KR20100078976A - Position recognizing method using wireless sensor networks - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 위치 인식방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 CSS-based Ranging 프로토콜인 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)거리 측정 기술을 채용하여 이동 노드의 위치인식 오차를 최소화하고, 거리 측정 오차로 인해 이동 노드의 위치 계산 실패시 보정기능을 사용해 이동 노드의 위치인식 정확도가 높으면서도 간단한 연산으로 이동 노드의 위치를 인식할 수 있기 때문에 실시간성 및 자원이 제한적인 센서노드에 응용에 적합한 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법에 관한 것이다.The present invention relates to a location recognition method, and more particularly, employs a SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) distance measurement technique, which is a CSS-based Ranging protocol, to minimize the position recognition error of a mobile node, When the calculation error of the mobile node fails due to the measurement error, the mobile node's location recognition accuracy can be recognized by a simple operation with high accuracy. The present invention relates to a location recognition method using a wireless sensor network.
무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드는 제한된 전력과 무선 통신, 그리고 센싱 능력을 가지는 여러 개의 작은 디바이스 들로 구성된다. 이러한 센서 노드는 주위 환경에 대한 온도, 습도, 조도, 중력, 자기 등의 데이터를 실시간으로 감지하고, 관리할 수 있게 해주며 환경 모니터링, 건축물 이상 징후 감지, 사물의 위치 추적과 같은 분야에 응용된다.In a wireless sensor network environment, a sensor node consists of several small devices with limited power, wireless communication, and sensing capabilities. These sensor nodes enable real-time detection and management of data such as temperature, humidity, light intensity, gravity, magnetism, etc. of the surrounding environment, and are applied to fields such as environmental monitoring, building abnormality detection, and object location tracking. .
이와 같은 서비스를 제공하기 위해 중요하게 고려되어야 할 부분은 각 노드 의 위치를 판단하는 위치 인식 기술(Localization)이다.In order to provide such a service, an important consideration is localization technology that determines the location of each node.
위치 인식 기술은 무선 센서 노드 간 통신을 이용하여 각 노드의 위치를 절대적 또는 상대적인 좌표계로 나타내는 것이다. 위치 인식 기술에서 우선적으로 고려하여야 할 요소는 1).실시간성 2).위치 데이터의 정확도 3).시스템에 미치는 부하이다. 위치 인식의 실시간성은 이동 노드의 위치를 결정하기 위해 이동 노드의 위치가 결과 값으로 주어지는데 걸리는 수행 시간을 뜻한다.Location-aware technology uses wireless sensor node-to-node communication to represent the location of each node in an absolute or relative coordinate system. The primary factors to consider in the location-aware technique are 1) real time 2) accuracy of position data 3) load on the system. The real time of location recognition refers to the execution time taken for the position of the mobile node to be given a result value to determine the position of the mobile node.
위치 데이터의 정확도는 이동 노드의 위치를 결정하며 정확도가 낮은 위치 인식 기술은 그 필요성을 배제한다. 마지막으로 위치 인식의 전체 시스템에 대한 부하는 노드에서 응용 서비스를 수행함에 있어서 위치 인식 기술이 그 노드의 시스템 자원을 얼마나 사용하는가 이다.The accuracy of the position data determines the position of the mobile node and low accuracy position recognition techniques eliminate the need. Finally, the load on the entire system of location awareness is how much the location-aware technology uses the system resources of the node in performing the application service in the node.
센서노드는 제한된 자원을 가지기 때문에 위치 인식 시스템 개발시 반드시 고려해야할 점들 중 하나이다.Since sensor node has limited resources, it is one of the points to consider when developing location awareness system.
이러한 위치 인식의 대표적인 기술로서 GPS(Global Positioning System)가 있다. GPS의 경우에는 세 개 이상의 GPS 위성들을 참조 포인트로 사용하여 삼각 측량을 통하여 지구상의 위치를 측정한다. 위성 통신을 이용한 위치기반 기술은 신호 반경이 넓고 고정된 위성을 통해 안정적인 서비스의 제공이 가능하여 현재 가장 많이 사용되고 있지만, 정밀도가 낮고 기후에 영향을 많이 받으며 GSP 위성 신호의 수신이 어려운 실내나 음영 직역에서는 서비스가 불가능한 단점이 있다.GPS (Global Positioning System) is a representative technology of such a position recognition. In the case of GPS, three or more GPS satellites are used as reference points to measure the position of the earth through triangulation. Location-based technology using satellite communication is the most widely used because it can provide stable service through a fixed satellite with a wide signal radius, but it has low precision, is affected by climate, and it is difficult to receive GSP satellite signals. There is a disadvantage in that service is not available.
