A DYNAMIC LOCATION ESTIMATION TECHNIQUE BASED ON FINGERPRINT
USING A REDUCED RADIO MAP IN WIRELESS SENSOR NETWORKS
Journal Name:
- Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
In closed areas, fingerprint location estimation algorithms using a radio map, which can be used in wireless
sensor networks, consist of two phases, mapping and location estimation. There are several important criterions
in the phases, for example using of a radio map which has a small capacity and which shows a comprehensive
RSSI dispersion, a quick position calculation, a good accuracy rate, and so on. In the study, a novel technique
which employs K-Means method to decrease size of the radio map by reducing separately RSSI (Received
Signal Strength Indicator) data of the anchors has been proposed for indoor position detection in WSNs. Besides,
a subfield construction process to increase the accuracy of the estimation has been carried out. In the location
estimation phase, a technique which is different from K-Nearest Neighbour (KNN) has been preferred. In this
technique, unlike KNN the number of the decision cells varies dynamically according to RSSI data received. The
system was implemented in a closed environment by using TELOSB nodes. The results of the experiments and
the calculations were compared with the results of well-known deterministic methods based on KNN and the
validation of the proposed system was tested.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Kapalı alanlarda konum tespiti için kullanılan algoritmalardan birisi de kablosuz sensör ağlarında da kullanılan
“İmza” veya “Parmak izi (Fingerprint)” tabanlı konum tespiti algoritmasıdır. İmza tabanlı konum tespiti,” Alınan
Sinyal Gücü Göstergesi (RSSI)” radyo haritalama ve konum kestirim fazlarından oluşur. Haritalama fazında,
elde edilen RSSI veritabanının küçük kapasiteli fakat çalışılacak alandaki RSSI dağılımını iyi ifade edebilecek
yapıda olması, konum tespiti fazında ise kestirimin doğruluk miktarı ve hesaplama hızı önemli kriterlerdir. Bu
çalışmada kapalı alanlardaki kablosuz sensör ağ ortamlarında kullanılabilen, imza tabanlı konum tespiti yöntemi
için iki yeni yaklaşım önerilmiştir. İlk yaklaşım, radyo haritalama fazında, “K-Means” metodunu kullanarak her
bir çapa düğüme ait RSSI verilerinin ayrı ayrı indirgenip ilgili radyo haritasının boyutunun küçültülmesini
sağlayan bir tekniktir. Ayrıca bu fazda konum kestirimi işleminin hassasiyetini arttırmak için “Mantıksal Alt
Bölgeleme” işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci yaklaşım ise; konum kestirimi fazı için K-En Yakın Komşuluk
(KNN) yöntemine alternatif olabilecek, karar için sabit bir “K” değerinin yerine, bu değerin mantıksal alt
bölgelemedeki karar hücre sayısına göre dinamik olarak seçildiği bir tekniktir. Sistem kapalı bir ortamda TelosB
düğümlerle gerçekleştirilerek, önerilen yaklaşımlara göre hesapsal ve deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Bunun
yanı sıra literatürde karar tabanlı yaklaşım olarak bilinen KNN temelli lokasyon tespit algoritması da mevcut test
ortamına uygulanarak deneysel ve hesapsal sonuçları elde edilmiştir. Buradan elde edilen sonuçlar ile önerilen
tekniğin sonuçları karşılaştırılarak önerilen tekniğin daha uygun olduğu test edilmiştir.
FULL TEXT (PDF):
- 2