[論文レビュー] Designing Path Planning Algorithms for Mobile Anchor towards Range-Free Localization

Kaushik Mondal, Arindam Karmakar+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2014

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、通信範囲フリーな局所化を実現するために、移動型アンカーのための2つの六角形パス計画戦略を提案する。この戦略により、パス長を短縮するとともに、精度を向上させることができる。最初の戦略は、接続されたネットワーク内での接続性に基づく移動を用い、すべてのセンサをr/2の誤差範囲内で局所化する。第二の戦略は、境界情報を利用して、有界な長方形領域をカバーする。提案手法は、既存の手法と比較して、パス長を13.45%〜25.35%短縮しつつ、高い局所化精度を維持する。

ABSTRACT

Localization is one of the most important factor in wireless sensor networks as many applications demand position information of sensors. Recently there is an increasing interest on the use of mobile anchors for localizing sensors. Most of the works available in the literature either looks into the aspect of reducing path length of mobile anchor or tries to increase localization accuracy. The challenge is to design a movement strategy for a mobile anchor that reduces path length while meeting the requirements of a good range-free localization technique. In this paper we propose two cost-effective movement strategies i.e., path planning for a mobile anchor so that localization can be done using the localization scheme \cite{Lee2009}. In one strategy we use a hexagonal movement pattern for the mobile anchor to localize all sensors inside a bounded rectangular region with lesser movement compared to the existing works in literature. In other strategy we consider a connected network in an unbounded region where the mobile anchor moves in the hexagonal pattern to localize the sensors. In this approach, we guarantee localization of all sensors within $r/2$ error-bound where $r$ is the communication range of the mobile anchor and sensors. Our simulation results support theoretical results along with localization accuracy.

研究の動機と目的

• 通信範囲フリーな局所化における移動型アンカーのパス長を短縮するとともに、高い精度を維持すること。
• 事前にネットワーク境界を知らなくても、接続性に基づく分散型パス計画戦略を設計し、接続されたネットワーク内のすべてのセンサを局所化すること。
• 長方形の有界領域に対して、境界情報を活用した六角形移動を用いたパス計画スキームを開発し、完全なカバーと局所化を保証すること。
• 1センサあたりのビーコン点数を3つから2つに削減し、効率を向上させること。
• 理論的および実験的に、既存手法と比較してパス長の短縮と局所化精度の向上を検証すること。

提案手法

• ネットワーク領域または接続成分を体系的かつ網羅的にカバーするため、移動型アンカーに六角形移動パターンを用いる。
• 接続性情報（隣接関係）を用いて、接続されたネットワーク内でのアンカーの移動を誘導し、センサを段階的に局所化する。
• Leeら[10]の局所化スキームを応用し、3つではなく2つのビーコン点を用いる幾何的制約を適用することで、効率を向上させる。
• 有界領域では、既知の長方形境界に基づいて六角形パスに従い、完全なカバーを保証する。
• 理論的分析により、通信範囲rとビーコン距離uの関数としてのパス長を導出する。ここでu = r/kであり、k > 7.5である。
• シミュレーションにより、センサ数、通信範囲、ビーコン距離の変動に対するパス長と局所化誤差を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 接続性情報と分散型戦略のみを用いて、移動型アンカーが接続されたネットワーク内に存在するすべてのセンサを完全に局所化できるか？
• RQ2 有界な長方形領域において、提案された六角形パス計画は、既存手法と比較してどのようにパス長を短縮するか？
• RQ3 3つではなく2つのビーコン点を用いる場合の理論的および実験的局所化誤差の上限は何か？
• RQ4 ビーコン距離uを短縮することで、局所化精度はどの程度向上するか。同時にパス効率を維持できるか？
• RQ5 固定領域内でのセンサ密度の増加に伴い、提案戦略におけるパス長はどのようにスケーリングするか？

主な発見

• 提案されたパス計画により、有界な長方形領域において、Hilbert、Circles、Sカーブなどの既存手法と比較して、平均して13.45%〜25.35%のパス長短縮が達成された。
• ビーコン距離uが小さいほど局所化誤差が減少する。r=10mでu=r/30の場合、誤差は0.46mにまで低下した。
• 固定領域内でのセンサ数の増加に伴い、パス長はわずかに増加する（例：100センサで1490mから300センサで1754mまで）。これはスケーラビリティを示している。
• 理論的分析により、長方形領域をカバーする場合、提案されたパス長が既存手法よりも短いことが確認された。
• 接続されたネットワーク内では、2つのビーコン点と接続性情報のみを用いて、アンカーがすべてのセンサをr/2の誤差範囲内で局所化した。
• シミュレーション結果は理論的予測とよく一致しており、パス長および局所化精度の両方の向上が妥当であることを検証した。