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문제 정의
- 추후 일반 평균이 아닌 상황에 따른 각각 다른 가중치를 주어보다 효과적인 추정을 하고자 하며, 또한 컨센서스 필터를 추가하여 실제 데이터의 최대한 영향을 주지 않으면서 노이즈 등을 제거하고자 한다. 또한 실제 센서 네트워크노드에 직접 위 알고리즘을 프로그램 하여 실제 실험을 통하여 위알고리즘을 검증하고자 한다.
- 본 논문에서 분배형 센서 융합 알고리즘을 통하여 센서 네트워크 환경 내에서 일정 온도를 갖는 이동 개체의 위치를 추정하였다. 또한 중앙 형 칼만 필터와 분배형 칼만필터와의 비교를 통하여 분배형 칼만 필터 가 중앙형 칼만필터에 비해 단 두 개의 센서만을 사용하는 작은 행렬의 칼만필터를 통해서도 결코 성능이 떨어지지 않으며, 오히려 노이즈가 큰 부분에서는 중앙형 칼만필터보다 더욱 효과적이며 보다 신뢰할 수 있음을 볼 수 있었다.
- 본 논문에서는 분배형 센서 융합 알고리즘을 이용하여 센서 네트워크 환경 내에서 이동 개체의 위치 및 경로를 추정하고자 한다. 이를 위하여 분배형 확장 칼만필터를 설계하였다.
가설 설정
- .이 동 개체의 온도는 일정하다.
- • 온도는 거리의 제곱에 반비례한다
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