message-efficient in-network location management in a multi-sink wireless sensor network

Message-Efficient In-Network Location Management in a Multi-sink Wireless

Sensor Network

Authors ： Chih-Yu Lin,Yu-Chee Tsengand Ten H. Lai

Reporter ：黃俊銘Report Date ： 11/6

Int'l Journal of Sensor Networks, Vol. 3, No. 1, pp. 3-15, 2008IEEE Int’l Conf. on Sensor Networks, Ubiquitous, and Trustworthy Computing (SUTC), 2006

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Outline

Ⅰ、 Introduction

Ⅱ、 Related Work

Ⅲ 、 Location Management in Multi-SinkWSNs: Update and Query Mechanisms

Ⅳ 、 Multi-Tree Construction Algorithms

Ⅴ 、 Simulation Results

Ⅵ 、 Conclusions

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Ⅰ、 Introduction

無線感測器網路是由許多的無線節點 ( 感測器 ) 所組成，每個節點都能夠收集、處理和儲存環境資訊，以及與其他節點溝通。

物體追踪在無線感測網路是一個重要的應用。（例如，軍事入侵檢測和生活環境監測）

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Ⅰ、 Introduction• 這論文的主要議題是位置管理• 探討在無線感測網路內執行分佈式位置更新和查

詢的資料處理能力– 位置更新是當物體從一個感測器移動到另一個感測器時就會開始跟新

– 查詢是找出物體的位置 ( 物體會回覆查詢 )

• 位置更新和查詢，可以採取不同的方式來運作– 以廣播方式，查詢與更新整個網路，效率低

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Ⅰ、 Introduction• 改進方法

– 感測器的編排為一個邏輯樹，將更新訊息轉發到這感測器樹的最低共同祖先 ( 單一資料匯集點 ) ，沿著路徑查詢物體位置

• 本論文改進方法– 使用多個資料匯集點，每個匯點建構一個邏輯樹– 快速的查詢回應、紓緩通訊擠塞與單接收系統的問題

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Ⅱ、 Related Work - Network Model

• 將感測範圍以 Voronoi 圖來表示• 每個感測器的負責感測區域是多邊形• 兩個感測器有共同的邊界，稱為鄰居

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• 感測器可以同時追蹤多個物體• 當物體在區域間移動時的頻率，稱為事件發生率， WG(u, v)

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• 假定感測範圍很大，可以與鄰居直接溝通，則以無向量加權圖 G = (VG , EG ) 表示

VG ：目前感測器 EG ：鄰近關係的感測器

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Ⅱ、 Related Work - From Single-sink to Multi-sink WSNs

• 單匯點網路位置管理方法– 根樹 T 的建構一個匯點 (A)

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• 多匯點網路位置管理方法– 樹的表示方式： Tx = (VG , ETx ) ， x 為匯點

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• 多棵樹共存的問題– 更新和查詢機制

• 若使用相同的單資料匯集點系統，更新的成本將增加約 m( 樹的數量 ) 倍

• 查詢路徑造成迴圈– 多元樹的建設

• 不同的多元樹建設的演算法會導致不同的更新成本 – 使用多棵樹

• 更新成本會增加，但可降低查詢成本

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• 無線感測器網路具有 N 個感測器、 M 個資料匯集點（記為 σi , i = 1, ··· , m ）

• 每個 σi都是樹 Tσi的樹根

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• Subtree_Member Sx ：– 一個 m × n 表格，判斷在某棵樹中是否為某一個感測器 x 的後代

• SD(TB, F) = 1

• SD(TA, F) = 0

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• 檢測表 DLx– 這是一個 K+1 欄位的表格， K 是 x( 感測器 ) 的鄰居數目

– 每個欄位表格維護一組物件• DLA(A)={Car3},

• DLA(B)={Car1},

• DLA(D)={Car2}

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Ⅲ 、 The Location Update Mechanism

• 目地是確保該感測器檢測名單最新的• 當一個物體 o 移動從感測器 a 負責的多邊形到感測器 b 負責的多邊形，更新的訊息將會從 a 和 b 發送到 lcai(a, b) (a 和 b 的最低的共同祖先 )

• 更新機制包括兩個部分：（ 1 ）更新的訊息的發送規則（ 2 ）檢測名單的更新規則

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• 物體 o 移動從感測器 a 移動到感測器 b– 發送規則

• 在樹的路徑上從 A 到 lcai(a,b) 和從 B 到 lcai(a,b)的每一個節點應該至少一次收到更新訊息 Update(o, a, b, eventid)

– 更新規則• 感測器 a 刪除 o 的 DLa (a) ，並檢查是否存在鄰居

y• 感測器 b 增加 o 到 DLb (b)• 其他感測器 x ，接收到從 y 來的更新訊息

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U(Tσi) ：樹 Tσi 的更新成本

SC(v) ：感測器 v 可以節省的成本，因為在 m 樹之間有重疊的邊

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WG(u, v) ：在 u 和 v之間的事件發生率

distTσi(u, v) ：在 Tσi

中連接 u 和 v 路徑的 hop 數

lcai(u, v) ：在 Tσi中 u 和 v 的最低共同祖先

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nei(v) ：在加權圖中 v 的鄰居

f (s, t, v, u) ：樹的數量

WG(s, t) ：在 s 和 t之間的事件發生率

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Ⅲ 、 The Location Query Mechanism

• 假設一個用戶可以從任何感測器 x 發出一個查詢物體 o ，將會有兩種情況：（ 1 ） o沒有出現在任何 DLx 的項目－ X 將查詢發送到最近的匯點作查詢

（ 2 ） o 至少在 DLx 內其中一個項目－透過檢測表重複查詢直到找到物體 o

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• 在重複查詢過程中可能會導致無窮迴圈

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• 使用樹索引 ( 最短距離 ) ，讓感測器將查詢送至指定的路徑

• 當查詢追蹤到查詢的物體 o 後，立刻透過最短路徑回覆查詢結果

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Ⅳ 、 Multi-Tree Construction Algorithms

• 為了避免上述迴圈的問題，建置最短路徑路樹

• 提出了兩分佈式多元樹建置的演算法：– MT-HW(multi-tree construction with the high-

weight-first property) 演算法– MT-EO(multi-tree construction with the edge-o

verlap-first property) 演算法

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Ⅳ 、 MT-HW Algorithm

1. 每個感測器 x 會排序自己的鄰居順序，按照它與鄰居的事件發生率遞減排序

2. x挑選具有最高的事件發生率的一個鄰居y 當作他的候選父親

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Ⅳ 、 MT-EO Algorithm

• 與 MT-HW Algorithm 相當• 以重疊計數器最大的鄰居 y 來作為他的候選父親

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• 在 256 × 256 的感測範圍內部署 1024 個感測器

• 部署的模式– 32 × 32 網格狀網路 – 隨機

• 匯點決定方式– 根據匯點所需數目分割平均大小網格– 最接近中心網格的感測器

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• 比較建置其他方法– 隨意的方法

• 任何更新立即發送到所有匯點 – m-DAT

• 每棵樹獨立更新，當有 M 棵樹就更新 M 次

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Ⅵ 、 Conclusions

• 建議在網路更新和查詢算法使用多匯點 WSNs

• 尤其是當網路規模大和查詢率高• 可以折衷更新和查詢的成本

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