가 배치되는 환경의 특성을 활용한 메시지 전송 위치 조절 기법을 소개한다. 또한 칼만 필터를 사용하여 시각측정 오차로 발생하는 위치측정 오차를 줄였고 시스템 모델링이 필요 없는 평균 필터의 사용으로도 동일한 성능을 낼 수 있음을 검증하였다. 더불어 자동항법장치(INS)를 사용하여 노드의 이동성으로 인해 발생하는 위치추정 오차와 누적오차가 네트워크에 전파되는 것을 완화한다. 마지막으로 시각측정 오차와 노드이동성이 위치추정에 미치는 영향을 파악하기 위한 실험에서, 제안 방법이 단순히 다변측량법을 사용하는 비교대상에 비해 각각 2.8m, 3.4m의 위치추정 오차를 감소시켰음을 보인다.
Abstract
Although a number of researches have proposed localization for underwater environment, they did not fully consider practical issues affecting the localization accuracy such as mobility of reference and time measurement error. Consequently, reference node can not provide precise location data and localization error will be increased. For the more accurate and practical localization, we suggest a localization based on feature of seawater movement and node deployment. Also, the protocol gradually corrects the location error with iterative data processing, Kalman filter, and we show a potential of Averaging filter, which do not need to design the system model, in underwater localization. Furthermore, adopting of INS (Inertial Navigation System) relieves localization error caused by node mobility. As a result, the localization accuracy is improved and error propagation in the multi-hop networks is naturally weaken. Our simulation results show that the proposed protocol reduced localization error by 2.8m and 3.4m compared with single multilateration in the same scenarios including node mobility and time measurement error respectively.
참고문헌 (18)
- J. Heidemann, "Research challenges and applications for underwater sensor networking", IEEE. Wireless Commun. Networking Conf. (WCNC) 2006, 1, pp.228~235 (2006)
- J.E. Garcia, "Ad Hoc Positioning for Sensors in Underwater Acoustic Networks", Proc. MTS, 2004, pp.4, 2338~2340
- Y. Zhang, "A distributed protocol for multi-hop underwater robot positioning", IEEE Proceedings of International Conference on Robotics and Biomimetics, pp.480~484 (2004)
- X. Cheng, "Silent Positioning in Underwater Acoustic Sensor Networks", IEEE Trans. Vehicular Technology, 57(3), pp.1756~1766 (2008)
- W. Cheng, "Underwater Localization in Sparse 3D Acoustic Sensor Networks", INFOCOM 2008. IEEE. The 27th Conference on Computer Communications, pp.236~240 (2008)
- Erol. M, "AUV-Aided Localization for Underwater Sensor Networks", Wireless Algorithms, Systems and Applications, 2007. WASA 2007. International Conference on, pp.44~54 (2007)
- Mirza. D, "Energy-Efficient Ranging for Post-Facto Self-Localization in Mobile Underwater Networks", Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, 26(9), pp.1697~1707 (2008)
- Z. Zhou, "Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks", Mobile Computing, IEEE Transactions on, 10(3), pp.335~348 (2011)
- L. Jun, "JSL: Joint Time Synchronization and Localization Design with Stratification Compensation in Mobile Underwater Sensor Networks", Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks (SECON), 2012 9th Annual IEEE Communications Society Conference on, pp.317~325 (2012)
- A. Novikov, "Hydrodynamic model of the lower Hudson River estuarine system and its application for water quality management", Water Resources Management, 20(2), pp.257~276 (2006)
- A. C. Bagtzoglou, "Chaotic behavior and pollution dispersion characteristics in engineered tidal embayments: A numerical investigation", J. Amer. Water Resources Assoc, 43(1), pp.207~219 (2007)
- J. J. Moré, "The Levenberg-Marquardt algorithm: Implementation and theory", Numerical analysis, pp.105~116 (1978)
- G Welch, "An introduction to the Kalman filter", ~ (1995)
- S. Makridakis, "Adaptive filtering: An integrated autoregressive", moving average filter for time series forecasting, 1977, ~
- A. H. Mohamed, "Adaptive Kalman Filtering for INS", GPS, 1999, pp.73(4), 193~203
- Syed, A. A., "Time Synchronization for High Latency Acoustic Networks", INFOCOM 2006. 25th IEEE International Conference on Computer Communications, pp.1~12 (2006)
- Nitthita Chirdchoo, "MU-Sync: A Time Synchronization Protocol for Underwater", WuWNeT '08 Proceedings of the third ACM international workshop on Underwater Networks, pp.35~42 (2008)
- 김성렬, "해수운동의 특성을 활용한 수중 무선 네트워크 시각 동기화", 한국통신학회논문지C, 38(5), pp.486~496 (2013), 한국통신학회