무선 센서 망에서 MAC 방식을 위한 Bayes 중지 규칙

Bayes Stopping Rule for MAC Scheme Wireless Sensor Networks

  • 박진경 (단국대학교 공과대학 전자컴퓨터공학부) ;
  • 최천원 (단국대학교 공과대학 전자컴퓨터공학부)
  • Park, Jin-Kyung (School of Electronics and Computer Engineering, Dankook University) ;
  • Choi, Cheon-Won (School of Electronics and Computer Engineering, Dankook University)
  • 발행 : 2008.07.25

초록

본 논문에서 줄기 노드는 mesh 토폴로지의 중추 망을 이루고 각 줄기 노드는 주변의 잎 노드와 함께 별 토폴로지의 부속망을 형성하는 무선 센서 망을 고려한다. 이러한 무선 센서 망에서 잎 노드로부터 줄기 노드로의 패킷 전달을 지원하는 MAC 방식을 설계할 때 반드시 다음 사항을 유념해야 한다. 첫째, 잎 노드는 일반적으로 배터리로부터 전력을 공급받는데 이러한 배터리를 교체하거나 충전하기가 어렵다. 둘째, 무선 센서 망은 흔히 주기적으로 데이타를 수집하여 갱신하기 위해 파송된다. 데이타 조각의 전달이 지연되면 싱크 노드의 데이타 처리가 지연되고 결과적으로 데이타 조각 자체를 폐기해야 할 수도 있다. 셋째, 무선 센서 망에서는 시그널링이 극도로 제약되고 복잡한 계산이 곤란하다. 이러한 점을 고려할 매 MAC 방식은 에너지를 절약하고 패킷 전달에서 적시성을 지원할 수 있어야 하며 동시에 단순하고 로버스트해야 한다. 본 논문에서는 무선 센서망의 MAC 방식으로 ALOHA의 수정판을 제안한다. ALOHA 제안 판은 ALOHA 원판의 단순함과 로버스트함을 보전하면서 매번 패킷의 전달을 시도하기에 앞서 잎 노드가 중지 혹은 계속을 결정하는 특징을 갖는다. 이러한 결정을 위해 본 논문에서는 Bayes 중지 규칙을 제안한다. Bayes 중지 규칙은 에너지, 적시성 고리고 throughput 손실이 반영된 Bayes 위험을 최소화하는 중지 규칙으로 잎 노드가 오직 전달 시도에 관한 선험적 지식과 자신의 전달 시도 경험에만 의존하여 중지 혹은 계속을 결정하므로 실용적이다. 계량적 결과로부터 Bayes 중지 규칙이 도입된 ALOHA 제안 판은 무선 센서 망의 열악한 환경에서 유용함을 확인한다.

Consider a typical wireless sensor network in which stem nodes form the backbone network of mesh topology while each stem node together with leaf nodes in its vicinity forms a subnetwork of star topology. In such a wireless sensor network, we must heed the following when we design a MAC scheme supporting the packet delivery from a leaf node to a stem node. First, leaf nodes are usually battery-powered and it is difficult to change or recharge their batteries. Secondly, a wireless sensor network is often deployed to collect and update data periodically. Late delivery of a data segment by a sensor node causes the sink node to defer data processing and the data segment itself to be obsolete. Thirdly, extensive signaling is extremely limited and complex computation is hardly supported. Taking account of these facts, a MAC scheme must be able to save energy and support timeliness in packet delivery while being simple and robust as well. In this paper, we propose a version of ALOHA as a MAC scheme for a wireless sensor network. While conserving the simplicity and robustness of the original version of ALOHA, the proposed version of ALOHA possesses a distinctive feature that a sensor node decides between stop and continuation prior to each delivery attempt for a packet. Such a decision needs a stopping rule and we suggest a Bayes stopping rule. Note that a Bayes stopping rule minimizes the Bayes risk which reflects the energy, timeliness and throughput losses. Also, a Bayes stopping rule is practical since a sensor node makes a decision only using its own history of delivery attempt results and the prior information about the failure in delivery attempt. Numerical examples confirm that the proposed version of ALOHA employing a Bayes stopping rule is a useful MAC scheme in the severe environment of wireless sensor network.

키워드

참고문헌

  1. M. Vieira, D. da Silva, C. Coelho, and J. da Mata, "Survey on Wireless Sensor Network Devices," Proceedings of Emerging Technologies and Factory Autumation 2003, pp. 537-544, 2003
  2. I. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramainan, and E. Cayirci, "Survey on Sensor Networks," IEEE Communications Magazine, vol. 40, no. 8, pp. 102-114, August 2002
  3. M. Miller and N. Vaidya, "MAC Protocol to Reduce Sensor Network Energy Consumption Using a Wakeup Radio," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 4, no. 3, pp. 228-242, May/June 2005 https://doi.org/10.1109/TMC.2005.31
  4. K. Sohrabi, J. Gao, V. Ailawadhi, and G. Potti, "Protocols for Self-Organization of a Wireless Sensor Network," IEEE Personal Communications, vol. 7, no. 5, pp. 16-27, October 2000 https://doi.org/10.1109/98.878532
  5. W. Ye, J. Heidemann and D. Estrin, "Medium Access Control With Coordinated Adaptive Sleeping for Wireless Sensor Networks," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 12. no. 3, June 2004
  6. R. Rom and M. Sidi, Multiple Access Protocols Performance and Analysis. Springer-Verlag, 1990
  7. Y. Chow, H. Robbins and D. Siegmund, The Theory of Optimal Stopping. Dover, 1991
  8. T. Ferguson, Lecture Note on Sequential Analysis. University of California at Los Angeles, 1992
  9. J. Berger, Statistical decision theory and Bayesian Analysis. Springer-Verlag, 1985