이러한 점을 보안하기 위해 무선 센서 네트워크를 이용한 근거리 무선 통신 기반의 측위 기술이 활발히 연구되고 있다.In order to secure such a point, short-range wireless communication based positioning technology using a wireless sensor network has been actively studied.
본 발명은 상기한 실정을 감안하여 종래 GPS 위치인식 시스템에서 야기 되는 각종 결점 및 문제점 들을 해결하고자 발명한 것으로서, 그 목적은 무선 센서 네트워크를 이용한 근거리 무선통신 기술로 정밀한 위치 인식 서비스를 제공하는 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법을 제공함에 있다.The present invention has been invented to solve various defects and problems caused by the conventional GPS location recognition system in view of the above situation, and an object thereof is a wireless sensor providing a precise location recognition service using a short range wireless communication technology using a wireless sensor network. The present invention provides a location recognition method using a network.
본 발명의 다른 목적은 SDS-TWR을 사용해서 거리를 측정함으로써 이 두 번의 TW-TOA를 통해 거리 측정의 정확도가 높은 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a location recognition method using a wireless sensor network with high accuracy of distance measurement through the two TW-TOA by measuring the distance using the SDS-TWR.
본 발명의 또 다른 목적은 SDS-TWR 거리측정 프로토콜을 기반으로 이동 노드의 위치를 계산하고, 위치 계산 알고리즘을 SDS-TWR거리 측정 시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계함으로써 위치인식 오차를 최소화 하는 방향으로 이동 노드의 위치를 결정할 수 있는 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법을 제공하는 데 있다. Another object of the present invention is to calculate the position of the mobile node based on the SDS-TWR distance measurement protocol, and to design the position calculation algorithm under the assumption that an error occurs in the SDS-TWR distance measurement to minimize the position recognition error The present invention provides a location recognition method using a wireless sensor network that can determine the location of a mobile node.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법은 노드(A)에 패킷의 전송이 시작되는 시간을 저장해 두는 단계와; 노드(B)에 패킷이 도착한 시간을 저장해 두는 단계와; 노드(B)에서 TreplyB 만큼의 시간을 기다리는 단계와; 다시 노드(A)에게 Ranging 메시지를 보내는 단계와; 노드(B)에서 측정한 시간을 노드(A)에 전송하여 전송시간(Tp)을 구하는 단계와; 노드(A)와 노드(B)를 교환하여 상기 각 단계들을 반복하여 Tp = ((Tround - Treply) + (Tround - TreplyB))/4로 전송시간(Tp)을 구하여 거리를 측정하는 단계 및; 삼변측량 알고리즘으로 측정된 거리를 이용해 이동 노드의 위치를 찾는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.A location recognition method using the wireless sensor network of the present invention for achieving the above object comprises the steps of storing the time at which the transmission of the packet to the node (A) starts; Storing the time at which the packet arrived at node B; Waiting for a time as much as T replyB at node B; Sending a Ranging message back to node A; Obtaining a transmission time T p by transmitting the time measured at the node B to the node A; Exchanging nodes (A) and (B) and repeating the above steps to obtain a transmission time T p with Tp = ((Tround-Treply) + (Tround-TreplyB)) / 4 to measure the distance; and ; It is characterized by consisting of a step of finding the position of the mobile node using the distance measured by the trilateration algorithm.
본 발명은 무선 센서 네트워크를 이용한 근거리 무선통신 기술로 정밀한 위치 인식 서비스를 제공할 수 있고, SDS-TWR을 사용해서 거리를 측정함으로써 이 두 번의 TW-TOA를 통해 거리 측정의 정확도가 높으며, SDS-TWR 거리측정 프로토콜을 기반으로 이동 노드의 위치를 계산하고, 위치 계산 알고리즘을 SDS-TWR거리 측정 시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계함으로써 위치인식 오차를 최소화 하는 방향으로 이동 노드의 위치를 결정할 수 있는 각별한 장점이 있다.The present invention can provide a precise location recognition service using a short-range wireless communication technology using a wireless sensor network, the distance is measured by using two TW-TOA by measuring the distance using SDS-TWR, SDS- Based on the TWR distance measurement protocol, the position of the mobile node is calculated, and the position calculation algorithm is designed on the assumption that an error occurs in the SDS-TWR distance measurement, so that the position of the mobile node can be determined to minimize the position recognition error. There is an advantage.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the location recognition method using the present invention wireless sensor network.
