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Eleição de Clusters Heads em Roteamento Hierárquico para Redes de Sensores sem Fio

INF2056 - Algoritmos Distribuídos

Juliana França Santos Aquinojuliana@lac.inf.puc-rio.br

18 de junho de 2007

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Roteiro

Redes de sensores sem fio (RSSF) Aplicação Componentes

Técnicas de roteamento em RSSF Roteamento plano Roteamento hierárquico

Roteamento hierárquico LEACH CODA

Análise Considerações Finais

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Redes de Sensores sem Fio

Rede ad hoc

Composta por nós sensores

Realizam sensoriamento distribuído

Aquisição de dados ambientais

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Áreas de aplicação

Aplicações ambientais

Aplicações domésticas

Aplicações na área de saúde

Aplicações militares

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Componentes

Comunicam-se entre eles ou diretamente para uma estação base

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Limitações dos nós sensores

Restrições de energia, de processamento e de capacidade de armazenamento

Necessidade de técnicas para aumentar o tempo de vida útil da RSSF

Camada de rede – métodos para roteamentoeficiente

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Roteamento

Levar em consideração as características intrísecas de RSSFs

Classificação dos protocolos de roteamento Planos

Hierárquicos

Híbrido

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Roteamento Plano

Nós sensores iguais em funcionalidade

Realizam a mesma tarefa

Não há hierarquia

Estação base

Nós sensores

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Roteamento Hierárquico

Métodos baseados em clusters

Nós com funcionalidades diferentes (clusters heads)

Aumenta o tempo de vida útil da RSSF

Clusters head

Estação Base

Demais sensores

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Desafios de Roteamento

Distribuição dos nós sensores

Topologia dinâmica

Rede com elementos heterogêneos

Tolerância a falhas

Escalabilidade

Cobertura

Agregação de dados

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Roteamento Hierárquico

LEACH (Heinzelman et al., 2000)

CODA (SangHak et al., 2006)

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Energy-EfficientCommunication Protocol for Wireless Microsensor Networks

Wendi Rabiner Heinzelman, Anantha Chandrakasan e Hari Balakrishnan

Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2000

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LEACH

Protocolo auto-organizável, adaptativo e clusterizado

Seleção e rotatividade de clusters-heads(CHs) entre os nós sensores da rede (coordenador em algoritmo de eleição)

CHs realizam agregação de dados

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Fases do LEACH

LEACH pode ser dividido em duas fases: Fase de configuração

Fase de estado pronto

Configuração: Clusters são organizados e os CHs são

selecionados

Considera a quantidade de energia existente em cada nó

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Eleição de Clusters Heads (1)

Fase de configuração: Um número pré-determinado de nós, p, eleje-se como

possível cluster-head

Escolhe-se um número entre 0 e 1

Se o número gerado for menor que T(n), então o nó se tornará um líder

, se n pertence a G (1/P)

T(n) = 0, caso contrário

)1

mod(1)(

PrP

PnT

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Eleição de Clusters Heads (2)

Os nós que são líderes no round 0 não podem ser líderes nos próximos 1/p rounds

Após um nó se eleger um líder, ele faz um broadcast da mensagem informando este fato

Cada nó não-líder decide a que grupo irá se associar baseado no quão forte o sinal do CH érecebido

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Eleição de Clusters Heads (3)

Depois que o nó decidiu a qual cluster vai pertencer, ele informa ao líder que ele será um membro do grupo

Baseado no número de nós no grupo, o líder cria uma agenda TDMA informando a cada nó quando ele pode transmitir

Assim que os grupos são criados e a agenda étransmitida, a fase de estado pronto recomeça

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Restrições do LEACH

Não é óbvio qual é o número de clusters heads que otimiza o tempo de vida útil da rede – Problema NP-hard

Há a possibilidade de CHs ficarem concentrados em uma parte da rede, portanto, alguns nós não terão CHs em sua área

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Distributed Clustering for Wireless Sensor Networks

SangHak Lee, KyungSun Ham e ChangWon Park

IEEE International Symposium on Communications and Information Technologies, 2006.

