무선 센서 네트워크에서 다중 표적 위치추정을 위한 미식별 RSS/AOA 측정치 기반의 군집화 기법 (A Novel Clustering Method for Multi-Target Localization Based on Unidentified RSS/AOA Measurements in Wireless Sensor Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자파학회
· 수록지 정보 : 한국전자파학회 논문지 / 32권 / 9호 / 816 ~ 825페이지
· 저자명 : 강세영, 김태현, 정원주

초록

무선 센서 네트워크(wireless sensor networks: WSNs)에서 표적의 위치를 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 높은정확도를 가지기 위해 수신 신호 강도(received signal strength: RSS)와 신호의 도달 각도(angle of arrival: AOA) 측정치를융합하는 hybrid 알고리즘이 개발되었다. 무선 센서 네트워크에서 기존의 다중 표적 위치추정 알고리즘들은 각 센서 노드가 수신 데이터의 기원을 알고 있다고 가정하는 협조적인 환경(cooperative environment)에서 다중 표적의 위치를 추정한다. 하지만, 군사 환경과 같은 비협조적인 환경(noncooperative environment)에서 수신 신호들의 정확한 기원을 파악하는 것은어렵다. 본 논문에서는 군사 환경과 같은 비협조적인 환경에서 각 센서 노드가 다중의 신호들을 수신하였을 때 k-means 알고리즘과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘에 기초한 군집화(clustering) 알고리즘을 제안하여 수신 신호들의 기원표적을 분류하고, 기존의 단일 표적 hybrid 표적 추정 알고리즘을 사용하여 다중 표적의 위치를 추정하도록 한다.

영어초록

In this study, we present a novel clustering method for multi-target localization in wireless sensor networks (WSNs) when measure- ments are not identified with their original targets. Without any knowledge on the origin of measurements, existing hybrid target local ization algorithms that utilize both the received signal strength (RSS) and angle of arrival (AOA) measurements are unable to estimate the location of multiple targets. We propose multiple clustering methods based on the k-means and expectation maximization (EM) algo rithms to identify the origin of the measurements and, consequently, efficiently estimate the location of multiple targets by applying a single target estimation algorithm multiple times.

참고자료

· 없음