도 2는 본 발명 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법에서 채용한 SDS-TWR거리 측정의 개념도, 도 3은 거리 측정시 발생하는 오차를 보여주는 도면, 도 4는 본 발명에 따른 삼변측량 알고리즘으로 측정된 거리를 이용해 이동 노드의 위치를 찾는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 도 5는 이동 노드의 위치 계산 오류가 발생하는 상태를 보여주는 도면, 도 6은 본 발명의 방법으로 노드의 위치인식 테스트를 실시하는 예시도, 도 7a 내지 도7d는 본 발명의 방법으로 SDS-TWR 거리 측정 결과를 나타낸 그래프, 도 8a 내지 도8d는 본 발명의 방법으로 SDS-TWR 거리 측정 결과를 나타낸 그래프러서, 본 발명 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법은 노드(A)에 패킷의 전송이 시작되는 시간을 저장해 두는 단계와; 노드(B)에 패킷이 도착한 시간을 저장해 두는 단계와; 노드(B)에서 TreplyB 만큼의 시간을 기다리는 단계와; 다시 노드(A)에게 Ranging 메시지를 보내는 단계와; 노드(B)에서 측정한 시간을 노드(A)에 전송하여 전송시간(Tp)을 구하는 단계와; 노드(A)와 노드(B)를 교환하여 상기 각 단계들을 반복하여 Tp = ((TroundA - TreplyA) + (TroundB - TreplyB))/4로 전송시간(Tp)을 구하여 거리를 측정하는 단계 및; 삼변측량 알고리즘으로 측정된 거리를 이용해 이동 노드의 위치를 찾는 단계로 이루어진다.2 is a conceptual diagram of the SDS-TWR distance measurement employed in the location recognition method using the wireless sensor network of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing an error occurring when the distance is measured, and FIG. 4 is measured by a trilateration algorithm according to the present invention. 5 is a view illustrating a method of finding a location of a mobile node using a distance. FIG. 5 is a view illustrating a state in which a calculation error of a mobile node occurs. FIG. 7A to 7D are graphs showing the SDS-TWR distance measurement results by the method of the present invention, and FIGS. 8A to 8D are graphs showing the SDS-TWR distance measurement results by the method of the present invention. A location recognizing method using a network may include storing a time at which a packet transmission starts in a node A; Storing the time at which the packet arrived at node B; T replyB on node (B) Waiting for a time; Sending a Ranging message back to node A; Obtaining a transmission time T p by transmitting the time measured at the node B to the node A; Exchange node (A) and node (B) and repeat the above steps to find the transmission time (T p ) with Tp = ((T roundA -T replyA ) + (T roundB -T replyB )) / 4 Measuring; The method uses the distance measured by the trilateration algorithm to find the position of the mobile node.
상기 삼변측량 알고리즘으로 측정된 거리를 이용해 이동 노드의 위치를 찾는 단계는 세 개의 알려진 지점(A, B, C, D)을 등 간격의 그리드 형태로 배치한 후 두 원을 그룹으로 생성(AB, AC, BD, CD)하고, 두 원의 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네 점(Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ) 좌표를 구하여 이동 노드의 위치를 구하는 것이다.Finding the position of the mobile node using the distance measured by the trilateration algorithm is to arrange the three known points (A, B, C, D) in the form of a grid of equal intervals and then create two circles in groups (AB, AC, BD, CD), and using the intersection of two circles to find the coordinates of the four points (I, II, III, IV) in the rectangular area to find the position of the mobile node.
즉, 네 점(Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ) 각각의 x좌표와 y좌표를 xⅠ, xⅡ, xⅢ, xⅣ라 하고, y좌표를 yⅠ, yⅡ, yⅢ, yⅣ라 하면, 이동 노드의 위치(M)의 좌표(x, y)는 하기 식(A)로 구할 수 있다.That is, if the x and y coordinates of each of the four points (I, II, III, IV) are xI, xII, xIII, xIV, and the y coordinate is yI, yII, yIII, yIV, the position of the mobile node (M The coordinates (x, y) of) can be obtained by the following formula (A).