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Objetivo

Dividir a rede em clusters de uma forma distribuída

Balancear energia da rede

Minimizar overhead de clusterização

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CODA

Cluster-based self-Organizing Data Aggregation

Premissas: Todos os nós estão sincronizados

Intervalos periódicos

Parâmetros para selecionar um CH: Energia remanescente dos nós Distância entre os nós no cluster Número de nós em um cluster

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Fases do CODA

Divido em três fases: 1ª - Init: Elege candidatos a clusters heads

baseado na energia remanescente e no custo mínimo de distância dentro do cluster

2ª - Merge: Une clusters cujos membros estão abaixo de um valor Merge

3ª - Partition: Particiona clusters que possui membros acima de um valor Partition

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Fase Init (1)

1. Cada nó elege-se como candidato a CH com uma probabilidade Pi(t)

2. Quando há N nós na rede:

Elege-se candidato a CH se Pi(t) está acima de um número sorteado entre [0, 1]

cN

n

tEj

tEtP n

iNjj

ii

))((1

)(

)()(

Energia remanescente do nó i

Número de vizinhos

Número de nós da rede

Número de clustersesperado

Somatório da energia dos

nós vizinhos a i

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Fase Init (2)

3. Se um nó ordinário não recebe qualquer mensagem de anúncio, ele se torna um CH

4. Cada candidato a CH calcula o custo intra-cluster de cada nó vizinho membro como:

5. Um candidato a CH promove o nó com menor custo se a energia remanescente está acima da média do cluster

)(

22 )()(__jClusterk

kikij yyxxCostClusterIntra

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Procedimento Init

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Fases Merge e Partition

A eleição probabilística não garante o número esperado de clusters e nem uma boa distribuição desses clusters

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Receive ACK_MERGE

Merge

Send REQ_MERGE

Send REQ_CH_MERGE

CH_CANDIDATE := FALSE

Exit Merge

Pi(t) := 0.5

CH_CANDIDATE := FALSE

[|Cluster(i)]| >=ThreshUpper

[|Cluster(i)]| <ThreshUpper

[não recebe qualquer cluster vizinho]

[tem membros]

[não tem membros]

[Pi(t) > random(0, 1)]

[Pi(t) <= random(0, 1)]

Procedimento Merge

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Fase Partition

O candidato a CH escolhe um candidato adicional dentro do seu próprio cluster

A função de eleição é:

||)()(||min)(

jClusteriClusterCHiclusterj

PART

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Procedimento Partition

FindBestPartitioner

Send PROMOTE_CH_CANDIDATE

Partition

Exit Partition

[|Cluster(i)]| <=ThreshUpper

[|Cluster(i)]| >ThreshUpper

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Parâmetros de Avaliação

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Avaliação (1)

Número de nós vivos ao longo do tempo Dados recebidos pelo sink

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Avaliação (2)

Dados recebidos ao longo do tempo

Dados recebidos por quantidade de energia

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Avaliação (3)

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CODA

Cluster-based self-Organizing Data Aggregation

Requerimentos do algoritmo: Clusterização é realizada de forma distribuída. Cada nó toma

sua decisão baseado em informações locais.

A clusterização termina dentro de um número fixo de iterações. O processo de partição termina na ordem de O(log2k), onde k é o número de nós do clusters.

Após a clusterização, cada nó é eleito um cluster-head ou um nósensor comum.

Clusters heads são bem distribuídos sobre toda a rede.

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Considerações Finais

Embora CODA possua uma maior complexidade de implementação e troca de mensagens, ele apresenta tempo médio de vida superior ao LEACH

LEACH distribui a carga de CH entre todos os nós da rede, mas ele permite que regiões possam ficar sem CH, aumentando o número de mensagens à estação base

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Referências Bibliográficas

JAMAL N. AL-KARAKI e AHMED E. KAMAL. ROUTING TECHNIQUES IN WIRELESS SENSOR NETWORKS: A SURVEY. IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS, DECEMBER 2004.

W. HEINZELMAN, A. CHANDRAKASAN e H. BALAKRISHNAN. ENERGY-EFFICIENT COMMUNICATION PROTOCOL FOR WIRELESS MICROSENSOR NETWORKS. PROC. 33RD HAWAII INT’L. CONF. SYS. SCI. JAN. 2000.

SANGHAK LEE, KYUNGSUN HAM e CHANGWON PARK. DISTRIBUTED CLUSTERING FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS. INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMMUNICATIONS AND INFORMATION TECHNOLOGIES, 2006.