[論文レビュー] Optimizing coverage of 3D Wireless Multimedia Sensor Networks by means of deploying redundant sensors

Shasha Xu, Weijie Lyu+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2015

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 5被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、センサーフィールドを台形ピラミッドとしてモデル化することで、感応カバレッジを向上させる、新しい3次元無線マルチメディアセンサーネットワーク（WMSN）カバレッジ最適化フレームワークを提案する。集合被覆モデルを用いて冗長なセンサーを同定し、それらを覆いのない領域へグリーディに再配置することで、3次元環境における全体のパスカバレッジ性能が向上し、カバレッジ比に顕著な向上が得られる。

ABSTRACT

Coverage is one of the fundamental issues in wireless multimedia sensor networks (WMSNs). It reflects the ability of WMSNs to detect the fields. Motivated by the existing-enhancing algorithm of traditional 2D WMSNs, a new 3D WMSNs sensing model is established and a new coverage-enhancing algorithm based on this model is proposed. This algorithm defines the sensing model as trapezoidal pyramid, calculates the key parameters (tilt angle) then improves coverage ratio by optimizing it. However, there still exists redundant sensors in this optimized networks. Aiming at efficiently utilizing these redundant sensors and enhancing coverage ratio, the authors selects the redundant sensors by introducing the set cover model algorithm, further deploys them to the uncovered area following the greedy policy, so that the whole path coverage performance of WMSNs is enhanced.

研究の動機と目的

• 複雑な空間環境における3次元無線マルチメディアセンサーネットワーク（WMSN）におけるカバレッジの非最適化問題に対処すること。
• 3次元空間におけるセンサーの視野を正確に表現する3次元感応モデルを構築すること。
• 集合被覆モデルを用いて同定した冗長センサーを再配置することで、カバレッジホールを低減すること。
• 冗長センサーの知的な展開を通じて、WMSN全体のパスカバレッジ性能を向上させること。

提案手法

• センサーの3次元視野を表現するために、台形ピラミッドに基づく感応モデルを構築し、傾き角度を重要なパラメータとして組み込む。
• 3次元ネットワークトポロジーにおける感応領域の最適化とカバレッジ比の向上を図るために、傾き角度を計算する。
• 現在のカバレッジに不可欠でない冗長センサーを同定するために、集合被覆モデルを適用する。
• グリーディな展開ポリシーを用いて、冗長センサーをカバー範囲外の領域へ再配置し、カバレッジ向上を最大化する。
• 反復的にカバレッジ向上が最大となる領域を選択し、センサーを展開する。これにより、さらなる改善が不可能になるまで繰り返す。
• 幾何モデリングと組合せ最適化を統合することで、カバレッジとリソース利用のバランスをとる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 3次元WMSN環境におけるセンサーの視野を正確に表現する3次元感応モデルは、どのように設計できるか？
• RQ2 3次元空間におけるカバレッジを最大化するために、センサーの傾き角度を最適に計算・調整する方法は何か？
• RQ3 WMSNにおける冗長センサーは、どのようにして効果的に同定され、再利用可能となるか？
• RQ4 3次元WMSNにおいて、冗長センサーを再配置することで、パスカバレッジ性能はどの程度向上できるか？
• RQ5 グリーディなセンサー再配置は、全体のカバレッジ比およびネットワーク効率にどのような影響を及えるか？

主な発見

• 台形ピラミッド感応モデルは、従来の球形または円錐形モデルと比較して、3次元センサーのカバレッジをより正確に表現可能である。
• 傾き角度の最適化により、3次元WMSN展開におけるカバレッジ比が顕著に向上する。
• 集合被覆モデルは、カバー範囲外の領域へ再配置可能な冗長センサーを効果的に同定する。
• 冗長センサーのグリーディな再配置により、全体のパスカバレッジ性能に顕著な向上が得られる。
• 提案手法は、追加のセンサー機器を要せず、カバレッジホールを低減し、ネットワーク効率を向上させる。
• 幾何モデリングと組合せ最適化の統合により、スケーラブルかつ効果的な3次元WMSN向けカバレッジ向上フレームワークが実現される。