[論文レビュー] Topology Control and Network Lifetime in Three-Dimensional Wireless Sensor Networks

S. M. Nazrul Alam, Zygmunt J. Haas|ArXiv.org|Sep 11, 2006

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 20被引用数 15

ひとこと要約

本稿は、3次元無線センサーネットワークにおける分散型トポロジー制御方式を提案し、ネットワークライフタイムを最大化する一方で、完全カバレッジと接続性を保証する。3次元空間を切断八面体細胞に分割することで、活性化ノード数を最小化し、菱形十二面体と比較して1.49468倍のネットワークライフタイム向上を達成。センシング範囲は送信範囲の少なくとも0.542326倍である必要がある。

ABSTRACT

Coverage and connectivity issues of three-dimensional (3D) networks are addressed in [2], but that work assumes that a node can be placed at any arbitrary location. In this work, we drop that assumption and rather assume that nodes are uniformly and densely deployed in a 3D space. We want to devise a mechanism that keeps some nodes active and puts other nodes into sleep so that the number of active nodes at a time is minimized (and thus network life time is maximized), while maintaining full coverage and connectivity. One simple way to do that is to partition the 3D space into cells, and only one node in each cell remains active at a time. Our results show that the number of active nodes can be minimized if the shape of each cell is a truncated octahedron. It requires the sensing range to be at least 0.542326 times the transmission radius. This value is 0.5, 0.53452 and 0.5 for cube, hexagonal prism, and rhombic dodecahedron, respectively. However, at a time the number of active nodes for cube, hexagonal prism and rhombic dodecahedron model is respectively 2.372239, 1.82615 and 1.49468 times of that of truncated octahedron model. So clearly truncated octahedron model has the highest network lifetime. We also provide a distributed topology control algorithm that can be used by each sensor node to determine its cell id using a constant number of local arithmetic operations provided that the sensor node knows its location. We also validate our results by simulation.

研究の動機と目的

• 現実的な展開制約下で、3次元無線センサーネットワークにおけるネットワークライフタイムの最大化という課題に取り組む。
• 従来の研究とは異なり、ノードが任意の位置に配置されているのではなく、均一かつ高密度に配置されていると仮定することで、その制限を克服する。
• 完全カバレッジとネットワーク接続性を維持しつつ、同時に活性化ノード数を最小化する。
• 各ノードが局所的な情報のみを用いてセルIDを決定できる、分散的でスケーラブルなトポロジー制御アルゴリズムを設計する。
• シミュレーションおよび異なるセル形状の幾何的解析を通じて、提案手法の有効性を検証する。

提案手法

• 立方体、六角柱、菱形十二面体、切断八面体といった正多面体セルに3次元空間を分割し、1セルあたり1つの活性ノードに制限する。
• 幾何的解析を用いて、セル形状とノード密度に基づく完全カバレッジを確保するための最小センシング範囲を特定する。
• セル体積とノード密度を変数とする活性ノード数の関数を定式化し、その値を最小化することを目的とする。
• 各セル形状ごとのセンシング範囲の閾値を導出：立方体が0.5、六角柱が0.53452、菱形十二面体が0.5、切断八面体が0.542326。
• 各ノードが自らのデカルト座標と定数個の局所算術演算のみを用いてセルIDを計算できる分散アルゴリズムを設計する。
• アルゴリズムがネットワークサイズに依存せず、ノード位置の局所的知識に依存するスケーラブルで独立した性質を持つことを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全カバレッジと接続性を維持しつつ、活性ノード数を最小化する最適な3次元セル形状は何か？
• RQ2 各候補セル形状において、完全カバレッジを保証するための送信範囲に対する最小センシング範囲は何か？
• RQ3 異なるセル形状において、活性ノード数はどのようにスケーリングされ、どの形状が最高のネットワークライフタイムを達成するか？
• RQ4 グローバルな調整なしに、局所的アルゴリズムを設計してノードをセルに割り当てることは可能か？
• RQ5 理論的な幾何的結果とシミュレーション結果との間で、ネットワークライフタイムおよびエネルギー効率の面でどの程度一致するか？

主な発見

• 切断八面体セル形状が活性ノード数を最小化し、全テストセル形状の中で最高のネットワークライフタイムを達成する。
• 切断八面体モデルで完全カバレッジを確保するためには、センシング範囲が送信範囲の少なくとも0.542326倍である必要がある。
• 切断八面体モデルでは、菱形十二面体モデルと比較して活性ノード数が1.49468倍少ないため、優れたエネルギー効率を示す。
• 六角柱モデルと比較して1.82615倍、立方体モデルと比較して2.372239倍の活性ノード数削減が可能である。
• 提案された分散アルゴリズムにより、各ノードが自らの位置情報と定数個の局所演算のみを用いてセルIDを計算可能である。
• シミュレーションにより理論的結果が検証され、切断八面体に基づくトポロジー制御がネットワークライフタイムを顕著に延長することが確認された。