TOA-based passive localization constructed over factor graphs: A unified framework

© 2019 IEEE. Passive localization based on time of arrival (TOA) measurements is investigated, where the transmitted signal is reflected by a passive target and then received at several distributed receivers. After collecting all measurements at receivers, we can determine the target location. The aim of this paper is to provide a unified factor graph-based framework for passive localization in wireless sensor networks based on TOA measurements. Relying on the linearization of range measurements, we construct a Forney-style factor graph model and conceive the corresponding Gaussian message passing algorithm to obtain the target location. It is shown that the factor graph can be readily modified for handling challenging scenarios such as uncertain receiver positions and link failures. Moreover, a distributed localization method based on consensus-aided operation is proposed for a large-scale resource constrained network operating without a fusion center. Furthermore, we derive the Cramér-Rao bound (CRB) to evaluate the performance of the proposed algorithm. Our simulation results verify the efficiency of the proposed unified approach and of its distributed implementation

USING PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS TO DRAW INFERENCES IN SENSOR NETWORKS WITH TRACKING APPLICATIONS

Sensor networks have been an active research area in the past decade due to the variety of their applications. Many research studies have been conducted to solve the problems underlying the middleware services of sensor networks, such as self-deployment, self-localization, and synchronization. With the provided middleware services, sensor networks have grown into a mature technology to be used as a detection and surveillance paradigm for many real-world applications. The individual sensors are small in size. Thus, they can be deployed in areas with limited space to make unobstructed measurements in locations where the traditional centralized systems would have trouble to reach. However, there are a few physical limitations to sensor networks, which can prevent sensors from performing at their maximum potential. Individual sensors have limited power supply, the wireless band can get very cluttered when multiple sensors try to transmit at the same time. Furthermore, the individual sensors have limited communication range, so the network may not have a 1-hop communication topology and routing can be a problem in many cases. Carefully designed algorithms can alleviate the physical limitations of sensor networks, and allow them to be utilized to their full potential. Graphical models are an intuitive choice for designing sensor network algorithms. This thesis focuses on a classic application in sensor networks, detecting and tracking of targets. It develops feasible inference techniques for sensor networks using statistical graphical model inference, binary sensor detection, events isolation and dynamic clustering. The main strategy is to use only binary data for rough global inferences, and then dynamically form small scale clusters around the target for detailed computations. This framework is then extended to network topology manipulation, so that the framework developed can be applied to tracking in different network topology settings. Finally the system was tested in both simulation and real-world environments. The simulations were performed on various network topologies, from regularly distributed networks to randomly distributed networks. The results show that the algorithm performs well in randomly distributed networks, and hence requires minimum deployment effort. The experiments were carried out in both corridor and open space settings. A in-home falling detection system was simulated with real-world settings, it was setup with 30 bumblebee radars and 30 ultrasonic sensors driven by TI EZ430-RF2500 boards scanning a typical 800 sqft apartment. Bumblebee radars are calibrated to detect the falling of human body, and the two-tier tracking algorithm is used on the ultrasonic sensors to track the location of the elderly people

