Sensor deployment is an important issue in the mobile wireless sensor network. In this paper, we propose a deployment algorithm for mobile sensor network to spread out mobile sensor nodes widely as well as regularly. Since the proposed algorithm uses tree topology in deploying the sensor nodes, calculating power as well as spreading speed can be reduced compare to other deployment algorithms. The performance of the proposed algorithm is simulated using NS-2 simulator and demonstrated.
무선 센서 네트워크의 QoS (Quality of Service)에 큰 영향을 미치는 요소들 중 하나는 센서 노드의 배치이다. 본 연구는 감시정찰 센서 네트워크에서 센서 필드 설계시에 사용자의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위하여 다양한 변수들을 고려한 배치 결과를 제공하고, 정량적인 분석을 실시하며, 또한 세밀한 센서 배치 시뮬레이션을 제공하는 시스템을 개발하는 것이다. 배치 형태를 영역 채우기, 경로 감시, 그리고 장벽 감시의 3가지 형태로 분류하여 격자 기반의 초기 배치 알고리즘을 제공하고, 배치 영역의 비정형성과 센서들의 감지 범위의 상이성을 고려하여 초기 배치를 수정하는 알고리즘을 제공한다. 배치된 노드들에 대해서 경로 커버리지와 장벽 커버리지를 분석하는 기능과 네트워크 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 시뮬레이터는 감시 정찰용 센서네트워크 시스템의 개발 환경의 일부로 활용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2173-2193
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2013
In order to reduce the distribution cost of sensor nodes, a mobile sensor deployment has been proposed. The mobile sensor deployment can be solved by finding the optimal layout and planning the movement of sensor nodes with minimum energy consumption. However, previous studies have not sufficiently addressed these issues with an efficient way. Therefore, we propose a new deployment approach satisfying these features, namely a tree-based approach. In the tree-based approach, we propose three matching schemes. These matching schemes match each sensor node to a vertex in a rake tree, which can be trivially transformed to the target layout. In our experiments, the tree-based approach successfully deploys the sensor nodes in the optimal layout and consumes less energy than previous works.
무선 센서네트워크에서 센서 커버리지와 네트워크 연결성 문제는 노드의 제한된 탐지거리와 통신거리로 인해 발생한다. 커버리지와 연결성 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되었지만 대부분의 연구가 무선 센서네트워크 배치에 영향을 주는 다양한 환경요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실환경에 적용되는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 지형, 식생, 기상 등 환경요소와 제한된 노드 수량을 고려하여 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안방법은 감시정찰 센서네트워크 시스템의 설치 절차를 IPB분석을 통한 배치영향 요소파악, 센서 탐지범위 기반 센서노드 배치, 모니터링 장소 선정, RF 통신범위 기반 중계노드 배치와 같이 4단계로 구분하고, 감시정찰 센서네트워크 시스템 특정과 환경 영향요소를 고려하여 센서노드와 중계노드를 배치하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
센서노드를 활용한 응용이 증가함에 따라 센서네트워크의 장기적 운용과 성능을 보장할 수 있는 현실적 배치 문제 해결 기법이 요구되고 있다. 특히 네트워크 연결성은 네트워크 전체 수명에도 영향을 줄 뿐만 아니라 근거리 센싱 정보의 취합 능력에도 직접적인 연관성을 갖는다. 센서네트워크의 구축 시 요구되는 경제적인 이유와 함께 센서 노드가 배치될 필드의 접근성 문제로 임의 배치 기법이 주로 사용되고 있으나 센서노드의 불균일로 인한 연결성 문제, 비효율적 네트워크 구성 등이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 초기 배치 노드의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 거점 노드의 혼합 배치 기법을 제안한다. 혼합 배치를 통해 기존 센서 노드의 불균형을 완화시키면서 추가되는 혼합 노드의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 밀도 분석을 시행하였다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 단일 센서노드로 구성된 기존의 배치 방식 보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.990-1013
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2015
Deploying sensors into a target region is a key issue to be solved in building a wireless sensor network. Various deployment algorithms have been proposed by the researchers, and most of them are evaluated under the ideal conditions. Therefore, they cannot reflect the real environment encountered during the deployment. Moreover, it is almost impossible to evaluate an algorithm through practical deployment. Because the deployment of sensor networks require a lot of nodes, and some deployment areas are dangerous for human. This paper proposes a deployment approach to solve the problems mentioned above. Our approach relies on the satellite images and the Virtual Force Algorithm (VFA). It first extracts the topography and elevation information of the deployment area from the high resolution satellite images, and then deploys nodes on them with an improved VFA. The simulation results show that the coverage rate of our method is approximately 15% higher than that of the classical VFA in complex environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3823-3840
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2017
This paper analyzes the nodes deployment optimization problem in energy constrained wireless sensor networks, which multi-hop cooperative beamforming (CB) based cooperative-multi-input-single-output (CMISO) transmission is adopted to reduce the energy consumption. Firstly, we establish the energy consumption models for multi-hop SISO, multi-hop DSTBC based CMISO, multi-hop CB based CMISO transmissions under random nodes deployment. Then, we minimize the energy consumption by searching the optimal nodes deployment for the three transmissions. Furthermore, numerical results present the optimal nodes deployment parameters for the three transmissions. Energy consumption of the three transmissions are compared under optimal nodes deployment, which shows that CB based CMISO transmission consumes less energy than SISO and DSTBC based CMISO transmissions. Meanwhile, under optimal nodes deployment, the superiorities of CB based CMISO transmission over SISO and DSTBC based CMISO transmissions can be more obvious when path-loss-factor becomes low.
본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의 해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 무선 센서 네트워크 분야에서 이동 센서 노드의 배치 알고리즘인 DSSA(Distributed Self Spreading Algorithm)와 TBDA(Tree Based Deployment Algorithm)을 모델링 하고, 이들 알고리즘의 안정성과 정확성을 널리 사용되고 있는 모델 검증 도구인 SPIN을 이용하여 검증한다. 그리고 두 알고리즘이 무선 센서 네트워크의 중요사항인 에너지 소비면에서 효율적으로 동작하는지 SPIN 검증 도구를 이용하여 비교분석하고, DSSA에서 발생하는 진동에 대한 보완점을 제시한다.
무선 센서 네트워크의 효율적인 설비 및 운용을 위한 네트워크 구축과 관련하여 에너지 소비나, key 관리 기술, 센서배치 등 다양한 부문에서 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서도 센서 배치는 시스템 구축비용과 성능에 직접적으로 관련되는 중요한 이슈 중 하나이다. 본 고에서는 센서 네트워크에 요구사항을 만족하면서 센서 네트워크 구축 비용을 절감하는 센서 배치 방안을 제시한다. 센서 배치에 주로 이용되는 담금질 기법(simulated annealing, SA)을 적용하되, 지리정보시스템(graphical information system, GIS)을 활용하여 노드간 연결성(Connectivity)과 센싱 반경(Coverage)을 만족하면서 센서 노드의 수를 최소화하고 이를 초기 센서 배치에 적용한다. 모의실험을 통해 기존 임의 초기 배치 방법에 비해 제안된 방법이 센서의 초기 배치 시 뿐만 아니라 최종 배치 단계에서도 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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