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영어

Wireless Sensor Networks (WSNs) have been widely used in surveillance, disaster monitoring, and environmental observation. However, since most WSNs operate on limited battery power, achieving energy efficiency has become a critical challenge. Centralized architectures often suffer from high communication overhead and power consumption, leading to shortened network lifetime. Therefore, a distributed architecture capable of maintaining tracking accuracy while minimizing energy usage is required. This paper proposes an energy-efficient distributed tracking filter for mobile target tracking in a beacon-based WSN. The proposed method is built upon a distributed Kalman filter and integrates a Wake-up/Sleeping (WuS) mechanism with a Valid Measurement (VM) selection scheme to reduce unnecessary sensing and communication. Simulation results show that the proposed algorithm reduces communication load by about 35% and total energy consumption by up to 42%, while improving RMS position and velocity errors by 18% and 22%, respectively, compared with the centralized method. The proposed approach effectively balances tracking accuracy and energy efficiency, and can be extended to multi-target and nonlinear filtering frameworks for practical WSN applications.

한국어

무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)는 감시(surveillance), 재난 대응, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 대부분 배터리로 구동되기 때문에 에너지 효율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히, 중앙집 중식 구조(centralized architecture)는 모든 센서 노드의 데이터를 중앙 처리 장치로 전송해야 하므로 통신 부하와 전력 소모가 크고, 네트워크 수명이 단축되는 문제가 있다. 이에 따라, 정확한 추적 성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 분산형 구조(distributed architecture)의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 비콘(beacon) 센서를 기반으로 한 WSN을 구성하고, 이동 표적을 효율적으로 추적하기 위한 에너지 효율형 분산 추적 필터(distributed tracking filter)를 제안한다. 제안된 기법은 각 센서 노드에서 실행되는 분산 칼만 필터(distributed Kalman filter)를 기반으로 하며, Wake-up/Sleeping(WuS) 메커니즘과 Valid Measurement(VM) 선별 기법을 결합하여 불필요한 센서 활성화 및 통신을 최소화한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 통신 부하를 약 35% 감소, 에너지 소비를 최대 42% 절감하였으며, 표적의 위치 및 속도 추정에 대한 RMS 오차가 기존 중앙집중식 방식 대비 각각 18% 및 22% 개선되는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 알고리즘은 에너지 효율성과 추적 정확도를 동시에 만족시키며, 향후 다중 표적 환경과 비선형 필터(UKF, PF) 기반 확장 등 다양한 실제 환경으로의 응용 가능성을 제시한다.