[論文レビュー] A Fault Tolerant Trajectory Clustering (FTTC) for selecting cluster heads inWireless Sensor Networks

Hazarath Munaga, J. V. R. Murthy+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2011

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、無線センサネットワーク（WSNs）におけるクラスターヘッド選択のための耐障害的トラジェクトリクラスタリング（FTTC）アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、ホットスポット問題を軽減し、ネットワークのライフタイムを延長することを目的としている。クラスターヘッド選択をトラフィックパターンに基づき、定期的なローテーションを実装することで、エネルギーの不均衡を低減し、故障耐性を向上させ、シミュレーションで100ノードを想定した結果、EECRと比較してネットワーク寿命を90%延長し、データ配信率を75%向上させた。

ABSTRACT

Wireless sensor networks (WSNs) suffers from the hot spot problem where the sensor nodes closest to the base station are need to relay more packet than the nodes farther away from the base station. Thus, lifetime of sensory network depends on these closest nodes. Clustering methods are used to extend the lifetime of a wireless sensor network. However, current clustering algorithms usually utilize two techniques; selecting cluster heads with more residual energy, and rotating cluster heads periodically to distribute the energy consumption among nodes in each cluster and lengthen the network lifetime. Most of the algorithms use random selection for selecting the cluster heads. Here, we propose a Fault Tolerant Trajectory Clustering (FTTC) technique for selecting the cluster heads in WSNs. Our algorithm selects the cluster heads based on traffic and rotates periodically. It provides the first Fault Tolerant Trajectory based clustering technique for selecting the cluster heads and to extenuate the hot spot problem by prolonging the network lifetime.

研究の動機と目的

• ベースステーションに近いクラスターヘッドが急速にエネルギーを消費するWSNにおけるホットスポット問題に対処すること。
• 知的なクラスターヘッド選択により、クラスターヘッド間のエネルギーの不均衡を低減し、ネットワーク寿命を延長すること。
• 障害発生時のフェイルオーバーを可能にするために、バックアップクラスターヘッドの優先順序リストを維持する故障耐性機構を導入すること。
• トラジェクトリベースのクラスタリングにより、冗長な送信を最小限に抑え、データ集約の利点を拡大すること。
• EECRなどの既存プロトコルを上回るネットワークの耐久性とデータ配信効率を達成すること。

提案手法

• エネルギー消費のバランスを図るために、ランダム選択ではなく、トラフィックパターンとエネルギー状態に基づいてクラスターヘッドを選択する。
• エネルギー負荷をネットワーク全体に分散させるために、クラスターヘッドの定期的ローテーションを実装する。
• 障害に強いメカニズムとして、ベースステーションに代替クラスターヘッドの優先順序リストを維持する。
• 送信エネルギーを計算するためのエネルギーモデルを用い、クラスターヘッドからベースステーションへの送信エネルギー$E_{1}$と、メンバーからクラスターヘッドへの送信エネルギー$E_{2}$を定義する。
• 全エネルギー消費を最小化するための最適なクラスタ数$M$は、次の式を用いて導出される：$M = A\sqrt{\frac{N}{2\pi}\frac{\varepsilon_{1}}{\varepsilon_{2}d_{1}^{4}-E_{Tx}}}$。
• データ集約により冗長性と通信コストが低減し、全体のエネルギー消費が削減される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギーの不均衡を低減し、WSNのライフタイムを延長するために、クラスターヘッド選択をどのように最適化できるか？
• RQ2 トラジェクトリベースのクラスタリングは、ランダム選択やエネルギーのみに基づく選択に比べて、どの程度優れているか？
• RQ3 故障耐性のあるクラスターヘッドフェイルオーバー機構は、WSNにおけるネットワークのレジリエンスを向上させられるか？
• RQ4 全エネルギー消費を最小化する最適なクラスタ数は何か？
• RQ5 FTTCは、ネットワーク寿命およびデータ配信効率においてEECRに比べてどの程度優れているか？

主な発見

• FTTCはEECRと比較して、ネットワーク寿命を90%延長し、ノードが生存するラウンド数を175ラウンドから350ラウンドに増加させた。
• ベースステーションに正常に届けられたデータパケットの総数は、EECRの40,000パケットからFTTCでは70,000パケットに増加した。
• 全エネルギー消費を最小化するための最適なクラスタ数$M$は、解析的に導出され、送信コストとデータ集約コストのバランスを取ることで実現された。
• トラジェクトリクラスタリングにより選択されたクラスターヘッドは、冗長なデータ送信を低減させ、通信コストとエネルギー消費を削減した。
• 故障耐性機構により、事前に順序付けられたバックアップクラスターヘッドを用いて、迅速な回復が可能となり、ネットワークの継続性が確保された。
• 提案手法は、EECRと比較して、主なクラスターヘッドの期待寿命（368ラウンド）が長く、ノード分布の変動に対しても安定した性能を示した。