Earticle

Position information is the foundation of massive applications in Wireless Sensor Network(WSN). Three improved positioning algorithms based on DV-Hop are proposed in order to enhance the positioning accuracy of wireless sensor nodes. First improved algorithm is distance compensation algorithm (DCA) that creates a triangle model to compensate the estimated distance. The second improved algorithm creates a new chain table for all anchor nodes to record and compute the average hop distance. The third improved algorithm is weighting different anchor nodes with anchor nodes’ nearest unknown nodes. The second and third improved algorithms are based on the DCA. The simulation results show that the three improved algorithms are better than the original DV-Hop in localization accuracy. Compared to the original DV-Hop algorithm, the simulation results shows that the three improved algorithms proposed in the paper increase the positioning accuracy of the unknown nodes.

본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.