다음에는 상기한 바와 같은 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법으로 위치를 인식하는 과정을 실시예를 들어 설명한다.Next, a process of recognizing a location using a location recognition method using the wireless sensor network as described above will be described with reference to an embodiment.
도 1과 같이 거리를 측정하기 위해 노드(A)는 패킷의 전송이 시작되는 시간을 저장해 두고, 노드(B)에서는 패킷이 도착한 시간을 저장한다. 노드(B)는 TreplyB만큼의 시간을 기다리고, 다시 노드(A)에게 Ranging 메시지를 보낸다. 여기서 TreplyB는 Tp보다 더 길게 설정한다. 마지막으로 노드(B)는 자신이 측정한 시간을 노드(A)에게 모두 전송한다. 그리고 Tp시간은 Tp = (TroundB - TreplyB)/2를 해서 구할 수 있다.In order to measure the distance as shown in FIG. 1, node A stores the time at which packet transmission starts, and node B stores the time at which the packet arrived. Node B waits for the time as T replyB and sends a Ranging message back to node A. Here T replyB is set longer than T p . Finally, the node B transmits all the time measured by the node B to the node A. And T p time can be obtained by Tp = ( TroundB -T replyB ) / 2.
그러나 더 정밀한 거리 측정을 위해 TW-TOA기술을 확장시킨 SDS-TWR을 사용해서 거리를 측정한다. SDS-TWR은 TW-TOA를 한번 더 반복해서 거리 측정의 정확성을 좀도 높인다. SDS-TWR은 도 2와 같이 노드(A)와 노드(B)가 패킷을 교환 한 뒤, 바로 노드(B)에서 노드(A)로 패킷을 교환하는 방식이다. 여기서 Tp시간은 Tp = ((TroundA - TreplyA) + (TroundB - TreplyB))/4 로 구해지므로 두 번의 TW-TOA를 통해 평균적으로 보다 정확한 거리를 구할 수 있다.However, the distance is measured using the SDS-TWR, which extends the TW-TOA technology for more precise distance measurement. SDS-TWR repeats the TW-TOA one more time to improve the accuracy of the distance measurement. In the SDS-TWR, as shown in FIG. 2, the node A and the node B exchange packets immediately after the node A and the node B exchange packets. Here, T p time is calculated as Tp = ((T roundA -T replyA ) + (T roundB -T replyB )) / 4, so two TW-TOA can be used to obtain more accurate distance on average.
다음으로 삼변측량 알고리즘을 이용해 이동 노드의 위치를 찾는다. 즉, 만약 세 개의 알려진 지점(A, B, C)를 이용해 이동 노드까지의 거리 측정시 오차가 발생하지 않았다고 가정한다면, 각각의 지점(A, B, C)으로부터의 거리가 d1, d2, d3일 때 이동 노드 M(x, y)을 쉽게 구할 수 있다. 그러나 만약 거리 d1, d2, d3를 측정할 때 약간의 오차가 발생한다면 거리 측정 오차 때문에 세원은 공통된 점을 가질 수 없다(도 3참조). anchor와 이동 노드 사이의 거리 측정 오차는 현실에서 당연하기 때문에 위치 계산 알고리즘은 위치 오차를 최소화하는 방향으로 M(x, y)의 위치에 접근해야 한다. Next, we use the trilateration algorithm to find the position of the mobile node. That is, if it is assumed that no error occurs when measuring the distance to the mobile node using three known points (A, B, C), the distance from each point (A, B, C) is d 1 , d 2 , d 3 , the mobile node M (x, y) can be easily obtained. However, if a slight error occurs when measuring the distances d 1 , d 2 , d 3 , the three circles cannot have a common point due to the distance measurement error (see FIG. 3). Since the distance measurement error between the anchor and the mobile node is natural in reality, the position calculation algorithm should approach the position of M (x, y) in a direction that minimizes the position error.
본 발명에서 제안된 위치 계산 알고리즘은 위에서 설명한 SDS-TWR 거리측정 프로토콜을 기반으로 이동 노드의 위치를 계산한다. 즉, 위치 계산 알고리즘은 SDS-TWR거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계되었으며, 아래와 같이 위치 인식 오차를 최소화하는 방향으로 이동 노드의 위치를 결정할 수 있다.The position calculation algorithm proposed in the present invention calculates the position of the mobile node based on the SDS-TWR ranging protocol described above. That is, the position calculation algorithm is designed on the assumption that an error occurs when measuring the SDS-TWR distance, and the position of the mobile node can be determined in the direction to minimize the position recognition error as follows.
