[논문 리뷰] Sensor Deployment with Limited Communication Range in Homogeneous and Heterogeneous Wireless Sensor Networks

Jun Guo, Hamid Jafarkhani|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 25.

Energy Efficient Wireless Sensor Networks참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 통신 범위가 제한된 무선 센서 네트워크(WSNs)를 위한 새로운 센서 배치 프레임워크를 제안하며, 감지 왜곡과 네트워크 연결성을 동시에 최적화하기 위해 제한된 루이지드(RL) 알고리즘과 결정적 냉각(DA) 알고리즘을 도입한다. 연결성을 고려한 새로운 왜곡 측정법을 사용해 배치를 소스 부호화 문제로 모델링함으로써, 현실적인 통신 제약 조건 하에서 동일한 및 이종 WSNs 모두에서 기존 루이지드 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 센서 배치 알고리즘이 무한한 통신 범위를 가정하고 있으며, 연결성 제약 조건 하에서는 실패한다는 한계를 해결하기 위해.
• 왜곡(감지 정확도)과 연결성을 통합한 최적화 프레임워크를 통해 WSNs의 감지 성능을 재정의하기 위해.
• 동일한 및 이종 WSNs에서 왜곡을 최소화하면서도 전체 네트워크 연결성을 보장하는 알고리즘 개발을 위해.
• 센서별 감지 정확도와 통신 범위를 고려해 루이지드 알고리즘을 이종 WSNs에 일반화하기 위해.
• 기존 루이지드 기반 방법과 비교해 우수한 성능을 보임을 시뮬레이션을 통해 검증하기 위해.

제안 방법

• 네트워크 연결성을 설계 제약 조건으로 삼기 위해, 연결되지 않은 하위네트워크에 대해 페널티를 주는 새로운 왜곡 측정법을 사용해 센서 배치를 소스 부호화 문제로 모델링한다.
• 네트워크 연결성을 유지하기 위해 센서 이동을 제한하는 제한된 루이지드(RL) 알고리즘을 도입하며, 이는 루이지드 알고리즘의 수정된 버전이다.
• 복잡한 배치 환경에서 국소 최적해에 갇히는 것을 방지하고 전역 최적해에 더 잘 수렴하기 위해 결정적 냉각(DA) 알고리즘을 제안한다.
• 센서별 가중치(예: 감지 정확도 또는 범위)를 고려해 가중치가 부여된 벨로이도 다이어그램을 사용하여 감지 영역을 분할함으로써, 이종 WSNs에서 최적의 영역 할당을 가능하게 한다.
• 왜곡과 연결성 제약 조건을 모두 포함한 비용 함수를 수립하고, 기울기 기반 업데이트 규칙의 수학적 유도를 수행한다.
• 기하학적 분석과 별형 집합 이론을 활용해 목적 함수의 편미분을 유도함으로써 반복적인 센서 위치 업데이트를 가능하게 한다.

(a)

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통신 범위가 제한되어 전체 네트워크 연결성이 확보되지 않을 경우 센서 배치를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 다양한 감지 및 통신 능력을 가진 이종 WSNs에서 최적의 센서 배치를 위한 필수 조건은 무엇인가?
• RQ3 한정된 통신 범위 하에서 왜곡과 연결성을 동시에 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 유한한 통신 범위를 가진 WSNs에서 루이지드 알고리즘을 연결성을 유지하도록 어떻게 적응시킬 수 있으며, 그렇지 못할 경우 대체로 필요한 방법은 무엇인가?
• RQ5 제안된 RL 및 DA 알고리즘이 표준 루이지드 알고리즘에 비해 왜곡 및 연결성 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 제한된 루이지드(RL) 알고리즘은 특히 연결성이 끊긴 네트워크 환경에서 기존 루이지드 알고리즘보다 왜곡을 크게 저감하는 데 성공한다.
• 결정적 냉각(DA) 알고리즘은 국소 최적해를 벗어나 전역 최적해에 더 잘 수렴함으로써, RL 및 표준 루이지드 알고리즘보다 더 낮은 왜곡을 달성한다.
• 새로운 왜곡 측정법은 감지 정확도와 네트워크 연결성을 효과적으로 반영하여, 연결성이 끊긴 WSNs에서 기존의 커버리지 중심 측정법보다 더 적합하다.
• 이종 WSNs에서는 센서별 가중치를 고려한 가중치가 부여된 벨로이도 다이어그램을 기반으로 한 센서 배치가 균일한 모델 대비 향상된 성능을 보인다.
• 시뮬레이션 결과는 RL 및 DA 알고리즘이 센서 밀도가 임계 센서 밀도(CSD) 이하일 때조차도 전체 네트워크 연결성을 유지하면서 왜곡을 최소화함을 확인한다.
• 이론적 분석을 통해 최적의 센서 위치가 그 최적 감지 영역의 중심점과 일치함을 증명하였으며, 이는 루이지드 원칙을 제약 조건이 있고 연결된 WSNs로 확장한 것이다.

(b)