[論文レビュー] Dynamic Cluster Head Selection Using Fuzzy Logic on Cloud in Wireless Sensor Networks

Payal Pahwa, Deepali Virmani+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2015

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

ひとこと要約

本論文は、クラウド支援処理を活用してエネルギー効率を最適化する、ファジィ論理に基づく動的クラスターヘッド選択アルゴリズムを提案する。ノードのポテンシャルをファジィ論理で計算し、空間的分布と信頼性チェックを実施することで、クラスタの重複を低減し、悪意のあるノードをブロックし、動的環境におけるネットワークのライフタイムと信頼性を顕著に向上させる。

ABSTRACT

One of the most vital activities to reduce energy consumption in wireless sensor networks is clustering. In clustering, one node from a group of nodes is selected to be a cluster head, which handles majority of the computation and processing for the nodes in the cluster. This paper proposes an algorithm for fuzzy based dynamic cluster head selection on cloud in wireless sensor networks. The proposed algorithm calculates a Potential value for each node and selects cluster heads with high potential. The proposed algorithm minimizes cluster overlapping by spatial distribution of cluster heads and discards malicious nodes i.e. never allows malicious nodes to be cluster heads.

研究の動機と目的

• 無線センサネットワーク（WSNs）におけるエネルギー非効率性を、知的なクラスターヘッド選択によって解決すること。
• クラスタの重複を最小限に抑え、クラスターヘッドの空間的分布を改善すること。
• 悪意あるノードがクラスターヘッドになれないようにすることでネットワークのセキュリティを強化すること。
• クラスタ形成における集中型でリアルタイムの意思決定を可能にするためにクラウドコンピューティングを活用すること。
• 動的で適応的なクラスターヘッド選択を通じて、全体のネットワークライフタイムとエネルギー効率を向上させること。

提案手法

• ファジィ論理システムが、残存エネルギー、ベースステーションまでの距離、ノードの中心性に基づいてノードのポテンシャルを評価する。
• ファジィ推論規則を用いて各ノードのポテンシャル値を計算し、エネルギー効率とネットワークカバレッジのバランスをとる。
• 最高のポテンシャル値を持つノードがクラスターヘッドとして選ばれ、最適な分布と負荷分散が保証される。
• クラウドサーバーがクラスタ形成を調整し、クラスターヘッド間の空間的分離を確保するとともに、ノードの信頼性を検証する。
• 信頼性評価メカニズムを通じて悪意あるノードを検出し、クラスターヘッド選択から除外する。
• エネルギー消費量やネットワークトポロジーの変化に応じて、動的にクラスターヘッドを再選択する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてファジィ論理を効果的に適用し、WSNにおける動的クラスターヘッド選択を実現することでエネルギー効率を向上させられるか？
• RQ2 クラスタの重複を最小限に抑え、ネットワークライフタイムを最大化するためのノードポテンシャル評価にどのような基準を用いるべきか？
• RQ3 クラウドベースの協調処理は、WSNにおけるクラスターヘッド選択のスケーラビリティと信頼性をどのように向上させるか？
• RQ4 ファジィ論理と信頼性ベースのフィルタリングを組み合わせることで、悪意あるノードがクラスターヘッドになるリスクをどの程度低減できるか？
• RQ5 本手法は、静的または非ファジィなクラスターヘッド選択と比較して、エネルギー消費量とネットワーク耐久性の面でどの程度優れているか？

主な発見

• 空間的分布によるクラスターヘッドの配置により、クラスタの重複が低減され、ネットワークカバレッジが向上し、干渉が減少する。
• 悪意あるノードがクラスターヘッドに選ばれることを効果的に防止し、ネットワークのセキュリティと信頼性が向上する。
• ポテンシャル計算にファジィ論理を用いることで、動的ネットワーク状態に応じた適応的でエネルギーに配慮したクラスターヘッド選択が可能になる。
• クラウドベースの協調処理により、集中型でリアルタイムの意思決定が可能となり、クラスタ形成におけるスケーラビリティと一貫性が向上する。
• ノード間でのエネルギー消費をバランスさせ、クラスターヘッドの消耗を延期することで、ネットワークライフタイムが延長される。
• ファジィ論理とクラウドインfrastrctureの統合により、従来の手法と比較してより強固で効率的なクラスタリングメカニズムが実現される。