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일반적인 센서 노드의 에너지 효율성 보장을 위한 방법은 여러 가지가 있다. 스케줄링도 그 중 하나이다. 지금까지 제시된 많은 스케줄링 기법들은 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되었기 때문에 이동하는 물체 추적에는 적합하지 않다. 다시 말하면 기존의 스케줄링 방식들은 스케줄링을 함에 있어서 물체의 추적오차를 고려하지 못한다. 수많은 센서들로 구성된 센서 네트워크에서 센서들을 효율적으로 관리하기란 매우 까다로운 일이다. 각각의 센서와 전체적인 센서 네트워크를 사용 목적에 맞게 제어할 수 있는 방법이 필요하다. 특히, 분산 센서 네트워크에서 실행되는 표적추적 분야에서는 표적추적 성능과 한정된 자원으로 인한 센서 혹은 전체 시스템의 에너지 문제도 고려되어야 한다. 분산 센서 네트워크에서의 표적추적 정밀도는 사용되는 센서의 수에 따라 증가하게 된다. 하지만 사용하는 센서의 수가 많아질수록 에너지 소모는 커진다. 그러므로 센서의 에너지소모량과 표적추적성능은 상반되는 관계를 가진다. 분산 센서 네트워크에서의 표적추적은 센서가 사용할 수 있는 에너지가 한정되어 있기 때문에 에너지 소비를 최소화 하면서도 표적추적 성능을 보장하는 방법이 필요하다. 무선 센서 네트워크에서의 표적추적 방법은 표적의 다음 위치를 예측하고 물체의 이동경로 주변의 노드들을 이용하여 표적을 모니터링 하는 방식을 사용한다. 즉 ...

일반적인 센서 노드의 에너지 효율성 보장을 위한 방법은 여러 가지가 있다. 스케줄링도 그 중 하나이다. 지금까지 제시된 많은 스케줄링 기법들은 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되었기 때문에 이동하는 물체 추적에는 적합하지 않다. 다시 말하면 기존의 스케줄링 방식들은 스케줄링을 함에 있어서 물체의 추적오차를 고려하지 못한다. 수많은 센서들로 구성된 센서 네트워크에서 센서들을 효율적으로 관리하기란 매우 까다로운 일이다. 각각의 센서와 전체적인 센서 네트워크를 사용 목적에 맞게 제어할 수 있는 방법이 필요하다. 특히, 분산 센서 네트워크에서 실행되는 표적추적 분야에서는 표적추적 성능과 한정된 자원으로 인한 센서 혹은 전체 시스템의 에너지 문제도 고려되어야 한다. 분산 센서 네트워크에서의 표적추적 정밀도는 사용되는 센서의 수에 따라 증가하게 된다. 하지만 사용하는 센서의 수가 많아질수록 에너지 소모는 커진다. 그러므로 센서의 에너지소모량과 표적추적성능은 상반되는 관계를 가진다. 분산 센서 네트워크에서의 표적추적은 센서가 사용할 수 있는 에너지가 한정되어 있기 때문에 에너지 소비를 최소화 하면서도 표적추적 성능을 보장하는 방법이 필요하다. 무선 센서 네트워크에서의 표적추적 방법은 표적의 다음 위치를 예측하고 물체의 이동경로 주변의 노드들을 이용하여 표적을 모니터링 하는 방식을 사용한다. 즉 칼만필터를 사용하여 표적의 진행방향을 예측하고 추정하며 이 예측값과 추정 값들을 이용하여 센서들을 스케줄링 한다. 그리고 에너지 소모를 최소화하기 위한 스케줄링 기법으로 정수계획법의 분지절단법을 사용한다. 분지절단법 기반의 센서 스케줄링으로 각각의 센서 또는 전체 시스템의 에너지 소모량을 최소화 시키면서도 추적성능을 만족하는 접근법을 제시한다. 분지절단법 알고리듬과 표적추적 알고리듬을 결합하여 수중에서 사용하는 탐지 센서의 에너지 소비를 줄이고 사용수명을 연장하는 동시에 기존의 센서들과 같은 수중물체나 잠수함의 탐지 및 예측 성능을 유지 및 향상 시킬 수 있다. 이러한 정수계획법의 분지절단법 기반 알고리듬의 최적센서 선정을 위하여 목적함수와 제약조건을 바탕으로 Matlab 시뮬레이션 결과 에너지 소비를 최소화 하면서 기존의 분단탐색법 보다 표적추적 성능을 향상 시킬 수 있는 최적 센서 L은 4개로 선정 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, more active researches on routing protocols and operating system platforms for sensor nodes are underway to respond quickly to dynamic changes in wireless sensor networks. Sensor nodes that should be operated with limited resources like battery consume more electricity for detection of sen...

Recently, more active researches on routing protocols and operating system platforms for sensor nodes are underway to respond quickly to dynamic changes in wireless sensor networks. Sensor nodes that should be operated with limited resources like battery consume more electricity for detection of sensor information and communication between nodes. Once such processes are performed repeatedly, the battery life of sensor nodes are shortened, thus making the entire functions of wireless sensor networks difficult to be operated properly. Of course, if its functions are replaced by surrounding sensor nodes, the entire network functions can be maintain, but as it forms another routing, it will consume electricity, finally affecting the energy-efficient use of the entire networks. Therefore, this study presents some approaches to predict and estimate the directions of a target using Kalman filter while minimizing the energy consumption of the entire system or each sensor with integer linear programming-based sensor scheduling and satisfies the sensor scheduling using these predicted and estimated values.

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