Folien - Institut - Universität Rostock

Energy Efficient Distributed
Localization in Sensor Networks
Dominik Lieckfeldt
Institut für Angewandte Mikroelektronik und Datentechnik
Universität Rostock, 18119 Rostock, Deutschland
Email: [email protected]
Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Übersicht
1. Einleitung


Selbstorganisation
Drahtlose Sensornetzwerke
2. Positionsbestimmung in Sensornetzwerken
 Effizienz der Positionsbestimmung
 Ansätze zur Steigerung der Effizienz
3. Ein Auswahlverfahren zur Selektion günstiger
4.
Referenzknoten
Zusammenfassung
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Selbstorganisation
Chemie
Astronomie
Anwendung auf technische Problemstellungen
das spontane
Entstehen neuer Strukturen in
• „…
Drahtlose
Netzwerke
dynamischen Systemen, das auf das kooperative Wirken
von Teilsystemen zurückgeht. “ *
Biologie
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Drahtlose Sensornetzwerke
•
Definition:




•
Netz aus kleinsten Knoten
Zufällige Positionierung
Drahtlose Kommunikation
Erfassung von Umweltparametern
Eigenschaften:
 Ressourcenarm
 Fehleranfällig
• Anwendungsbereiche:
Analyse, Beobachtung, Überwachung
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Positionsbestimmung in
Sensornetzwerken
• Warum?
 Zuordnung Ort <-> Datum
•
Problem:
 Knoten zufällig verteilt
 GPS nicht auf jedem Knoten möglich
•
Lösung:
 Wenige Knoten mit GPS -> Referenzen
 Restliche Knoten -> Unbekannte
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Verbessern der Effizienz der
Positionsbestimmung
Effizienz der
Positionsbestimmung
Genauigkeit der
Distanzmessung
Kompromiss
Ressourcenverbrauch
Einbeziehen von
Kontextinformation
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Fehlerquellen
Fehler
Systematisch
Zufällig
Funk
Abschattung, Orientierung
Antenne
Rauschen, Fading
(Interferenz)
Hardware
Toleranzen
Rauschen
Umgebung
Temperatur, Luftfeuchtigkeit,
• Lage
Steigerung der Effizienz der Lokalisierung-durch:
der Knoten (Geometrie )

Auswahl der am besten geeigneten Knoten!
Distributed Beacon Selection1
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Auswahlkriterium
Schätztheorie
•
genauer
 Bewertung von Schätzverfahren auf Basis
der Varianz des Schätzwertes
 Fundamentale Grenze für die Varianz
durch Cramer und Rao gefunden ->
Cramer-Rao-Grenze (CRG)
Varianz
•
CRG
CRG schematisch
Hier: Nutzung als Auswahlkriterium
Benötige 3
Referenzpunkte für
Positionsbestimmung
?
CRG
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Ungleichung von Cramér und Rao
• Liefert untere Schranke für Varianz eines
Schätzers T  X 
2
 

E T  X 



Var T  X   
I  
2
3
d1, 2
1
• CRG für Positionsbestimmung basierend auf:
•
 Time-of-Arrival (ToA) oder Signalstärke
(RSS) Distanzmessung gefunden durch
Patwari et al.2
Für RSS:
N
CRGrss 
1
b
2
d
 1, j
i 2
 d1i , j d i , j 
 2 2 




i  2 j i 1  d1,i d1, j 
N 1 N
2
 E( x  ~
x )2  ( y  ~
y )2 
d1, 3
d1, 4
4
Distanzen
2
 10np 

b  

ln
10
 rss

np … Ausbreitungskoeffizient
 rss … Standardabweichung RSS
x … Wahrer Parameterwert
x~ … Geschätzter
Parameterwert
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Einfluss der Geometrie auf die CRG
Beispiel: 2 Referenzen, 1 Unbekannter
geradlinig
kreisförmig
100
Lineare Bewegung
CRG normiert
•
10

1
0
kreisförmige Bewegung
Referenz
0.1
0.2
0.3
Distanz/ [rad]
0.4
Unbekannter
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Das verteilte Auswahlverfahren
Benötige 5
Referenzpunkte für
Positionsbestimmung
• Phase I:




