[논문 리뷰] Set Covering-based Approximation Algorithm for Delay Constrained Relay Node Placement in Wireless Sensor Networks

Chaofan Ma, Wei Liang외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 04. 03.

Energy Efficient Wireless Sensor Networks참고 문헌 5인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 무선 센서 네트워크(WSN)에서 지연 시간 제약이 있는 릴레이 노드 배치(DCRNP) 문제를 위한 집합 커버링 기반 근사 알고리즘(SCA)을 제안한다. SCA 알고리즘은 집합 커버링 기법을 사용하여 지연 시간 제약을 만족하면서도 릴레이 노드의 수를 최소화하는 방식으로 점진적으로 릴레이 노드를 허브에서 시작해 점진적으로 센서 노드 쪽으로 배치한다. SCA 알고리즘은 SPTiRP와 같은 기존 방법 대비 최대 31.48%의 릴레이 노드 수 감소를 달성하며, O(ln|S|)의 증명 가능한 근사 비율과 O(N³)의 다항 시간 복잡도를 확보한다.

ABSTRACT

The Delay Constrained Relay Node Placement (DCRNP) problem in Wireless Sensor Networks (WSNs) aims to deploy minimum relay nodes such that for each sensor node there is a path connecting this sensor node to the sink without violating delay constraint. As WSNs are gradually employed in time-critical applications, the importance of the DCRNP problem becomes noticeable. For the NP-hard nature of DCRNP problem, an approximation algorithm-Set-Covering-based Relay Node Placement (SCA) is proposed to solve the DCRNP problem in this paper. The proposed SCA algorithm deploys relay nodes iteratively from sink to the given sensor nodes in hops, i.e., in the $k$th iteration SCA deploys relay nodes at the locations that are $k$ hops apart from the sink. Specifically, in each iteration, SCA first finds the candidate deployment locations located within 1 hop to the relay nodes and sensor nodes, which have already been connected to the sink. Then, a subset of these candidate deployment locations, which can guarantee the existence of paths connecting unconnected sensor nodes to the sink within delay constraint, is selected to deploy relay nodes based on the set covering method. As the iteration of SCA algorithm, the sensor nodes are gradually connected to the sink with satisfying delay constraint. The elaborated analysis of the approximation ratio of SCA algorithm is given out, and we also prove that the SCA is a polynomial time algorithm through rigorous time complexity analysis. To evaluate the performance of the proposed SCA algorithm, extensive simulations are implemented, and the simulation results show that the SCA algorithm can significantly save the deployed relay nodes comparing to the existing algorithms, i.e., at most 31.48% deployed relay nodes can be saved due to SCA algorithm.

연구 동기 및 목표

• 시간이 중요한 무선 센서 네트워크(WSN)에서 NP-난이도 지연 시간 제약이 있는 릴레이 노드 배치(DCRNP) 문제를 해결하기 위해.
• 모든 센서 노드가 지정된 지연 시간 제약 내에서 싱크에 도달할 수 있도록 보장하면서도 배치된 릴레이 노드의 수를 최소화하기 위해.
• 기존 방법보다 릴레이 노드 효율성이 뛰어난 다항 시간 근사 알고리즘을 설계하기 위해.
• 제안된 알고리즘의 근사 비율과 시간 복잡도를 철저히 분석하기 위해.

제안 방법

• SCA 알고리즘은 싱크에서 시작하여 점진적으로 센서 노드 쪽으로 점진적으로 릴레이 노드를 허브 단위로 반복 배치한다.
• 각 반복 단계에서 이미 연결된 노드들로부터 한 번만 이동 가능한 후보 배치 위치(CDL)를 식별한다.
• 현재 연결되지 않은 모든 센서 노드를 지연 시간 제약 내에서 연결할 수 있는 최소한의 CDL 집합을 선택하기 위해 집합 커버링 수식을 적용한다.
• 각 CDL 또는 센서 노드를 지연 시간 한계 내에서 그 노드를 거쳐가는 경로를 통해 연결 가능한 연결되지 않은 센서 노드들을 커버하는 것으로 모델링한다.
• 선택 과정은 연결되지 않은 노드들을 연결하는 데 기여하는 CDL만 선택함으로써 중복을 최소화한다.
• 모든 센서 노드가 지연 시간 제약을 만족하는 경로를 통해 싱크에 연결될 때까지 알고리즘이 종료된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NP-난이도 DCRNP 문제에 대해 성능 보장이 가능한 다항 시간 근사 알고리즘을 설계할 수 있는가?
• RQ2 집합 커버링 방법을 효과적으로 활용하여 WSN에서 지연 시간 제약을 유지하면서도 릴레이 노드의 수를 최소화할 수 있는가?
• RQ3 제안된 SCA 알고리즘의 근사 비율은 얼마이며, SPTiRP와 같은 기존 휴리스틱과 비교해 어떻게 다를까?
• RQ4 SCA의 시간 복잡도는 네트워크 크기에 따라 어떻게 증가하는가? 실세계 적용에 실용적인가?
• RQ5 통신 반경과 지연 제약 조건이 다양할 경우, SCA는 기존 알고리즘 대비 릴레이 노드 수 감소 성능에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• SCA 알고리즘은 SPTiRP 알고리즘 대비 최대 31.48%의 릴레이 노드 수 감소를 달성하며, 특히 낮은 통신 반경(r = R = 10) 조건에서 두드러진다.
• SCA 알고리즘의 근사 비율은 |S|가 센서 노드 수일 때 O(ln|S|)로 증명된다.
• SCA 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N³)로 확인되어 대규모 네트워크에 적합한 다항 시간 알고리즘임을 입증한다.
• 통신 반경이 줄어들수록 SCA의 성능 향상은 뚜렷하게 증가한다. 이는 SCA가 경로 분할 문제를 효과적으로 방지하기 때문이다.
• 더 엄격한 지연 제약 조건에서 SPTiRP와 SCA 간의 릴레이 노드 수 차이가 커지며, SPTiRP의 경로 정제 기법이 효율성이 떨어질 때 SCA는 효율성을 유지한다.
• 시뮬레이션 결과, 통신 반경과 지연 제약 조건의 다양한 설정에서 SCA는 항상 SPTiRP보다 적은 수의 릴레이 노드를 배치하는 것으로 확인되었다.