A Back-Pressure Algorithm for Lifetime Extension of the Wireless Sensor Networks with Multi-Level Energy Thresholds

센서네트워크 수명 연장을 위한 에너지 임계값 기반 다단계 Back-Pressure 알고리즘

  • 정대인 (한국외국어대학교 전자정보공학부 디지털정보공학과)
  • Published : 2008.12.31

Abstract

This paper proposes an energy-aware path management scheme, so-called the TBP(Threshold based Back-Pressure) algorithm, which is designed for lifetime extension of the energy-constrained wireless sensor networks. With the goal of fair energy consumptions, we extensively utilize the available paths between the source and the sink nodes. The traffic distribution feature of the TBP algorithm operates in two scales; the local and the whole routing area. The threshold and the back-pressure signal are introduced for implementing those operations. It is noticeable that the TBP algorithm maintains the scalability by defining both the threshold and the back-pressure signal to have their meanings locally confined to one hop only. Throughout several experiments, we observe that the TBP algorithm enhances the network-wide energy distribution. which implies the extension of the network lifetime. Additionally, both the delay and the throughput outcomes show remarkable improvements. This shows that the energy-aware path control scheme holds the effects of the congestion control.

본 논문에서는 센서네트워크의 수명 연장을 위해 에너지 인지 기반의 경로 제어 방안인 TBP(Threshold based Back-Pressure) 알고리즘을 제안하였다. 센서네트워크 수명 연장을 위해서는 에너지의 고른 소비가 필수적이므로, 라우팅 영역 전체에 걸친 고른 트래픽 분배를 설계목표로 갖는다. TBP 알고리즘은 지역적 트래픽 분배와 라우팅 영역 전체에서의 트래픽 분배를 모두 수행한다. 임계값과 back-pressure 신호가 이 두 가지 스케일의 트래픽 분배 수행을 위해 정의되었다. TBP 알고리즘은 라우팅 영역에 속한 다중경로의 최적 활용을 목적으로 하지만 이를 위해 사용하는 임계값과 back-pressure 신호는 한 흡 범위의 지역적 정보로 정의함으로써 망 규모에 제한받지 않는 확장성을 확보하였다. TBP 알고리즘이 에너지 소비를 분산시키는 효과, 즉 네트워크 수명을 연장하는 효과를 가지고 있음을 다양한 실험을 통하여 확인하였다. 또한, TBP 알고리즘은 엄격한 경로 제어를 기반으로 설계되었음에도 지연 및 전송률 지표에서 개선된 결과를 보였다. 에너지 인지 기반의 경로 제어가 트래픽 혼잡 제어의 효과를 부분적으로 갖고 있음을 보여주는 결과이다.

Keywords

References

  1. I. A. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci, "A Survey on Sensor Networks," IEEE Communications Magazine, Vol.40, No.8, pp.102-114, Aug. 2002
  2. M. Bhardwaj, T. Garnett, and A. P. Chandrakasan, "Upper bounds on the lifetime of sensor networks," In Proc. of IEEE ICC, 2001
  3. J. Li and P. Mohapatra, "Analytical modeling and mitigation techniques for the energy hole problems in sensor networks," Pervasive and Mobile Computing, Vol.3, No.8, pp.233-254, 2007 https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2006.11.001
  4. X. Wu, G. Chen, and S. K. Das, "Avoiding energy holes in wireless sensor networks with nonuniform node distribution," IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems, Vol.19, No.5, May 2008
  5. S. Olariu and I. Stojmenovic, "Design guidelines for maximizing lifetime and avoiding energy holes in sensor networks with uniform distribution and uniform reporting," In Proc. of IEEE INFOCOM, Apr. 2006
  6. C. K. Toh, "Maximum battery life routing to support ubiquitous mobile computing in wireless ad hoc networks," IEEE Communications Magazine, Vol.39, No.6, pp.138-147, June 2001
  7. R. C. Shah and J. M. Rabaey, "Energy aware routing for low energy ad hoc sensor networks," in Proc. in WCNC2002, Orlando, Fl. Mar. 2002
  8. W. R. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, "Energy efficient communication protocol for wireless microsensor networks," IEEE Proc. Hawaii Int'l Conf. Sys. Sci. pp.1-10, Jan. 2000