[論文レビュー] Maximum lifetime broadcasting problem in sensor networks

Z. Lipinski|arXiv (Cornell University)|Nov 17, 2015

Energy Efficient Wireless Sensor Networks被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、データをN個の部分に分割し、N本の異なるスパニングツリーに沿ってルーティングすることで、点対点ブロードキャストにおけるセンサーネットワークのライフタイムを最適化するアルゴリズムを提案する。1次元の正則ネットワークでは解析的解を導出し、超加法的伝送コスト関数を用いて高次元に拡張し、2次元グリッドでは正確な解と比較して最大30％のエネルギー効率損失でほぼ最適な性能を達成する。

ABSTRACT

We solve the maximum lifetime problem for the point-to-point and point-to-multipoint broadcast data transmission in one dimensional regular sensor network. Based on the analytical solution of the problem for one dimension we propose an algorithm solving the maximum lifetime broadcasting problem for point-to-point data transmission for any dimension.

研究の動機と目的

• 1次元の正則センサーネットワーク（LN）における超加法的伝送コスト関数を伴う最大ライフタイムブロードキャスト（MLB）問題を解くこと。
• 1次元の解析的解を高次元センサーネットワークに拡張し、点対点データ伝送に応用すること。
• ノード間の最大エネルギー消費量を最小化するアルゴリズムを設計し、ネットワークのライフタイムを最大化すること。
• 任意のセンサーデータ分布におけるMLB問題に対して等エネルギー解が存在する条件を同定すること。

提案手法

• エッジの重みが伝送エネルギーコストを表す完全で有向かつ重み付きグラフとしてセンサーネットワークをモデル化する。
• 各ソースノードをルートとするスパニングツリーを用いてデータをルーティングし、各ツリーが合計データフローの一部を搬送する。
• ブロードキャストされるデータをN個の部分に分割し、各部分を異なるスパニングツリーに沿って送信することでエネルギー消費をバランス化する。
• 最適ルーティングツリーの構築に、最小スパニングツリー（クラスカルのアルゴリズム）および最短経路（ダイクストラのアルゴリズム）を適用する。
• 線形最適化問題を解き、ツリー間のデータ重みを割り当ててノードの最大エネルギー使用量を最小化する。
• 構造的最適性を保証するため、E(xi,xj)+E(xj,xk)≤E(xi,xk) を満たす超加法的エネルギーコスト関数E(xi,xj)を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1次元の正則センサーネットワークにおいて、最大ライフタイムブロードキャスト問題を解析的に解くことができるか？
• RQ2 1次元の解析的解を高次元センサーネットワークに一般化する方法は何か？
• RQ3 2次元の正則グリッドにおいて、提案アルゴリズムと正確な最適解との間の性能差はどの程度か？
• RQ4 任意のセンサーデータ分布におけるMLB問題に対して、等エネルギー解が存在する条件は何か？

主な発見

• 提案されたMLBアルゴリズムは、伝送コストが超加法的である1次元正則ネットワーク（LN）において、MLB問題の正確な解を達成する。
• 2次元正則グリッドでは、アルゴリズムのエネルギー使用量が最適解の約1.3倍（E(qalg)/E(qopt) ≈ 1.3）に留まり、最適解から最大30％のエネルギー効率損失にとどまる。
• N本の異なるスパニングツリーにデータを分散させることで、エネルギー負荷バランスを確保し、任意のノードにおける最大負荷を低減する。
• 最小スパニングツリーおよび最短経路の構築は、超加法的コスト関数に対して最適であり、ルーティングにおける構造的最適性を保証する。
• アルゴリズムの第3段階（ツリー間のデータ重み最適化）は、等エネルギー解が存在する場合には線形方程式系を解くことによって置き換え可能である。
• 未解決の問題として、Rdにおける任意のセンサーデータ分布に対して等エネルギー解が存在する条件を同定する基準を特定する必要がある。