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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,697 - 1,703 (7page)
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주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
D. Feng, C. Jiang, G. Lim, L. J. Cimini, G. Feng, and G. Y. Li, “A survey of energy-efficient wireless communications,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 15, no. 1, pp. 167-178, 2013.
R. Salarifard, S. Bayat-Sarmadi, and H. Mosanaei-Boorani, “A Low-Latency and Low-Complexity Point-Multiplication in ECC,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 65, no. 9, pp. 2869-2877, 2018.
H. Kirti and R. Keyur, “Energy-Efficient Constant Gain Kalman Filter Based Tracking in Wireless Sensor Network,” Wireless Communications and Mobile Computing, Apr. 2017.
J. Kwon and D. Park, “Implementation of Computation- Efficient Sensor Network for Kalman Filter-based Intelligent Position-Aware Application,” International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), Fukuoka, Japan, pp. 565-568, 2020.
S. Kim, J. Cho, and D. Park, “Moving-Target Position Estimation Using GPU-Based Particle Filter for IoT Sensing Applications,” Applied Sciences, vol. 7, no. 11, 2017.
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H. Kirti and R. Keyur, “Energy-Efficient Constant Gain Kalman Filter Based Tracking in Wireless Sensor Network,” Wireless Communications and Mobile Computing, Apr. 2017.
J. Kwon and D. Park, “Implementation of Computation- Efficient Sensor Network for Kalman Filter-based Intelligent Position-Aware Application,” International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), Fukuoka, Japan, pp. 565-568, 2020.
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