Cooperative Localization in Mobile Underwater Acoustic Sensor Networks

Die großflächige Erkundung und Überwachung von Tiefseegebieten gewinnt mehr und mehr an Bedeutung für Industrie und Wissenschaft. Diese schwer zugänglichen Areale in der Tiefsee können nur mittels Teams unbemannter Tauchbote effizient erkundet werden. Aufgrund der hohen Kosten, war bisher ein Einsatz von mehreren autonomen Unterwasserfahrzeugen (AUV) wirtschaftlich undenkbar, wodurch AUV-Teams nur in Simulationen erforscht werden konnten. In den letzten Jahren konnte jedoch eine Entwicklung hin zu günstigeren und robusteren AUVs beobachtet werden. Somit wird der Einsatz von AUV-Teams in Zukunft zu einer realen Option. Die wachsende Nachfrage nach Technologien zur Unterwasseraufklärung und Überwachung konnte diese Entwicklung noch zusätzlich beschleunigen. Eine der größten technischen Hürden für tief tauchende AUVs ist die Unterwasserlokalisierug. Satelitengestützte Navigation ist in der Tiefe nicht möglich, da Radiowellen bereits nach wenigen Metern im Wasser stark an Intensität verlieren. Daher müssen neue Ansätze für die Unterwasserlokalisierung entwickelt werden die sich auch für Fahrzeugenverbände skalieren lassen. Der Einsatz von AUV-Teams ermöglicht nicht nur völlig neue Möglichkeiten der Kooperation, sondern erlaubt auch jedem einzelnen AUV von den Navigationsdaten der anderen Fahrzeuge im Verband zu profitieren, um die eigene Lokalisierung zu verbessern. In dieser Arbeit wird ein kooperativer Lokalisierungsansatz vorgestellt, welcher auf dem Nachrichtenaustausch durch akustische Ultra-Short Base-Line (USBL) Modems basiert. Ein akustisches Modem ermöglicht die Übertragung von Datenpaketen im Wasser, wärend ein USBL-Sensor die Richtung einer akustischen Quelle bestimmen kann. Durch die Kombination von Modem und Sensor entsteht ein wichtiges Messinstrument für die Unterwasserlokalisierung. Wenn ein Fahrzeug ein Datenpaket mit seiner eignen Position aussendet, können andere Fahrzeuge mit einem USBL-Modem diese Nachricht empfangen. In Verbindung mit der Richtungsmessung zur Quelle, können diese Daten von einem Empfangenden AUV verwendet werden, um seine eigene Positionsschatzung zu verbessern. Diese Arbeit schlägt einen Ansatz zur Fusionierung der empfangenen Nachricht mit der Richtungsmessung vor, welcher auch die jeweiligen Messungenauigkeiten berücksichtigt. Um die Messungenauigkeit des komplexen USBL-Sensors bestimmen zu können, wurde zudem ein detailliertes Sensormodell entwickelt. Zunächst wurden existierende Ansätze zur kooperativen Lokalisierung (CL) untersucht, um daraus eine Liste von erwünschten Eigenschaften für eine CL abzuleiten. Darauf aufbauend wurde der Deep-Sea Network Lokalisation (DNL) Ansatz entwickelt. Bei DNL handelt es sich um eine CL Methode, bei der die Skalierbarkeit sowie die praktische Anwendbarkeit im Fokus stehen. DNL ist als eine Zwischenschicht konzipiert, welche USBL-Modem und Navigationssystem miteinander verbindet. Es werden dabei Messwerte und Kommunikationsdaten des USBL zu einer Standortbestimmung inklusive Richtungsschätzung fusioniert und an das Navigationssystem weiter geleitet, ähnlich einem GPS-Sensor. Die Funktionalität von USBL-Modell und DNL konnten evaluiert werden anhand von Messdaten aus Seeerprobungen in der Ostsee sowie im Mittelatlantik. Die Qualität einer CL hangt häufig von vielen unterschiedlichen Faktoren ab. Die Netzwerktopologie muss genauso berücksichtig werden wie die Lokalisierungsfähigkeiten jedes einzelnen Teilnehmers. Auch das Kommunikationsverhalten der einzelnen Teilnehmer bestimmt, welche Informationen im Netzwerk vorhanden sind und hat somit einen starken Einfluss auf die CL. Um diese Einflussfaktoren zu untersuchen, wurden eine Reihe von Szenarien simuliert, in denen Kommunikationsverhalten und Netzwerktopologie für eine Gruppe von AUVs variiert wurden. In diesen Experimenten wurden die AUVs durch ein Oberflächenfahrzeug unterstützt, welches seine geo-referenzierte Position über DNL an die getauchten Fahrzeuge weiter leitete. Anhand der untersuchten Topologie können die Experimente eingeteilt werden in Single-Hop und Multi-Hop. Single-Hop bedeutet, dass jedes AUV sich in der Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet und dessen Positionsdaten auf direktem Wege erhält. Wie die Ergebnisse der Single-Hop Experimente zeigen, kann der Lokalisierungsfehler der AUVs eingegrenzt werden, wenn man DNL verwendet. Dabei korreliert der Lokalisierungsfehler mit der kombinierten Ungenauigkeit von USBL-Messung und Oberflächenfahrzeugposition. Bei den Multi-Hop Experimenten wurde die Topologie so geändert, dass sich nur eines der AUVs in direkter Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet. Dieses AUV verbessert seine Position mit den empfangen Daten des Oberflächenfahrzeugs und sendet wiederum seine verbesserte Position an die anderen AUVs. Auch hier konnte gezeigt werden, dass sich der Lokalisierungfehler der Gruppe mit DNL einschränken lässt. Ändert man nun das Schema der Kommunikation so, dass alle AUVs zyklisch ihre Position senden, zeigte sich eine Verschlechterung der Lokalisierungsqualität der Gruppe. Dieses unerwartet Ergebnis konnte auf einen Teil des DNL-Algorithmus zurück geführt werden. Da die verwendete USBL-Klasse nur die Richtung eines Signals misst, nicht jedoch die Entfernung zum Sender, wird in der DNL-Schicht eine Entfernungsschatzung vorgenommen. Wenn die Kommunikation nicht streng unidirektional ist, entsteht eine Ruckkopplungsschleife, was zu fehlerhaften Entfernungsschatzungen führt. Im letzten Experiment wird gezeigt wie sich dieses Problem vermeiden lasst, mithilfe einer relativ neue USBL-Klasse, die sowohl Richtung als auch Entfernung zum Sender misst. Die zwei wesentlichen Beiträge dieser Arbeit sind das USBL-Model zum einen und zum Anderen, der neue kooperative Lokalisierungsansatz DNL. Mithilfe des Sensormodels lassen sich nicht nur Messabweichungen einer USBL-Messung bestimmen, es kann auch dazu genutzt werden, einige Fehlereinflüsse zu korrigieren. Mit DNL wurde eine skalierbare CL-Methode entwickelt, die sich gut für den den Einsatz bei mobilen Unterwassersensornetzwerken eignet. Durch das Konzept als Zwischenschicht, lasst sich DNL einfach in bestehende Navigationslösungen integrieren, um die Langzeitstabilität der Navigation für große Verbände von tiefgetauchten Fahrzeugen zu gewährleisten. Sowohl USBL-Model als auch DNL sind dabei so ressourcenschonend, dass sie auf dem Computer eines Standard USBL laufen können, ohne die ursprüngliche Funktionalität einzuschränken, was den praktischen Einsatz zusätzlich vereinfacht

