A Performance Analysis of Distributed Storage Codes for RGG/WSN

In this paper IoT/WSN(Internet of Things/Wireless Sensor Network) has been modeled with a random geometric graph. And a performance of the decentralized code for the efficient storage of data which is generated from WSN has been analyzed. WSN with n=100 or 200 has been modeled as a random geometric graph and has been simulated for their performance analysis. When the number of the total nodes of WSN is n=100 or 200, the successful decoding probability as decoding ratio ${\eta}$ depends more on the number of source nodes k rather than the number of nodes n. Especially, from the simulation results we can see that the successful decoding rate depends greatly on k value than n value and the successful decoding rate was above 70% when $${\eta}{\leq_-}2.0$$. We showed that the number of operations of BP(belief propagation) decoding scheme increased exponentially with k value from the simulation of the number of operations as a ${\eta}$. This is probably because the length of the LT code becomes longer as the number of source nodes increases and thus the decoding computation amount increases greatly.

RGG/WSN을 위한 분산 저장 부호의 성능 분석

본 논문에서는 IoT/WSN을 랜덤 기하 그래프를 이용하여 모델링하고 WSN에서 발생되는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 사용되는 지역 부호의 성능을 고찰하였다.. 노드 수가 n=100, 200인 무선 센서 네트워크를 랜덤 기하 그래프로 모델링하여 분산화된 저장 코드의 복호 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 네트워크의 총 노드 수가 n=100일 때와 200일 때 복호율 ${\eta}$에 따른 복호 성공률은 노드 수 n보다는 소스 노드 수 k값에 따라 좌우됨을 알 수 있었다. 특히 n 값에 관계없이 $${\eta}{\leq_-}2.0$$일 때 복호 성공 확률은 70%를 상회함을 알 수 있었다. 복호 율 ${\eta}$에 따른 복호 연산 량을 살펴본 바, BP 복호 방식의 복호 연산 량은 소스 노드 수 k 값이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 이는 소스 노드의 수가 증가할수록 LT 부호의 길이가 길어지고 이에 따라 복호 연산량이 크게 증가하는데 원인이 있는 것으로 생각된다.