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dc.contributor.advisor Hogrefe, Dieter Prof. Dr.
dc.contributor.author Hartung, Salke
dc.date.accessioned 2015-12-03T09:38:28Z
dc.date.available 2015-12-03T09:38:28Z
dc.date.issued 2015-12-03
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0028-8658-7
dc.description.abstract Das Hauptproblem von Lokalisierungsalgorithmen für WSNs basierend auf Ankerknoten ist die Abhängigkeit von diesen. Mobilität im Netzwerk kann zu Topologien führen, in denen einzelne Knoten oder ganze Teile des Netzwerks temporär von allen Ankerknoten isoliert werden. In diesen Fällen ist keine weitere Lokalisierung möglich. Dies wirkt sich primär auf den Lokalisierungsfehler aus, der in diesen Fällen stark ansteigt. Des weiteren haben Betreiber von Sensornetzwerken Interesse daran, die Anzahl der kosten- und wartungsintensiveren Ankerknoten auf ein Minimum zu reduzieren. Dies verstärkt zusätzlich das Problem von nicht verfügbaren Ankerknoten während des Netzwerkbetriebs. In dieser Arbeit werden zunächst die Vor- und Nachteile der beiden großen Hauptkategorien von Lokalisierungsalgorithmen (range-based und range-free Verfahren) diskutiert und eine Studie eines oft für range-based Lokalisierung genutzten Distanzbestimmungsverfahren mit Hilfe des RSSI vorgestellt. Danach werden zwei neue Varianten für ein bekanntes range-free Lokalisierungsverfahren mit Namen MCL eingeführt. Beide haben zum Ziel das Problem der temporär nicht verfügbaren Ankerknoten zu lösen, bedienen sich dabei aber unterschiedlicher Mittel. SA-MCL nutzt ein dead reckoning Verfahren, um die Positionsschätzung vom letzten bekannten Standort weiter zu führen. Dies geschieht mit Hilfe von zusätzlichen Sensorinformationen, die von einem elektronischen Kompass und einem Beschleunigungsmesser zur Verfügung gestellt werden. PO-MCL hingegen nutzt das Mobilitätsverhalten von einigen Anwendungen in Sensornetzwerken aus, bei denen sich alle Knoten primär auf einer festen Anzahl von Pfaden bewegen, um den Lokalisierungsprozess zu verbessern. Beide Methoden werden durch detaillierte Netzwerksimulationen evaluiert. Im Fall von SA-MCL wird außerdem eine Implementierung auf echter Hardware vorgestellt und eine Feldstudie in einem mobilen Sensornetzwerk durchgeführt. Aus den Ergebnissen ist zu sehen, dass der Lokalisierungsfehler in Situationen mit niedriger Ankerknotendichte im Fall von SA-MCL um bis zu 60% reduziert werden kann, beziehungsweise um bis zu 50% im Fall von PO-MCL.  de
dc.language.iso eng de
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc 510 de
dc.title Efficient Range-Free Monte-Carlo-Localization for Mobile Wireless Sensor Networks de
dc.type doctoralThesis de
dc.contributor.referee Hogrefe, Dieter Prof. Dr.
dc.date.examination 2015-11-20
dc.description.abstracteng A major problem of localization algorithms for Wireless Sensor Networks (WSNs) is the dependence on anchor information. In mobile networks, single node or even whole parts of the network might be temporarily isolated from all anchors, which will render further localization impossible. Consequently, the localization error increases drastically in these situations. In addition to that, network operators have a strong interest in reducing the number of costly anchor nodes to reduce deployment and operation costs, which further amplifies the problem of missing anchorinformation. This thesis first discusses the advantages and disadvantages of two large groups of localization algorithms, range-based and range-free localization, and provides a study of an often used ranging technique based on Received Signal Strength Indicator (RSSI) distance estimation. After that, two new variants of a well-known range-free localization approach called Monte Carlo Localization (MCL) are introduced to account for the problem of missing or temporarily unavailable seed nodes. In Sensor-Assisted Monte Carlo Localization (SA-MCL) a dead reckoning technique using additional information provided by magnetometer and accelerometer sensors is proposed to update the location estimation based on the last known position. Path-Oriented Monte Carlo Localization (PO-MCL) is designed to exploit path-based mobility behavior as it exists for several applications in WSNs to improve the localization process. Both approaches are evaluated using excessive network simulation. Furthermore, SA-MCL is implemented on real hardware and evaluated in a mobile WSN testbed formed by radio controlled cars. It is shown that in low seed density situations the localization error for SA-MCL and PO-MCL can be reduced by about 60% and 50%, respectively. de
dc.contributor.coReferee Fu, Xiaoming Prof. Dr.
dc.contributor.thirdReferee Sigg, Stephan Prof. Dr.
dc.subject.eng Localization de
dc.subject.eng Wireless Sensor Networks de
dc.subject.eng Monte Carlo de
dc.subject.eng Mobility de
dc.subject.eng Mobile Networks de
dc.subject.eng Tracking de
dc.subject.eng Range-Free de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-0028-8658-7-4
dc.affiliation.institute Fakultät für Mathematik und Informatik de
dc.subject.gokfull Informatik (PPN619939052) de
dc.identifier.ppn 842118500

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