[논문 리뷰] QoS Aware and Survivable Network Design for Planned Wireless Sensor Networks

Abhijit Bhattacharya, Anurag Kumar|arXiv (Cornell University)|2011. 10. 21.

Mobile Ad Hoc Networks참고 문헌 17인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 계획된 무선 센서 네트워크에서 비용 최적화, QoS 인식, 내구성 있는 릴레이 배치를 위한 다항 시간 근사 알고리즘을 제안한다. 추가 릴레이 노드의 수를 최소화하면서 기지국으로 향하는 홉 제약 경로를 보장한다. 알고리즘은 실사용에서 near-optimal 성능를 달성하며, 테스트된 시나리오의 90% 이상에서 최적 또는 near-optimal 해를 도출한다. 시뮬레이션에서 이론적 최악의 경우 bound를 크게 뛰어넘는 성능를 보인다.

ABSTRACT

We study the problem of wireless sensor network design by deploying a minimum number of additional relay nodes (to minimize network cost) at a subset of given potential relay locations, in order to convey the data from already existing sensor nodes (hereafter called source nodes) to a Base Station, while meeting a certain specified hop count bound (the hop count bound is chosen to ensure a pre-determined probability of the data being delivered to the BS within a given maximum delay). We study two variations of the problem. First we sudy the problem of guaranteed QoS connected network design, where the objective is to have at least one path from each source to the BS with the specified hop count bound. We show that the problem is NP-Hard. For a problem in which the number of existing sensor nodes and potential relay locations is n, we propose an O(n) approximation algorithm of polynomial time complexity. Results show that the algorithm performs efficiently (in over 90% of the tested scenarios, it gave solutions that were either optimal or were worse than optimal by just one relay) in various randomly generated network scenarios. Next, we study the problem of survivable network design with guaranteed QoS, i.e, the requirement is to have at least k > 1 node disjoint hop constrained paths from each source to the BS. We show that the problem is NP-Hard. We also show that the problem of finding a feasible solution to this optimization problem is NP-Complete. We propose two polynomial time heuristics for this problem, and compare their performance on various randomly generated network scenarios.

연구 동기 및 목표

• 센서 노드에서 기지국으로 신뢰성 있고 저지연 데이터 전달을 보장하기 위해 사전 정의된 위치에 추가 릴레이를 사용하여 최소 비용의 무선 메시 네트워크를 설계한다.
• 최대 홉 수로 정의된 서비스 품질(QoS) 목표를 충족시켜 단일 패킷 트래픽 모델 하에서 시기적절한 전달을 보장한다.
• 동일한 홉 제약 조건 하에서 각 소스에서 기지국으로 최소 k ≥ 2개의 노드 분리 경로를 확보하여 네트워크 내구성을 보장한다.
• 이러한 NP-난이도 문제를 해결하기 위해 효율적이고 경험적으로 효과적인 다항 시간 근사 알고리즘을 개발한다.

제안 방법

• 국소 탐색과 경로 확장 기반의 새로운 O(n) 근사 알고리즘을 사용하여 홉 제약이 있는 최소 릴레이 부분그래프 문제로 일체성 연결 문제를 공식화한다.
• 최적 릴레이 수의 하한을 도출하기 위해 '노드 컷' 기반 부등식을 사용한 정수선형계획법(ILP) 공식화를 활용하여 성능 평가를 가능하게 한다.
• k-연결성의 경우, 홉 제한을 준수하면서 릴레이 사용을 최소화하는 동시에 점진적으로 k개의 노드 분리 경로를 구축하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.
• 스토케스틱 모델을 활용하여 일체성 및 k-연결성 문제에 대한 평균적 근사 비율에 대한 분석적 상한을 유도한다.
• 작은 인스턴스의 경우 정확한 탐색을, 더 큰 인스턴스의 경우 ILP의 선형계획법(LP) 리라크스를 사용하여 날카운 하한을 확보한다.
• 다양한 수의 소스 및 릴레이 위치를 가진 무작위로 생성된 기하학적 네트워크 토폴로지에서 광범위한 시뮬레이션을 통해 성능를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계획된 무선 센서 네트워크에서 QoS 인식, 최소 릴레이 수, 일체성 연결 네트워크 설계를 위한 다항 시간 근사 알고리즘을 설계할 수 있는가?
• RQ2 릴레이 수 측면에서 제안된 알고리즘과 최적 해 사이의 이론적 및 경험적 성능 격차는 무엇인가?
• RQ3 화이트 제약 조건 하에서 k ≥ 2개의 노드 분리 경로를 요구하는 내구성 제약 조건을 충족할 경우 알고리즘의 성능는 어떠한가?
• RQ4 스토케스틱 네트워크 모델 하에서 이러한 알고리즘의 평균적 근사 비율에 대해 분석적 상한을 도출할 수 있는가?
• RQ5 왜 국소 탐색 기반 휴리스틱이 무작위 기하학적 네트워크 시나리오에서 이론적 최악의 경우 bound보다 현저히 뛰어나게 성능를 보이는가?

주요 결과

• 일체성 연결 설계를 위한 제안된 O(n) 근사 알고리즘이 테스트된 시나리오의 90% 이상에서 최적 또는 near-optimal 해를 달성하였으며, 최악의 경우 1개의 릴레이 차이만 존재한다.
• 테스트 케이스의 35%에서는 최적 해를 달성하였고, 55%의 경우 최적 해에서 최대 1개의 릴레이 차이 내에서 해를 도출하였다.
• k-연결성(k=2)의 경우, E-SPTiRP 휴리스틱은 모든 5개의 테스트 세트에서 Dummy 알고리즘을 능가하였으며, 일부 시나리오에서는 최악의 경우 근사 비율이 1에 도달하였다.
• 알고리즘의 실제 성능는 제시된 이론적 근사 비율 상한(정리 6)보다 현저히 뛰어나며, 특히 대규모 시나리오에서 두드러졌다.
• 최적 해가 0일 경우 유한한 근사 보장을 확보할 수 없는 경우에도, 알고리즘은 최대 7개의 릴레이(Dummy) 또는 5개의 릴레이(E-SPTiRP)를 사용하였고, 최소 릴레이 수는 0이었다. 이는 강력한 실용적 내구성을 시사한다.
• 결과는 랜덤 센서 네트워크 그래프의 기하학적 성질이 국소 탐색 휴리스틱의 강력한 경험적 성능를 뒷받침할 수 있음을 시사하며, 향후 연구가 필요하다.