[論文レビュー] Hole Detection for Increasing Coverage in Wireless Sensor Network Using Triangular Structure

Shahram Babaie, Sajjad Pirahesh|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2012

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 9被引用数 36

ひとこと要約

本稿では、三角形構造に基づくアプローチ（HSTT）を用いて、無線センサネットワークにおけるホール検出およびカバレッジ強化のための新規手法を提案する。幾何的三角測量を活用することで、正確なホール同定およびサイズ推定が可能となり、計算負荷が低減されるため、移動型センサノードの効率的な再配置が可能となり、ネットワークカバレッジの著しい向上が達成される。

ABSTRACT

The emerging technology of wireless sensor network (WSN) is expected to provide a broad range of applications, such as battlefield surveillance, environmental monitoring, smart spaces and so on. The coverage problem is a fundamental issue in WSN, which mainly concerns with a fundamental question: How well a sensor field is observed by the deployed sensors? Mobility is exploited to improve area coverage in a kind of hybrid sensor networks. The main objective for using mobile sensor nodes is to heal coverage holes after the initial network deployment, when designing a hole healing algorithm, the following issues need to be addressed. First, how to decide the existence of a coverage hole and how to estimate the size of a hole. Second, what are the best target locations to relocate mobile nodes to repair coverage holes? We use the triangular oriented diagram (HSTT) for aim to goal where its simple, have low calculation among construction and it is great to calculate the size of hole exactly .

研究の動機と目的

• 初期デプロイ後における無線センサネットワークのカバレッジホールの検出および修復の課題に対処すること。
• 戦略的な移動型センサノードの再配置により、ハイブリッドWSNにおける領域カバレッジを向上させること。
• 計算負荷を最小限に抑えたホール検出および正確なサイズ推定のための計算効率の良い手法を開発すること。
• カバレッジ回復を最大化するための移動型ノードの最適なターゲット位置を特定すること。
• ホール検出およびネットワーク再構成の過程で計算コストを最小限に抑えること。

提案手法

• センサフィールドをモデル化し、カバレッジホールを検出するために三角形指向図（HSTT）を用いる。
• 高精度なホールのサイズおよび形状推定のために、幾何的三角測量を適用する。
• HSTT構造を活用して、移動型センサノードの最適なターゲット位置を同定する。
• 単純でスケーラブルな構築プロセスにより、ホール検出における計算複雑性を最小限に抑える。
• ホールを閉じるための最適な位置に移動型ノードを誘導するための移動性論理を統合する。
• リソース制限のあるセンサネットワークにおけるリアルタイム展開に適した軽量な手法を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 無線センサネットワークにおいて、カバレッジホールを正確に検出し、そのサイズを推定する方法は何か？
• RQ2 計算コストを最小限に抑えるために、ホール特性を効率的に計算する方法は何か？
• RQ3 検出されたカバレッジホールを修復するために、移動型センサノードを最適に再配置する方法は何か？
• RQ4 三角形構造は、ホール検出およびカバレッジ回復の改善にどのような役割を果たすか？
• RQ5 HSTTベースの手法は、正確性および効率性の観点で、従来のホール検出技術をどの程度上回るか？

主な発見

• HSTTベースの手法は、幾何的三角測量を用いることで、カバレッジホールのサイズを高精度に推定可能である。
• 三角形構造の構築が単純であるため、このアプローチは計算複雑度が低く抑えられる。
• 本手法は、カバレッジを回復させるために移動型センサノードの最適な再配置位置を効果的に同定する。
• HSTTの使用により、カバレッジホールの存在および範囲の両方において高い正確性が確保される。
• 本手法は、移動型ノードを備えたハイブリッド無線センサネットワークにおけるリアルタイム展開の強力な可能性を示している。
• 総合的に、リソース消費を最小限に抑えつつネットワークカバレッジを向上させるため、大規模展開に適している。