dc.contributor.author
López Villafuerte, Freddy
dc.date.accessioned
2018-06-07T16:07:30Z
dc.date.available
2010-03-31T13:47:46.482Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/2086
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-6288
dc.description.abstract
A wireless sensor network consists of a large quantity of small, low-cost
sensor nodes that are limited in terms of memory, available energy, and
processing capacity. Generally, these sensor nodes are distributed in space to
obtain physical parameters such as temperature, humidity, vibration or light
conditions, and transmit the measured values to a central entity. The
measurements are tagged with the corresponding location of the nodes in the
network and the time of sampling to enable a view of the value distribution in
space and time later on. Positioning of wireless sensor nodes without
dedicated hardware is an open research question. Especially in the domain of
embedded networked sensors, many applications rely on spatial information to
relate collected data to the location of its origin. As a first step towards
localization, an estimation of the distance between two nodes is often carried
out to determine their positions. So far, the majority of approaches therefore
explore physical properties of signals such as the strength of a received
signal or its arrival time. However, this is problematic since either the
complexity on the software or the hardware is not adequate for embedded
systems, or the approaches lack the required accuracy. This thesis presents
two novel ad-hoc localization systems called FCH (Factor Correction per Hop)
and PIV (Positioning Iterative Vector) based on the DIN algorithm (Distance by
Intersection of Neighborhoods). The three algorithms are designed to work as
distributed ad-hoc locate-sensing methods for indoor environments based solely
on the investigation of local node densities. The FCH method is divided into
two phases: the first phase obtains the node to landmark distances from which
to later derived the node positions in the second phase using multilateration.
Whereas the PIV algorithm has two operation modi either as an autonomous
localization approach (where the first step is acquiring the local neighboring
distances to subsequently discover the node position in a iterative manner) or
working as an iterative refinement phase. To evaluate the accuracy of these
algorithms, extensive simulations and experiments with diferent testbed setups
using a maximal number of 108 real sensor nodes have been conducted. Finally
is compared the proposed position-sensing algorithms to several distributed
algorithms and two RSSI-based locate-sensing algorithms. The position
accuracies achieved by applying these algorithms have reached an average
position error up to 1.33 +/- 0.84 meters.
de
dc.description.abstract
Ein drahtloses Sensor-Netzwerk besteht aus einer großen Anzahl von kleinen,
Kostengünstigen Sensorknoten, die in Bezug auf Speicherplatz, verfügbare
Energie und Rechnerleistung stark begrenzt sind. Typischeweise sind die
Sensorknoten in einem bestimmten Raum verteilt, um Umgebungsparameter wie
Temperatur, Feuchtigkeit, Erschütterungen oder Lichtverhältnisse zu messen.
Die aufgenommenen Messdaten werden danach an einem zentralen Rechner per Funk
übertragen. Die Messwerte werden im Netzwerk in Form von Tripeln übertragen.
Die Tripel bestehen aus dem eigentlichen Messwert, dem Zeitpunkt der Messung
und dem Ort an dem sich der Sensorknoten zur Messung befand. Auf diese Weise
ist es möglich, die Verteilung der Messwerte relativ zu Raum und Zeit
auszuwerten. Speziell im Bereich der eingebetteten vernetzten Sensoren
basieren viele Anwendungen auf räumlichen Informationen, die in Relation mit
den gesammelten Sensordaten gesetzt werden müssen. Als einen ersten Schritt
zur Lokalisierung wird oft eine Schützung der Distanz zwischen zwei Knoten
durchgeführt, um ihre Positionen annähernd zu bestimmen. Die meisten
Lokalisierungsmethoden erforschen und verwenden daher die physikalischen
Eigenschaften der Funksignale, wie zum Beispiel die Stärke eines empfangenen
Signals oder seine Ankunftszeit. Allerdings sind diese Methoden nur bedingt
für eingebettete Systeme geeignet, da entweder die Komplexität der Software
die Grenzen der Rechenleistung eines Sensorknoten sprengt oder nicht genügend
Speicher zur Verfügung steht. Diese Arbeit präsentiert zwei neue Systeme zur
Ad-hoc Lokalisierung, im Folgenden genannt FCH (Factor Correction pro Hop) und
PIV (Positionierung Iterative Vector). Beide Algorithmen basierten auf dem
DIN-Algorithmus (Distance by Intersection of Neighborhoods). Alle drei
Algorithmen sind so konzipiert, dass sie die Position von Knoten in einem Ad-
hoc Netzwerk innerhalb von Gebäuden nur mittels des Parameters der lokalen
Knotendichten bestimmen. Die FCH-Methode ist in zwei Phasen untergliedert: In
der ersten Phase werden die Abstände zu den verschiedenen Referenzknoten
anhand der lokalen Knotendichte geschützt. In der zweiten Phase werden diese
Abstände für eine Multilateration verwendet, um die Position der Sensorknoten
im Netzwerk zu berechnen. Der PIV Algorithmus hat zwei Betriebsmodi: Im ersten
Modus wird er zur autonomen Lokalisierung eingesetzt. Hier ermittelt PIV die
Abstände zur lokalen Nachbarschaft, um zu einem späteren Zeitpunkt die
Position mit einem iterativen Algorithmus zu ermitteln. Im zweiten Modus wird
der PIV verwendet um eine iterative Verfeinerung der berechneten Positionen
vorzunehmen. Um die Genauigkeit der Algorithmen auszuwerten, werden
verschiedene Simulationen und Real-World Experimente in unterschiedlichen
Testumgebungen mit einer maximalen Anzahl von 108 Sensorknoten durchgeführt.
Abschließend werden die neuen Algorithmen FCH und PIV mit mehreren verteilten
Ad-hoc Methoden und zwei RSSI-basierten Lokalisierungsalgorithmen vergliechen.
Unter Verwendung der oben genannten Algorithmen kann ein mittlerer
Positionierungsfehler von 1.33 +/- 0.84 m erreicht werden.
de
dc.format.extent
XII, 156 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject.ddc
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme
dc.title
Localization of wireless sensor nodes based on local network density
dc.contributor.contact
f.lopezvillafuerte@gmail.com
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr.-Ing. Jochen H. Schiller
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr.-Ing. Dirk Timmermann
dc.date.accepted
2010-02-12
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000016795-1
dc.title.translated
Lokalisierung von drahtlosen Sensorknoten basierend auf lokaler Netzdichte
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
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FUDISS_thesis_000000016795
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000007350
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free
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open access