도 4와 같이 anchor를 등 간격의 그리드 형태로 배치한 후 두 원을 그룹으로 생성(AB, AC, BD, CD)한다. 두 원의 교점을 이용해서 사각형 Boundary 안의 네 점(I, II, III, IV)의 위치를 구한다. 여기서 사각형 Boundary 밖에 있는 네 점은 사용되지 않는다.As shown in FIG. 4, the anchors are arranged in a grid form at equal intervals, and two circles are generated as a group (AB, AC, BD, CD). The intersection of two circles is used to find the positions of four points (I, II, III, IV) in the rectangle boundary. Here, four points outside the rectangle's boundary are not used.
예를 들어 A원과 B원의 교점 I(x I , y I )의 좌표는 아래와 같이 계산할 수 있다.For example, the coordinates of the intersection I ( x I , y I ) of circle A and circle B can be calculated as follows.
여기서 y1 = y2이기 때문에 xI 값은 하기 (2)식으로 된다.Where y 1 Since x y 2 , the value of x I is represented by the following expression (2).
anchor를 등 간격으로 배치하기 때문에 두 노드 사이의 간격을 r이라 하면, x2 = x1 + r이 되며, 상기 (2)식은 다음의 (3)식으로 간소화 된다.Since the anchors are arranged at equal intervals, assuming that an interval between two nodes is r, x 2 = x 1 + r, and Equation (2) is simplified to Equation (3) below.
상기 (3)식으로 부터 구해진 xI값을 이용해 (4)식과 같이 쉽게 두개의 y'값을 구할 수 있다.Using the xI value obtained from Equation (3), two y 'values can be easily obtained as in Equation (4).
그 중 사각형 Boundary안에 있는 값을 사용해 I(x I , y I )의 좌표를 구할 수 있으며 같은 방법으로 IV를 계산할 수 있다. 포인트 II와 III를 구하기 위해서는 의 값이 동일하기 때문에 위와 같은 계산 방식으로 y에 관해 풀어주면 , 를 구할 수 있다. 그리고 x'값은 (4)식를 이용해 구할 수 있다. 최종적으로 좌표 M(x, y)를 (5)식과 같이 나타낼 수 있다.You can find the coordinates of I ( x I , y I ) using the values in the rectangle Boundary and calculate the IV in the same way. To find points II and III, the values of are the same, so if we solve for y by the above calculation method, we can find. And the value of x ' can be obtained using equation (4). Finally, the coordinate M (x, y) can be expressed as (5).
노드 간 거리 측정 오차로 인해 도 5와 같은 경우가 발생할 수 있다. 첫 번째는 하나의 거리 측정 범위가 다른 하나의 거리 측정 범위를 포함해서 두 원의 교 점이 생기지 않는 경우이고, 두 번째는 두 노드의 측정된 거리가 실제 노드간 거리보다 작게 측정되어 두 원의 교점이 생기지 않는 경우이다.5 may occur due to a distance measurement error between nodes. The first is that the intersection of two circles does not occur because one distance measurement range includes the other one. The second is the intersection of two circles because the measured distance of two nodes is measured less than the distance between the actual nodes. This is not the case.
이와 같은 경우는 기존 연구 자료를 기반으로 첫 번째 경우는 사각형의 최대 대각선 길이를 구해 노드 간 거리 측정범위가 사각형의 최대 대각선 길이를 벗어날 경우 노드간 거리 측정값을 사각형의 최대 대간선의 길이만큼 줄여서 두 거리 측정 범위의 교점이 발생하도록 보정 하고, 두 번째 경우는 거의 발생하지 않아서 교점을 만들지 않고 위치 계산 오류로 판정하고, 다시 거리 측정을 수행해 위치 계산을 수행했다.In this case, based on the existing research data, the first case obtains the maximum diagonal length of the rectangle, and if the distance measurement range between nodes is outside the maximum diagonal length of the rectangle, the distance between nodes is reduced by the maximum diagonal length of the rectangle. The intersection of the distance measuring range was corrected to occur, and in the second case, it rarely occurred, so it was determined as a position calculation error without making the intersection, and the distance was measured again to perform the position calculation.
