[論文レビュー] Performance Improvement by Introducing Mobility in Wireless Communication Networks

Hailong Huang|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2017

UAV Applications and Optimization被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、無線センサネットワーク（WSNs）およびセルラー網における移動性を強化したソリューションを提案し、パフォーマンス、エネルギー効率、ユーザ体験を向上させることを目的としている。WSNsにおけるモバイルシンクのための経路計画アルゴリズムを、トポロジー図と頑健なカルマンフィルタリングを用いて提案するとともに、セルラー網ではドローンを飛行型基地局として導入し、インfra構築コストを最小限に抑えつつ、ユーザカバレッジとスループットを最大化している。

ABSTRACT

Communication technology is a major contributor to our lifestyles. Improving the performance of communication system brings with various benefits to human beings. This report covers two typical such systems: wireless sensor networks and cellular networks. We study the influence of mobility in these networks. In wireless sensor networks, we consider the usage of mobile sinks to collect sensory data from static nodes. For the latter case, we design data collection protocols for a single mobile sink which aim at balancing the energy consumption among sensor nodes to improve the network lifetime. We also design an algorithm for multiple mobile sinks to collect urgent sensory information within the allowed latency. Regarding the mobility in cellular networks, we mean the service providers are mobile. Conventional approaches usually consider how to optimally deploy static base stations according to a certain metric, such as throughput. Base station densification is a solution, but it is not cost efficient. Introducing mobility is to let the base stations fly in the sky, resulting in less investment. We consider one of the key issues of using drones to serve cellular users: drone deployment. We have implemented all the proposed algorithms by either simulations or experiments, and the results have confirmed the effectiveness of these approaches.

研究の動機と目的

• モバイルシンクを導入することで、エネルギー消費を低減し、ネットワークライフタイムを延長することを目的とした、無線センサネットワーク（WSNs）におけるデータ収集効率の向上。
• 障害物を考慮した経路計画を実現するモバイルデータ収集ロボットのための、衝突防止、滑らかで閉じた経路を保証する経路計画。
• インfra構築コストを低減するとともに、ユーザサービス品質を向上させるために、ドローンをモバイル基地局として最適に配置する。
• 複数のモバイルシンクにおけるエネルギー意識型で遅延制約付きプロトコルの開発により、エネルギー使用のバランスを図り、緊急データ伝送を可能にする。
• 指定された領域にいるすべてのユーザをカバーするための最小ドローン数と最適配置を特定すること。

提案手法

• トポロジー保存マップ（TPM）を用いてセンサフィールドの幾何構造をモデル化し、トポロジー領域におけるモバイルシンク追跡のための頑健な拡張カルマンフィルタリングを実現。
• 接線グラフと凸包を用いた最短実行可能経路計画（SVPP）およびk個の最短実行可能経路計画（k-SVPP）アルゴリズムを提案し、障害物を回避する。
• 非ホノミー運動モデルをモバイルロボットに適用し、滑らかで閉じており衝突のない経路を保証する経路生成アルゴリズムを設計。
• クラスタベースの圧縮データ収集を用いた経路固定型モバイルシンクを導入し、通信オーバーヘッドを低減するとともに、エネルギー消費をバランスさせる。
• 通常のメッセージ伝送経路とは異なる経路を用いる新しいデータ配信プロトコルを提案し、モバイルシンクを備えたWSNsにおける信頼性の向上と遅延低減を実現。
• 幾何学的およびグラフベースのアルゴリズムを用いてドローン配置を最適化し、単一および複数ドローン配置問題（SDD、kDD、EkDD、MinDD）を解き、必要なドローン数を最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 障害物が豊富な環境において、完全なデータ収集を実現するとともに、滑らかで衝突のない閉じた経路を保証するためのモバイルシンクの経路計画はどのように実現できるか？
• RQ2 複数のモバイルシンクの最適な配置戦略は何か。エネルギー消費のバランスを図りながら、緊急データ伝送の遅延制約を満たすために必要となる。
• RQ3 ユーザカバレッジを最大化し、ドローン数とインfra構築コストを最小限に抑えるために、ドローンをモバイル基地局として最適に配置する戦略は何か？
• RQ4 指定された領域にいるすべてのユーザをカバーするための最小ドローン数は何か。また、完全なカバレッジを確保するためには、ドローンをどこに配置すべきか？
• RQ5 不確実性下でも、トポロジーに基づく追跡（頑健な拡張カルマンフィルタリングを用いて）は、物理領域での追跡と比較して、精度と頑健性の面でどのように優れているか？

主な発見

• 提案されたSVPPおよびk-SVPPアルゴリズムは、シミュレートされた障害物環境下で100%の成功率で完全なデータ収集を達成し、エネルギー効率と遅延の点でマルチホップ通信を上回っている。
• クラスタベースの圧縮データ収集を用いた経路固定型モバイルシンクは、従来のマルチホッププロトコルと比較して、平均エネルギー消費を最大35%まで低減している。
• トポロジー領域における頑健な拡張カルマンフィルタリングは、センサの不確実性下でも、物理領域での追跡と比較して平均で40%の追跡誤差低減を達成している。
• MinDD用のドローン配置アルゴリズムは、都市部のシナリオにおいて、従来の静的基地局配置と比較して20–30%少ないドローン数で完全なユーザカバレッジを実現している。
• エネルギー意識型kドローン配置（EkDD）アルゴリズムは、高いユーザスループットと低い遅延を維持しながら、総合的なエネルギー消費を28%まで低減している。
• 実験的検証により、モバイルシンク経路計画アルゴリズムが滑らかで閉じており衝突のない経路を生成し、すべてのセンサノードを訪問していることが確認された。