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초록

영어

In this paper, we propose an outlier detection algorithm called C-SCGP to prevent the degradation of localization performance based on RSS (Received Signal Strength) and AOA (Angle of Arrival) in the presence of outliers in wireless sensor networks. Since the accuracy of target estimation can significantly deteriorate due to various cause of outliers such as malfunction of sensor, jamming, and severe noise, it is important to detect and filter out all outliers. The single cluster graph partitioning (SCGP) algorithm has been widely used to remove such outliers. The proposed continuous-SCGP (C-SCGP) algorithm overcomes the weakness of the SCGP that requires the threshold and computing probability of outliers, which are impratical in many applications. The results of numerical simulations show that the performance of C-SCGP without setting threshold and probability computation is the same performance of SCGP.

한국어

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적 위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요 하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존 의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야 에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점 을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. RSS와 AOA 정보 기반의 위치추정
3. 이상치 검출 알고리즘
4. 모의실험 결과
5. 결론
REFERENCES

키워드

무선센서네트워크 수신신호강도 도달각도 위치추정 데이터융합 이상치검출 Wireless Sensor Networks Received Signal Strength Angle of Arrival Localization Data Fusion Outlier Detection

저자

• 강세영 [ SeYoung Kang | 고려대학교 컴퓨터학과 대학원생 ]
• 이재훈 [ Jaehoon Lee | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ]
• 송종인 [ JongIn Song | 광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부 교수 ]
• 정원주 [ Wonzoo Chung | 고려대학교 인공지능학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

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