무선 센서 네트워크에서 위치 측위 기술은 재난 감시, 환경 모니터링 등과 같은 응용에서 매우 필수적이다. 대표적인 Range-free 기반 위치 측위 기법인 DV-HOP은 균일한 네트워크 환경을 기반으로 위치를 측위하기 때문에 실제 배포 환경을 고려하지 않는다. 따라서 실제 배포 환경인 비 균일 네트워크에서는 위치 정확도가 낮다. 이러한 환경에서 정확도를 향상시키기 위해서는 많은 수의 앵커 노드를 필요로 하기 때문에, 많은 구축비용이 소모되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비균일 환경을 고려한 위치 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드 배포 특성을 이용한 밀집 확률 방법과 정확도 향상을 위해 노드 간 거리를 보정하는 기법으로 구성된다. 이를 통해, 비 균일 무선 센서 네트워크 환경에서도 높은 정확도의 센서 측위가 가능하다. 성능평가 결과, 비 균일한 배포 환경에서도 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 위치 측위 정확도가 평균 44% 상승하였다.
In wireless sensor networks, a positioning scheme is one of core technologies for sensor applications such as disaster monitoring and environment monitoring. The One of the most positioning scheme, called DV-HOP does not consider non-uniform sensor networks that are actual distributed environments. Therefore, the accuracy of the existing positioning scheme is low in non-uniform network environments. Moreover, because it requires many anchor nodes for high accuracy in non-uniform network environments, it is expensive to construct the network. To overcome this problem, we propose a novel sensor positioning scheme using density probability models in non-uniform wireless sensor networks. The proposed scheme consists of the density probability model using the deployment characteristics of sensor nodes and the distance refinement algorithm for high accuracy. By doing so, the proposed scheme ensures the high accuracy of sensor positioning in non-uniform networks. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing scheme. Our experimental results show that our proposed scheme improves about 44% accuracy of sensor positioning over the existing scheme on average even in non-uniform sensor networks.
