The KIPS Transactions:PartC (정보처리학회논문지C)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

FST : Fusion Rate Based Spanning Tree for Wireless Sensor Networks

데이터 퓨전을 위한 무선 센서 네트워크용 스패닝 트리 : FST

  • Published : 2009.02.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Wireless Sensor Network (WSN) is a wireless network that gathers information from remote area with autonomously configured routing path. We propose a fusion based routing for a 'convergecast' in which all sensors periodically forward collected data to a base station. Previous researches dealt with only full-fusion or no-fusion case. Our Fusion rate based Spanning Tree (FST) can provide effective routing topology in terms of total cost according to all ranges of fusion rate f ($0{\leq}f{\leq}1$). FST is optimum for convergecast in case of no-fusion (f = 0) and full-fusion (f = 1) and outperforms the Shortest Path spanning Tree (SPT) or Minimum Spanning Tree (MST) for any range of f (0 < f < 1). Simulation of 100-node WSN shows that the total length of FST is shorter than MST and SPT nearby 31% and 8% respectively in terms of topology lengths for all range of f. As a result, we confirmed that FST is a very useful WSN topology.

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 자율적으로 라우팅 경로를 구성하여 물리적으로 떨어진 지역의 데이터를 수집하는 무선망이다. 본 논문은 주기적으로 수집한 모든 데이터를 하나의 기지 노드로 전달하는 convergecast 환경에서 퓨전(fusion)을 반영한 라우팅 방법을 제안한다. 지금까지 대부분의 연구는 무퓨전(no-fusion)과 전퓨전(full-fusion)의 두 경우만을 다루었다. 제안하는 Fusion rate based Spanning Tree(FST)는 임의의 퓨전율 f ($0{\leq}f{\leq}1$)에서 총 전송 에너지 비용을 줄이는 라우팅 경로를 제공 한다. FST는 무퓨전(f = 0)과 전퓨전(f = 1)의 convergecast에서 각각 최적의 토폴로지인 최소 경로 트리(Shortest Path spanning Tree : SPT)와 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree : MST)를 제공하며, 임의의 f (0 < f < 1)에 대해서도 SPT나 MST보다 우수한 토폴로지를 제공한다. 시뮬레이션은 100-노드 WSN에서 모든 f ($0{\leq}f{\leq}1$)에 대해 FST의 총 길이가 평균적으로 MST보다 약 31%, SPT보다 약 8% 절약 됨을 보여준다. 따라서 우리는 FST가 WSN에서 매우 유용한 토폴로지임을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Jamal N. Al-Karaki and Ahmed E. Kamal, “Routing Techniques in Wireless Sensor Networks : A Survey,” IEEE Wireless Communications, Dec., 2004
  2. Lan F. Akyildiz, Weilian Su, Yogesh Sankarasubramaniam, and Erdal Cayirci, “A Survey on Sensor Networks,” IEEE Communications Magazine, Aug., 2002 https://doi.org/10.1109/MCOM.2002.1024422
  3. J. N. Al-Karaki et al., “Data Aggregation in Wireless Sensor Networks - Exact and Approximate Algorithms,” Proc. IEEE Wksp. High Rerf. Switching and Routing 2004. Phoenix, AZ, April, 2004 https://doi.org/10.1109/HPSR.2004.1303478
  4. I. Demirkol, C. Ersoy, and F. Alagoz, “MAC Protocols for Wireless Sensor networks: a Survey,” IEEE Communication Magazine, Vol.44, No.4, April, 2006 https://doi.org/10.1109/MCOM.2006.1632658
  5. L. Klein. “Sensor and Data Fusion Concept and Applications,” Artech House, Boston, Mar., 1993
  6. S. Upadhyayula and S. K. S. Gupta, “Spanning Tree based Algorithms for Low Latency and Energy Efficient Data Aggregation Enhanced Convergecast (DAC) in Wireless Sensor Networks,” Ad Hoc Networks, Vol.5, No.5, 2007 https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2006.04.004
  7. H. Luo, Y. Liu, and S.K. Das, “Adaptive Data Fusion for Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks,” IEEE Trans. Mobile Computing, Oct., 2006 https://doi.org/10.1109/TC.2006.157
  8. H. Luo, J. Luo, Y. Liu, and S.K. Das, “Routing Correlated Data with Fusion Cost in Wireless Sensor Networks,” IEEE Trans. Mobile Comuputing, Nov., 2006 https://doi.org/10.1109/TMC.2006.171
  9. H. Cormen, E. Leiserson, L. Rivest, and Stein, “Introduction to Algorithms- second edition,” MIT press, 2001