Kablosuz algılayıcı ağlarda haberleşme/hesaplama ödünleşmesi: Düğüm-seviye ve ağ-seviye stratejilerinin karşılaştırması

Abstract

Tipik bir kablosuz algılayıcı ağdaki (KAA) düğümlerin kısıtlı batarya gücüne sahip olması nedeniyle ağ ömrünün eniyilenmesi için, düğümlerden toplanan verinin baz istasyonuna efektif bir enerji çözümü ile iletilmesi gerekir. Baz istasyonuna iletilen verinin miktarı genellikle düğümler üzerinde gerçekleştirilen yerel işlem miktarına bağlıdır. Bazı durumlarda yerel işlem için harcanan enerji, haberleşme için harcanan enerjiden fazla olurken, bazı durumlarda ise bu durumun tam tersi bir durum söz konusu olabilir. Bu analiz ağ-seviyesinde, yani KAA'daki tüm düğümlerin tek bir algoritma kullanması durumunda, incelenebilirken düğüm-seviyesinde de, yani farklı düğümlerin farklı algoritma kullanması durumunda, incelenebilir. Bu tez çalışmasında, ağ tasarımcıların yukarıda bahsedilen ödünleşmeyi etkili bir şekilde kullanabilmesi adına, düğüm-seviye stratejisini incelemek için özgün bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli tasarlanmıştır. Yapılan analizler sonucu düğüm-seviye stratejisi ile ağ ömrünün, ağ-seviye stratejisine göre %22.50 kadar arttırılabileceği gözlenmiştir. Ayrıca, bu çalışmada KTDP modelinin getirdiği hesaplama zorluğunun etkisini azaltmak adına polinom zamanlı sezgisel bir yöntem geliştirilmiştir. Sezgisel yöntem ve KTDP yöntemleri ile elde edilen ağ ömür değerleri arasındaki farkın %1.29'dan daha az olduğu görülmüştür.

In a typical wireless sensor network, data collected from sensors to be conveyed at the base station requires an energy efficient solution due to the scant battery power of nodes in order to extend the network lifetime. The amount of this data usually depends on the amount of local processing performed on nodes. There may be more local processing than communication on a node and vice versa to attain energy efficiency. This analysis can be examined at network-level where a single algorithm is employed by all nodes in a network or at node-level which provides flexibility for different nodes to implement different algorithms. To guide designers in effectively using these tradeoffs to prolong network lifetime at node-level strategy, we develop a novel mixed integer programming (MIP) framework. We show that node-level strategy can extend network lifetime up to 22.50% than the case where a single algorithm is employed at network-level. We also develop a polynomial time heuristic algorithm in order to reduce the computational complexity of the proposed MIP model. Maximum network lifetime could be obtained approximately with an error less than 1.29% with this method in very short times compared with the proposed MIP model.