다음에 SDS-TWR 거리측정 및 제안된 위치 계산 알고리즘을 구현하고 테스트 및 성능평가를 수행했다. 도 6과 같이 센서노드를 등 간격의 그리드 형태로 배치하고 건물 내에서 이동 노드의 위치를 계산했다. 이동 노드의 위치를 계산하기 위해서 최소 4개의 anchor가 필요하며, anchor와 이동 노드 사이의 거리 정보를 기반으로 본 발명의 방법을 적용해 이동 노드의 위치를 계산하고, 그 결과를 도 7a 내지 도 7d, 도 8a 내지 도 8d에 각각 나타냈다.Next, the SDS-TWR distance measurement and the proposed position calculation algorithm were implemented, tested and evaluated. As shown in FIG. 6, the sensor nodes were arranged in a grid of equal intervals and the positions of the moving nodes in the building were calculated. At least four anchors are required to calculate the position of the mobile node, and the position of the mobile node is calculated by applying the method of the present invention based on the distance information between the anchor and the mobile node, and the result is shown in FIGS. 7A to 7D. 8A to 8D, respectively.
도 7은 4개의 anchor를 이용하여 각 이동 노드의 좌표가 (1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8)일때, SDS-TWR 거리 측정 결과를 보여 주고 있다.FIG. 7 shows the result of SDS-TWR distance measurement when the coordinates of each mobile node are (1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8) using four anchors. .
도 7a 내지 도 7d로부터 SDS-TWR 거리측정 결과 최소 0.23m ∼ 최대 6.72m 정도의 오차를 보였으며 평균적으로 1.97m의 거리측정 오차를 보였다.As a result of SDS-TWR distance measurement from FIG. 7A to FIG. 7D, an error of at least 0.23m to a maximum of 6.72m was shown and an average of 1.97m was measured.
SDS-TWR 거리 측정을 기반으로 도 8은 동일한 환경에서 이동 노드의 위치를 이동((1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8))시켜가면서 제안된 위치 계산 알고리즘과 삼변측량, 거리 측정 오차가 발생했다는 가정 하에 설계된 Chaczko등이 제안한 알고리즘을 각각 100회 수행하여 성능을 평가한 결과이다.Based on the SDS-TWR distance measurement, FIG. 8 shows the proposed position by moving the position of the mobile node ((1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8)) in the same environment. This is the result of performance evaluation of 100 algorithms proposed by Chaczko et al., Which are designed on the assumption that calculation algorithm, trilateration, and distance measurement errors occur.
이동 노드의 위치를 (1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8)로 이동 시키면서 위치 측량을 한 결과 표 1와 같이 제안된 위치 계산 알고리즘의 경우 최소 0.22m ∼ 최대 0.63m의 위치 인식 오차가 발생했고, 삼변측량 알고리즘 적용 시 최소 1.41m ∼ 최대 2.84m의 위치 인식 오차가 발생했다. 그리고 위치 인식 오차를 최소화하기 위해 Chaczko등이 제안한 위치 인식 결과 최소 0.66m ∼ 최대 1.42m의 위치 인식 오차를 보였다.As a result of positioning surveying by moving the position of mobile node to (1.9, 1.95), (1.9, 2.85), (2.8, 3.7), (0.9, 3.8), the proposed position calculation algorithm is at least 0.22m. A maximum of 0.63m of position recognition error occurred, and a minimum of 1.41m to 2.84m of position recognition error occurred when the trilateration algorithm was applied. In order to minimize the position recognition error, Chaczko et al. Suggested the position recognition error of 0.66m to 1.42m.
이동 노드의 정밀한 위치를 계산하기 위해 본 발명에서는 802.15.4a SDS-TWR 프로토콜을 이용해 노드간 거리 측정을 했다. SDS-TWR 거리측정 결과 최소 0.23m ∼ 최대 6.72m 정도의 오차를 나타냈으며 평균적으로 1.97m의 거리측정 오차를 보였다. 측정된 거리를 기반으로 이동 노드의 위치를 계산하기 위해 본 발명 알고리즘은 노드 간 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계되었다.In order to calculate the precise position of the mobile node, the present invention measured distance between nodes using the 802.15.4a SDS-TWR protocol. As a result of SDS-TWR distance measurement, the error ranged from 0.23m to 6.72m and the average distance was 1.97m. In order to calculate the position of the mobile node based on the measured distance, the algorithm of the present invention is designed on the assumption that an error occurs in the distance measurement between nodes.
