[논문 리뷰] EDDEEC: Enhanced Developed Distributed Energy-Efficient Clustering for Heterogeneous Wireless Sensor Networks

Nadeem Javaid, Talha Naeem Qureshi외 4명|arXiv (Cornell University)|2013. 03. 21.

Energy Efficient Wireless Sensor Networks참고 문헌 10인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 잔류 에너지와 노드 유형을 기반으로 클러스터 헤드 선출 확률을 동적으로 조정하는 향상된 분산 에너지 효율 클러스터링 프로토콜인 EDDEEC를 제안한다. 에너지 균형을 위한 적응형 임계값을 도입함으로써 EDDEEC는 네트워크 수명과 안정 기간을 연장하며, DEEC, DDEEC 및 EDEEC보다 생존 노드 수와 기지국으로 전송된 패킷 수 측면에서 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

Wireless Sensor Networks (WSNs) consist of large number of randomly deployed energy constrained sensor nodes. Sensor nodes have ability to sense and send sensed data to Base Station (BS). Sensing as well as transmitting data towards BS require high energy. In WSNs, saving energy and extending network lifetime are great challenges. Clustering is a key technique used to optimize energy consumption in WSNs. In this paper, we propose a novel clustering based routing technique: Enhanced Developed Distributed Energy Efficient Clustering scheme (EDDEEC) for heterogeneous WSNs. Our technique is based on changing dynamically and with more efficiency the Cluster Head (CH) election probability. Simulation results show that our proposed protocol achieves longer lifetime, stability period and more effective messages to BS than Distributed Energy Efficient Clustering (DEEC), Developed DEEC (DDEEC) and Enhanced DEEC (EDEEC) in heterogeneous environments.

연구 동기 및 목표

• WSN에서 이질적 센서 노드 간 에너지 소비의 불균형을 해결하고, 특히 고에너지 노드가 클러스터 헤드로 과도하게 사용되는 문제를 해결한다.
• DEEC, DDEEC 및 EDEEC와 같은 기존 프로토콜이 고급 노드와 슈퍼 노드를 지속적으로 과도하게 처벌함으로써 삼단계 이질적 네트워크에서 공정성을 유지하지 못하는 한계를 극복한다.
• 잔류 에너지가 임계 수준 이하로 떨어지면 클러스터 헤드 선출 확률을 균일화하는 동적 에너지 임계값을 도입함으로써 네트워크 안정성과 수명을 향상시킨다.
• 정규, 고급, 슈퍼 노드 간 에너지 부하를 균형 잡는 방식으로 대규모 에너지 제약이 있는 WSN에서 클러스터링 효율을 최적화한다.
• 에너지 인식형 적응형 클러스터 헤드 선택을 통해 이질적 WSN 구현에서 더 높은 데이터 전달 신뢰성과 더 긴 운영 수명을 달성한다.

제안 방법

• 잔류 에너지와 초깃값 에너지 수준에 기반해 정규, 고급, 슈퍼 노드를 구분하는 수정된 클러스터 헤드(CH) 선출 확률 함수를 제안한다.
• 모든 노드 유형이 동일한 CH 선출 확률을 가지도록 보장하기 위해, 임계값 기반 에너지 수준인 $ T_{absolute} = 0.7E_0 $ 를 도입하여 고에너지 노드의 과도한 처벌을 방지한다.
• 잔류 에너지 $ E_i(r) $, 평균 네트워크 에너지 $ ar{E}(r) $, 노드 유형별 계수(가중치 a=2.0, b=3.5)를 고려한 가중치 공식을 사용해 CH 선택 확률을 적응형으로 조정한다.
• 라운드 수와 노드의 자격에 따라 조정되는 동적 클러스터 헤드 임계값 함수 $ T(s_i) $ 를 활용하여 시간에 따라 균형 잡힌 CH 분포를 보장한다.
• 총 에너지 소모를 최소화하기 위해 에너지 및 거리 모델에서 유도된 최적 클러스터 수 $ k_{opt} $ 를 적용하여 네트워크 효율성을 향상시킨다.
• 정규(0.5J), 고급(2.0배), 슈퍼(3.5배)로 구분되는 별도의 에너지 수준을 가진 하이브리드 에너지 모델을 적용하여 현실적인 이질적 WSN을 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 삼단계 이질적 WSN에서 제안된 EDDEEC 프로토콜은 DEEC, DDEEC 및 EDEEC에 비해 네트워크 수명과 안정 기간을 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 잔류 에너지 임계값 $ T_{absolute} $ 는 클러스터 헤드 선출에서 다양한 노드 유형 간 공정성과 에너지 균형에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 기존의 에너지 효율 클러스터링 프로토콜에 비해 EDDEEC는 조기 사망 노드의 수를 얼마나 줄이는가?
• RQ4 EDDEEC의 적응형 CH 선출 메커니즘은 대규모 WSN에서 데이터 전달 신뢰성과 에너지 효율성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 $ T_{absolute} = zE_0 $ 에서 $ z $ 의 어떤 값이 첫 번째 사망 노드 발생 시점과 전체 네트워크 수명 측면에서 네트워크 성능을 최적화하는가?

주요 결과

• EDDEEC는 첫 번째 사망 노드 발생 시점을 1717라운드로 연장하여 DEEC(969), DDEEC(1355), EDEEC(1432)에 비해 뚜렷이 뛰어난 성능을 보였다.
• EDDEEC의 네트워크 수명은 8638라운드에 도달하여 EDEEC와 동일한 수준이지만, DEEC(5536)와 DDEEC(5673)에 비해 총 운영 지속 시간 측면에서 뛰어난 성능을 보였다.
• EDDEEC는 기지국으로 전송된 패킷 수가 가장 많아, DEEC, DDEEC 및 EDEEC에 비해 뛰어난 데이터 전달 효율성을 입증했다.
• 노드 유형 간 에너지 소비가 균형 잡힌 덕분에 EDDEEC는 EDEEC 대비 20% 안정 기간을 연장했고, DEEC 대비 40% 향상시켰다.
• 시뮬레이션을 통해 삼단계 이질적 네트워크에서 공정성과 성능을 균형 잡는 데 최적의 값으로 $ z = 0.7 $ 이 도출되었다.
• EDDEEC는 잔류 에너지가 정규 노드의 初기 에너지의 70% 이하로 떨어지면(즉, $ 0.7E_0 $) 모든 노드 유형의 CH 선출 확률을 동일하게 하여 고에너지 노드의 과도한 사용을 효과적으로 방지한다.