센서네트워크 위치인식이란 앵커노드들의 위치정보와 노드들 간의 측정된 거리 정보를 이용하여 노드들의 위치를 결정하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 각각의 앵커노드가 GPS 수신기를 장착하고 있고, GPS 수신 위치를 자신의 위치로 사용하는 경우를 다룬다. 일반적으로 센서네트워크 위치인식에서 앵커노드의 위치는 신뢰할만한 것으로 간주된다. 그런데 GPS 위치의 정확도는 종종 응용분야가 요구하는 수준에 미치지 못할 수 있다. 더구나 환경에 따라서는 GPS 보다 상대적으로 더 정확한 거리측정 기술들도 존재한다. Nanotron사의 NanoLoc RF에서 사용되는 TWR 거리 측정 기술은 그 한 예이다. 본 논문에서는 GPS가 제공한 위치정보와 노드들 간의 거리 측정 정보를 효과적으로 융합하여 보다 향상된 위치인식을 달성하는 방법에 대해서 다룬다. 즉, GPS가 수신한 위치를 그대로 앵커 노드의 위치로 사용하는 대신 노드들 간의 거리 측정 정보를 이용하여 보정함으로써 보다 나은 위치 인식을 달성하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 세 가지 알고리즘을 제시하고 그 결과를 실험을 통하여 분석하였다.
Localization refers to the process of determining positions of nodes in wireless sensor network based on the positions of a few anchor nodes and the measured distances between nodes. This paper concerns the situation in which each anchor node equips a GPS receiver and uses the received GPS location as its position. Majority of localization algorithms developed so far assume that the given positions of anchor nodes are trustable. The accuracy of GPS is very often not good enough to satisfy the requirement of the application. Moreover, there exist some ranging technologies that outperform the GPS in their accuracies. The TWR ranging technology adopted by NanoLoc RF chip, developed by Nanotron, is one of them. In this paper, we focus on how to fuse two types of measurement, the GPS locations and the ranging results, to produce better localization. In other words, instead of using the GPS-received positions as positions of anchors, we try to compensate them using the measured distances between nodes. We propose three different algorithms and analyse their performance through experiments.
