[論文レビュー] Fair Scheduling for Data Collection in Mobile Sensor Networks with Energy Harvesting

Kai Li, Chau Yuen+5 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、リンク品質と残存エネルギーに基づいてノードの優先順位を付けることで、エネルギー回収機能を備えたモバイルセンサネットワークにおけるデータ収集を最適化するヒューリスティックアルゴリズムであるエネルギー回収公平スケジューリング（EHFS）を提案する。EHFSは公平性を確保しながらデータ受信を最大化し、多項式時間で近似的最適な性能を達成し、特に変動するエネルギー回収と動的ノード到着の条件下でもFCFS、LE、HPを凌駆する。

ABSTRACT

We consider the problem of data collection from a continental-scale network of energy harvesting sensors, applied to tracking mobile assets in rural environments. Our application constraints favour a highly asymmetric solution, with heavily duty-cycled sensor nodes communicating with powered base stations. We study a novel scheduling optimisation problem for energy harvesting mobile sensor network, that maximises the amount of collected data under the constraints of radio link quality and energy harvesting efficiency, while ensuring a fair data reception. We show that the problem is NP-complete and propose a heuristic algorithm to approximate the optimal scheduling solution in polynomial time. Moreover, our algorithm is flexible in handling progressive energy harvesting events, such as with solar panels, or opportunistic and bursty events, such as with Wireless Power Transfer. We use empirical link quality data, solar energy, and WPT efficiency to evaluate the proposed algorithm in extensive simulations and compare its performance to state-of-the-art. We show that our algorithm achieves high data reception rates, under different fairness and node lifetime constraints.

研究の動機と目的

• ノードのエネルギーとリンク品質が顕著に異なる大規模なモバイルセンサネットワークにおいて、データ収集を最大化する課題に対処すること。
• 野生動植物モニタリングや移動性分析の正確性を確保する上で不可欠な、ノードごとに最小データ収集閾値を保証する公平性を確保すること。
• 段階的（例：太陽光）およびバースト型（例：WPT）の両方のエネルギー回収イベントを処理できるスケジューリングアルゴリズムを設計すること。
• 劣悪または変動するチャネル状態下で不公平かつ性能が低いFCFSスケジューリングの限界を克服すること。
• 大陸規模のセンサネットワークに適した、高密度ノードと動的ノード到着を想定した、スケーラブルで低計算量のリアルタイム展開に適したソリューションを開発すること。

提案手法

• エネルギー制約およびリンク品質制約の下でデータ受信を最大化する新しいスケジューリング最適化問題を定式化し、NP完全であることを証明する。
• リンク品質（ηᵢᶠ）と回収エネルギー（ΔEᵢ,ᶠ）の比に基づいてノードを優先順位付けする2段階のヒューリスティックアルゴリズムEHFSを提案する。動的状態処理を統合する。
• センサ-WPT実験台からの実測データと実際のRSSI測定値を統合し、現実的なリンク品質とエネルギー回収効率をモデル化する。
• ベースステーションでスーパフレーム構造を採用し、データ収集の調整とノード送信順序の管理を実施する。
• 実際のチャネルフェージングおよびアライメント効果を反映させるために、WPT効率要因（方向角のδᵢ(θ)および距離のδᵢ(d)）をエネルギー推定に統合する。
• 調整可能な閾値κを用いて公平性制約を実装し、ノード1つあたりの最小データ収集レートを保証するとともに、システムスループットのバランスを取る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ノードのエネルギーとリンク品質が顕著に異なるエネルギー回収機能を備えたモバイルセンサネットワークにおいて、どのようにしてデータ収集の公平性を保証できるか？
• RQ2 太陽光およびWPTからの変動するエネルギー回収が、スケジューリング性能とデータ受信レートに与える影響は何か？
• RQ3 動的ノード到着下で、EHFSは従来のFCFS、LE、HPスケジューリングアルゴリズムと比較して、データスループットと公平性の面でどのように異なるか？
• RQ4 公平性閾値κを調整する際、システム全体のデータスループットと個々のノードの公平性の間にはどのようなトレードオフが存在するか？
• RQ5 WPT効率要因（距離およびアンテナの向き）は、実際の展開環境下でEHFSアルゴリズムの性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• ノードが後から到着する牧場シナリオでは、EHFSはFCFSに比べ最大2.3倍のデータパケットを収集し、LEやHPを約1.7倍も上回る。
• κ = 50%の場合、理想的なWPT状態（δᵢ(d) = 1、δᵢ(θ) = 1）では最大56,250パケットを収集でき、最悪ケース（δᵢ(d)、δᵢ(θ) = 0.1）でも3,251パケットを収集する。
• 低い公平性閾値（κ）はシステムスループットを向上させるが、公平性制約を満たすノード数を減少させるため、公平性と効率性の明確なトレードオフが示された。
• ノードが後から到着する牧場シナリオでは、FCFS、LE、HPと比較して、EHFSはスケジューリング完了が速く、チャネル競合が減少するため、停止ノードの数が減少する。
• 低WPT効率下でもEHFSは高い公平性を維持しており、現実の環境変動に対するロバスト性を示している。
• EHFSは多項式時間で近似的最適な性能を達成するため、エネルギー回収機能を備えた大規模かつリアルタイム対応可能なモバイルセンサネットワークに適している。