[論文レビュー] Sensor Deployment with Limited Communication Range in Homogeneous and Heterogeneous Wireless Sensor Networks

Jun Guo, Hamid Jafarkhani|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2016

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、通信範囲が限られた無線センサネットワーク（WSNs）における新たなセンサ配置フレームワークを提案し、制限付きラウイド（RL）および決定的冷却（DA）アルゴリズムを導入して、感度歪みとネットワーク接続性を同時に最適化する。通信範囲制約を考慮した新しい歪み尺度を用いて配置をソース符号化問題としてモデル化することで、現実の通信制約下でも、均質的および非均質的WSNにおいて従来のラウイドアルゴリズムを上回る性能を達成する。

ABSTRACT

We study the heterogeneous wireless sensor networks (WSNs) and propose the necessary condition of the optimal sensor deployment. Similar to that in homogeneous WSNs, the necessary condition implies that every sensor node location should coincide with the centroid of its own optimal sensing region. Moreover, we discuss the dynamic sensor deployment in both homogeneous and heterogeneous WSNs with limited communication range for the sensor nodes. The purpose of sensor deployment is to improve sensing performance, reflected by distortion and coverage. We model the sensor deployment problem as a source coding problem with distortion reflecting sensing accuracy. Traditionally, coverage is the area covered by the sensor nodes. However, when the communication range is limited, a WSN may be divided into several disconnected sub-graphs. Under such a scenario, neither the conventional distortion nor the coverage represents the sensing performance as the collected data in disconnected sub-graphs cannot be communicated with the access point. By defining an appropriate distortion measure, we propose a Restrained Lloyd (RL) algorithm and a Deterministic Annealing (DA) algorithm to optimize sensor deployment in both homogeneous and heterogeneous WSNs. Our simulation results show that both DA and RL algorithms outperform the existing Lloyd algorithm when communication range is limited.

研究の動機と目的

• 既存のセンサ配置アルゴリズムが無限の通信範囲を仮定しており、接続性制約下では失敗することへの制限を是正すること。
• 歪み（感度精度）と接続性を統合した最適化フレームワークとして、WSNにおける感度性能の再定義。
• 均質的および非均質的WSNにおいて、歪みを最小限に抑えつつ完全なネットワーク接続性を保証するアルゴリズムの開発。
• センサ固有の感度精度および通信範囲を組み込むことで、非均質的WSNに一般化されたラウイドアルゴリズムの開発。
• シミュレーションを用いて提案アルゴリズムの有効性を検証し、従来のラウイドベース手法に比べ優れた性能を示すこと。

提案手法

• 接続性が設計制約となるように、ネットワークの断片化をペナルティとする新しい歪み尺度を用いて、センサ配置をソース符号化問題としてモデル化する。
• 接続性を維持するための制限を課すことで、ネットワーク接続性を保証するように変更されたラウイドアルゴリズムの一種である制限付きラウイド（RL）アルゴリズムを導入する。
• 局所最適解から脱出でき、複雑な配置空間においてより良い収束を達成するため、局所最適解への収束を避ける決定的冷却（DA）アルゴリズムを提案する。
• センサ固有の重み（例：感度精度や範囲）を用いた重み付きボロノイ図を用いて、非均質的WSNにおける最適な領域割り当てを実現する。
• 歪みと接続性制約を組み合わせたコスト関数を定式化し、勾配に基づく更新ルールの数学的導出を実施する。
• 幾何的解析とスターシェイプ集合論を用いて、目的関数の偏微分を導出し、反復的なセンサ位置更新を可能にする。

(a)

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 通信範囲が限られている場合、完全なネットワーク接続性が確保できない状況で、センサ配置をどのように最適化できるか。
• RQ2 感度および通信能力が異なる非均質的WSNにおいて、最適なセンサ配置の必要条件は何か。
• RQ3 通信範囲が限られているWSNにおいて、歪みと接続性をどのように同時に最小化できるか。
• RQ4 ラウイドアルゴリズムは有限の通信範囲を持つWSNで接続性を維持できるように改造可能か。もし不可能であれば、代替手法は何か。
• RQ5 提案されたRLおよびDAアルゴリズムは、標準ラウイドアルゴリズムと比較して、歪みおよび接続性性能の面でどのように異なるか。

主な発見

• 提案された制限付きラウイド（RL）アルゴリズムは、通信範囲が限られている状況、特にネットワークが断片化している状況において、従来のラウイドアルゴリズムを著しく上回り、歪みを最小化する。
• 決定的冷却（DA）アルゴリズムは、局所最適解からの脱出に成功し、RLおよび標準ラウイドアルゴリズムに比べてより良い収束性と低い歪みを達成する。
• 新しい歪み尺度は、感度精度とネットワーク接続性の両方を効果的に捉えており、断片化したWSNでは従来のカバレッジ中心の指標よりも適している。
• 非均質的WSNでは、センサ固有の重みを用いた重み付きボロノイ図に基づくセンサ配置が、均一モデルに比べて優れた性能を示す。
• シミュレーション結果から、RLおよびDAアルゴリズムが、センサ密度が臨界センサ密度（CSD）未満であっても、完全なネットワーク接続性を維持しながら歪みを最小化することが確認された。
• 理論的分析により、最適なセンサ位置がその最適感度領域の重心と一致することが証明され、ラウイドの原則が制約付きで接続可能なWSNに拡張された。

(b)