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Binary Particle Swarm Optimization 알고리즘 기반 분산 센서 노드 측위
Distributed Sensor Node Localization Using a Binary Particle Swarm Optimization Algorithm 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.7, 2014년, pp.9 - 17  

이파 파티하 (국립금오공과대학교 IT융복합학과) ,  신수용 (국립금오공과대학교 전자공학부)

초록
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본 논문은 무선 센서 네트워크의 분산 분포되어 있는 센서 노드들의 측위를 위해 Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) 알고리즘을 제안한다. 자신의 위치를 모르는 센서 노드들은 셋 이상의 인접한 앵커, 즉, 위치를 알고 있는 노드들로부터의 거리를 측정하여 측위를 수행한다. 이러한 과정이 반복하는 동안 측위를 수행한 센서 노드들은 나머지 노드들에 대하여 또 다른 앵커 역할을 수행한다. 성능 평가를 위해 기존의 PSO 알고리즘에 대비하여, BPSO를 이용한 측위 오류 및 계산 시간 성능을 매트랩 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 PSO 기반의 측위가 상대적으로 더 정확한 결과를 보여준다. 대조적으로, BPSO 알고리즘은 분산되어 있는 센서 노드들의 위치 측위를 더 빠르게 수행한다. 추가적으로, 전송 범위와 초기 앵커 노드들의 수가 측위 성능에 미치는 영향에 대한 분석을 수행한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a binary particle swarm optimization (BPSO) algorithm for distributed node localization in wireless sensor networks (WSNs). Each unknown node performs localization using the value of the measured distances from three or more neighboring anchors, i.e., nodes that know their locati...

주제어

#BPSO   #distributed localization   #WSNs   #localization error   #computation time  

AI 본문요약
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문제 정의

  • Based on the problem of bird flocking, each bird is defined as a particle in the search space. The objective of the problem is to find the food. In this case, the search space represents the area around the food and the birds represent the particles in the search space.

가설 설정

  • 1) We propose BPSO for distributed localization in WSNs to reduce the computation time. As measures of performance, both localization error and computation time are used.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

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