본 발명 위치 계산 알고리즘은 등 간격 그리드 형태의 anchor 4개를 사용해 이동 노드의 위치를 계산하며 거리측정 결과 발생하는 원들의 교점을 이용해서 이동 노드의 위치 인식 오차를 최소화 했다. 삼변측량과 거리 측정 오차가 발생했다는 가정 하에 설계된 Chaczko등이 제안한 위치 계산 알고리즘과의 성능 평가 결과 를 요약하여 하기 표1로 나타냈다.The position calculation algorithm of the present invention calculates the position of the mobile node using four anchors in the form of equidistant grid and minimizes the position recognition error of the mobile node by using the intersection of the circles generated as a result of the distance measurement. Table 1 summarizes the performance evaluation results of the position calculation algorithm proposed by Chaczko et al., Which was designed on the assumption that triangulation and distance measurement errors occurred.
표로부터 본 발명 위치 계산 알고리즘의 경우 최소 0.22m ∼ 최대 0.63m의 위치 인식 오차가 발생했고, 삼변측량 알고리즘 적용시 최소 1.41m ∼ 최대 2.84m의 위치인식 오차가 발생했다. 그리고 위치 인식 오차를 최소화하기 위해 Chaczko등이 제안한 위치 인식 결과 최소 0.66m ∼ 최대 1.42m의 위치 인식 오차를 보였다. 이 결과 제안된 위치 계산 알고리즘은 Chaczko등이 제안한 위치 계산 알고리즘 보다 약 2 ∼ 3배 높은 위치 인식 정확도를 나타냈고, 삼변측량보다는 약 5배 높은 위치 인식 정확도를 보였다. 또한 거리 측정 오차로 인해 이동 노드의 위치 계산 실패시 보정기능을 이용해 이동 노드의 위치 인식 정확도를 높였으며 간단한 연산으로 이동 노드의 위치를 인식할 수 있기 때문에 실시간성을 지원한다.From the table, in the case of the position calculation algorithm of the present invention, a position recognition error of at least 0.22 m to 0.63 m occurred, and a position recognition error of at least 1.41 m to 2.84 m occurred when the trilateration algorithm was applied. And the proposed position recognition result including Chaczko to minimize the position recognition error showed a position recognition error of at least 0.66m ~ up to 1.42 m. As a result, the proposed algorithm has about 2 to 3 times higher position recognition accuracy than Chaczko et al., And about 5 times higher than the trilateration. In addition, when the position calculation error of the mobile node fails due to the distance measurement error, the position recognition accuracy of the mobile node has been improved, and since the position of the mobile node can be recognized by a simple operation, it supports real time.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 발명의 요지를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있음은 물론이다.While the present invention has been described as a preferred embodiment, the present invention is not limited thereto, and various modifications can be made without departing from the gist of the invention.
도 1은 종래 위치 인식방법에서 사용하는 TW-TOA거리 측정의 개념도,1 is a conceptual diagram of the TW-TOA distance measurement used in the conventional position recognition method,
도 2는 본 발명 무선센서 네트워크를 이용한 위치 인식방법에서 채용한 SDS-TWR거리 측정의 개념도,2 is a conceptual diagram of SDS-TWR distance measurement employed in the location recognition method using the wireless sensor network of the present invention;
도 3은 거리 측정시 발생하는 오차를 보여주는 도면,3 is a view showing an error occurring when measuring distance;
도 4는 본 발명에 따른 삼변측량 알고리즘으로 측정된 거리를 이용해 이동 노드의 위치를 찾는 방법을 설명하기 위한 도면,4 is a view for explaining a method of finding a position of a mobile node using a distance measured by a trilateration algorithm according to the present invention;
도 5는 이동 노드의 위치 계산 오류가 발생하는 상태를 보여주는 도면,5 is a diagram illustrating a state in which a position calculation error of a mobile node occurs;
도 6은 본 발명의 방법으로 노드의 위치인식 테스트를 실시하는 예시도,6 is an exemplary view for performing a node location test by the method of the present invention,
도 7a 내지 도7d는 본 발명의 방법으로 SDS-TWR 거리 측정 결과를 나타낸 그래프,7A to 7D are graphs showing the results of SDS-TWR distance measurement by the method of the present invention;
도 8a 내지 도8d는 본 발명의 방법으로 SDS-TWR 거리 측정 결과를 나타낸 그래프이다.8A to 8D are graphs showing the results of SDS-TWR distance measurement by the method of the present invention.
Claims (3)
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- 2008-12-30 KR KR1020080137370A patent/KR20100078976A/en not_active Application Discontinuation
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