Unbekannter sendet
Anfrage
Referenzen berechnen
Antwortwahrscheinlichi
keit Pant
2
d


i
Pant
 1   1,i 
 d tx 
TDMA: Referenz i
antwortet mit
i
Wahrscheinlichkeit Pant
Nach erster Antwort:
–
Nutze CRG um kollineare
Referenzen zu
vermeiden
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Das verteilte Auswahlverfahren
• Phase II:

i
Pant



i
Neuberechnung von Pant
basierend auf
Verringerung der CRG
CRGrss Rant  
i   CRGrss ( Rant )
CRGrss Rant  
i
Referenz i antwortet mit
i
Wahrscheinlichkeit Pant
Endbedingung:
erforderliche Anzahl an
Referenzen hat
geantwortet
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Simulationsergebnisse
Referenz
Unbekannter
Positionsfehler (normiert)
Distanzbasiert
Distanz-basiert
CRG-basiert
64
32
16
8
4
2
1
CRG-basiert
4
6
8
#Knoten in Auswahl
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12
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Selbstorganisation
Positionsbestimmung
Genauigkeit
Drahtlose
Sensornetzwerke
Effizienz der
Positionsbestimmung
Limitierte Ressourcen
Steigerung der Effizienz
Auswahl von Referenzen
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CRG
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Literatur
1
2
Lieckfeldt, D.; You, J.; Timmermann, D.: “An Algorithm for Distributed
Beacon Selection”, 4th IEEE Intern. Workshop PerSeNS, März 2008
Patwari, N.; O. Hero III, A.; Perkins, M.; Correal, N. & O'Dea, R.: “Relative
location estimation in wireless sensor networks“, IEEE TSP, 2003
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Dipl.-Ing. Dominik Lieckfeldt
Institut für Angewandte Mikroelektronik und Datentechnik
Universität Rostock, 18119 Rostock, Deutschland
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Einleitung > Positionsbestimmung > Auswahlverfahren > Zusammenfassung
Zusammenfassung
•
•
•
Die Position der Knoten eines
Sensornetzwerks wird für die sinnvolle
Auswertung der Sensordaten benötigt.
Die Positionsbestimmung der Knoten wird
durch limitierte Ressourcen, wie
Energiekapazität und Bandbreite, erschwert.
Für die Bewertung der Leistungsfähigkeit von
Verfahren zur Positionsbestimmung eignet
sich die Effizienz, die mit dem EnergieFehler-Produkt
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WSN vs. GSM et al.
Drahtlose Sensornetzwerke
WSN
GSM, WLAN, UMTS
Kommunikation
Drahtlos
Drahtlos
Infrastruktur
Ad hoc
Basisstation, Router
Geräte
Kleine Sensor-Aktuator Geräte
Laptop, Handy, PDA
Konzept
• Netzwerk als Ganzes soll
Funktion erfüllen
• Geräte werden bedient
durch Nutzer
• Geräte arbeiten autark
• Jeder Netzwerkteilnehmer ist wichtig
• Dezentral
• Infrastruktur (teilweise)
vorhanden
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Localization in WSN > Distributed Beacon Selection > Conclusion
Baseline Algorithm for Localization
Unknown
Reference
1. Phase
Beacon/Reference
Tx range
Refinement
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Motivation > SotA > Beacon Selection > Conclusion
Beacon Selection: CRLB explained
Probability 
Error model of
RSS
measurements
Number of
beacons
Geometry
CRLB
Lower bound on
variance of

RSS [dBm]
position
error
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•
Beispiel





Probability 
Cramer-Rao-Lower-Bound
0.4
0.2
2
1 Dimension
0
Wahre Position: x=0
-5
-2.5
0
2.5
x
Fehlerhafte Positionsschätzungen
PDF der Positionsschätzungen
Standardabweichung -> intuitives Maß um Fehler zu
charakterisieren
5
  CRLBrss  E( xˆ  x )2  ( yˆ  y)2 
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Localization in WSN > Distributed Beacon Selection > Conclusion
Baseline Algorithm for Localization
Unknown
Reference
Beacon/Reference
1. Phase
Refinement
( x1  x2 )  ( y1  y2 )  d
2
2
3
d1, 2
1
d1, 3
Tx range
2
2
1, 2
( x1  x3 )2  ( y1  y3 )2  d12,3
y
( x1, y1 )
( x1  x4 )2  ( y1  y4 )2  d12, 4
d1, 4
4
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