2011 Fiscal Year Annual Research Report
自己組織化アルゴリズムによる無線センサーネットワークノードの高精度測位技術の確立
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22500075
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
滝沢 泰久 関西大学, 環境都市工学部, 准教授 (50395050)
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| Keywords | ノード位置推定 / センサネットワーク / 自己組織化 |
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| Research Abstract |
22年度の基本特性評価に基づき,受信信号強度(RSSI)による端末間距離情報を用いた方式と,一切の距離情報を必要とせずトポロジ情報のみを用いる方式(すべてのセンサノードに適用可能)を考案し,それぞれをシミュレーションにより評価した.いずれの方式もアンカーノード数は最大で3とした.無線メディアと想定した場合,RSSIを用いる方式は位置推定の平均誤差は1m,トポロジ情報のみによる方式では平均誤差が2-3mの結果を得た.
計画目標では平均誤差が1mと設定していたことから,RSSIを用いる方式は極めて少ないアンカーノード数で目標設定値を達成できるが分かった.また,トポロジのみによる方式でも,同様に,極めて少ないアンカーノード数で高精度な位置推定が可能であることが分かった.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
シミュレーション評価ではあるが,考案方式が設定目標値を達成可能であることが分かったため.
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| Strategy for Future Research Activity |
RSSIを用いる方式を実機にて実装実装し,ZigBeeの実ネットワークにおいて位置推定精度の評価を行う.この結果が目標設定を満たさない場合は,トポロジ情報のみを用いる方式の精度向上を図り,これを,RSSIを用いる方式に適用することを検討する.
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