Wireless Sensor Networks for Underwater Localization: A Survey

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) have widely deployed in marine investigation and ocean exploration in recent years. As the fundamental information, their position information is not only for data validity but also for many real-world applications. Therefore, it is critical for the AUV to have the underwater localization capability. This report is mainly devoted to outline the recent advance- ment of Wireless Sensor Networks (WSN) based underwater localization. Several classic architectures designed for Underwater Acoustic Sensor Network (UASN) are brie y introduced. Acoustic propa- gation and channel models are described and several ranging techniques are then explained. Many state-of-the-art underwater localization algorithms are introduced, followed by the outline of some existing underwater localization systems

CIR Parametric Rules Precocity For Ranging Error Mitigation In IR-UWB

The cutting-edge technology to support high ranging accuracy within the indoor environment is Impulse Radio Ultra Wide Band (IR-UWB) standard. Besides accuracy, IR-UWB’s low-complex architecture and low power consumption align well with mobile devices. A prime challenge in indoor IR-UWB based localization is to achieve a position accuracy under non-line-of-sight (NLOS) and multipath propagation (MPP) conditions. Another challenge is to achieve acceptable accuracy in the conditions mentioned above without any significant increase in latency and computational burden. This dissertation proposes a solution for addressing the accuracy and reliability problem of indoor localization system satisfying acceptable delay or computational complexity overhead. The proposed methodology is based on rules for identification of line-of-sight (LOS) and NLOS and the range error bias estimation and correction due to NLOS and MPP conditions. The proposed methodology provides accuracy for two major application domains, namely, wireless sensor networks (WSNs) and indoor tracking and navigation (ITN). This dissertation offers two different solutions for the localization problem. The first solution is a rules-based classification of LOS / NLOS and geometric-based range correction for WSN. In the first solution, the Boolean logic based classification is designed for identification of LOS/NLOS. The logic is based on channel impulse response (CIR) parameters. The second solution is based on fuzzy logic. The fuzzy based solution is appealing well for the stringent precision requirements in ITN. In this solution, the parametric Boolean logic from the first solution is converted and expanded into rules. These rules are implemented into a fuzzy logic based mechanism for designing a fuzzy inference system. The system estimates the ranging errors and correcting unmitigated ranges. The expanded rules and designed methodology are based on theoretical analysis and empirical observations of the parameters. The rules accommodate the parameters uncertainties for estimating the ranging error through the relationship between the input parameters uncertainties and ranging error using fuzzy inference mechanism. The proposed solutions are evaluated using real-world measurements in different indoor environments. The performance of the proposed solutions is also evaluated in terms of true classification rate, residual ranging errors’ cumulative distributions and probability density distributions, as well as outage probabilities. Evaluation results show that the true classification rate is more than 95%. Moreover, using the proposed fuzzy logic based solution, the residual errors convergence of 90% is attained for error threshold of 10 cm, and the reliability of the localization system is also more than 90% for error threshold of 15 cm