Due to uncertainties in target motion and randomness of deployed sensor nodes, the problem of imbalance of energy consumption arises from sensor scheduling. This paper presents an energy-efficient adaptive sensor scheduling for a target monitoring algorithm in a local monitoring region of wireless sensor networks. Owing to excessive scheduling of an individual node, one node with a high value generated by a decision function is preferentially selected as a tasking node to balance the local energy consumption of a dynamic clustering, and the node with the highest value is chosen as the cluster head. Others with lower ones are in reserve. In addition, an optimization problem is derived to satisfy the problem of sensor scheduling subject to the joint detection probability for tasking sensors. Particles of the target in particle filter algorithm are resampled for a higher tracking accuracy. Simulation results show this algorithm can improve the required tracking accuracy, and nodes are efficiently scheduled. Hence, there is a 41.67% savings in energy consumption.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지에 대한 제약이 있다. 따라서 무선 센서 노드를 위한 효율적인 전력 관리 기법과 스케줄링 기법 설계가 중요한데, 본 논문에서는 운영체제 레벨의 소비 에너지를 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 효율적인 배터리 사용을 위해 상황에 따라 필요한 컴포넌트에만 전원을 인가함으로써 센서노드의 에너지 소비를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 한 결과 기존의 duty 사이클과 비교하여 최대 56%의 에너지가 절약되었음을 알 수 있다.
In wireless sensor networks, fair allocation of bandwidth among different nodes is one of the critical problems that effects the serviceability of the entire system. Fair bandwidth allocation mechanisms, like fair queuing, usually need to maintain state, manage buffers, and perform packet scheduling on a per flow basis, and this complexity may prevent them from being cost-effectively implemented and widely deployed. It is a very important and difficult technical issue to provide packet scheduling architecture for fairness in wireless sensor networks. In this paper, we propose an packet scheduling architecture for sensor node, called FISN (Fairness Improvement Sensor Network), that significantly reduces this implementation complexity yet still achieves approximately fair bandwidth allocations. Sensor node for sensing estimate the incoming rate of each sensor device and insert a label into each transmission packet header based on this estimate. Sensor node for forwarding maintain no per flow state; they use FIFO packet scheduling augmented by a probabilistic dropping algorithm that uses the packet labels and an estimate of the aggregate traffic at the gathering node. We present the detailed design, implementation, and evaluation of FISN using simulation. We discuss the fairness improvement and practical engineering challenges of implementing FISN in an experimental sensor network test bed based on ns-2.
무선 센서 네트워크는 일반적으로 에너지를 위해 배터리에 의존하는 밀집되게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 이와 같이 여러 개로 밀집되게 배치된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 센서 데이터의 높은 중복 전송을 야기한다. 상기 전원 관련 제약 및 높은 중복성과 같은 양자 문제는 센서 노드들 간의 적절한 노드 활동 스케줄링에 의해 해결될 수 있다. 본 논문에서는 우수한 커버리지 성능 보장 및 노드들 간 에너지 절약과 네트워크 수명의 연장을 위한 셀룰러 오토마타 (CA) 기반의 노드 스케줄링 알고리즘이 제안된다. 또한 CA 프레임워크에 기반하여 노드 스케줄링 알고리즘의 새로운 수학적 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스케줄링 결정을 위해 노드 내 지역 환경 조건의 변경 및 인접 노드들의 상태 정보를 이용한다. 본 논문은 제안한 방식을 적용한 시스템의 동작을 분석하고 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘이 센싱 커버리지 품질을 유지하면서 유의한 에너지 절약을 갖춘 에너지 균형을 보장함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.
In this paper, we propose a hexagon model-based efficient beacon frame scheduling approach for wireless sensor networks. The existing beacon frame scheduling approaches use a lot of slots and subslots for the beacon frame scheduling. Thus, the data from source nodes are not efficiently delivered to a sink node. Also in case a sink node needs to broadcast a beacon frame to the nodes in the network, delivering the beacon frame to the network nodes is not efficient as well. Thus, to solve the problem, we use a hexagon model to find the number of slots and subslots for the beacon frame scheduling. By using them for the beacon frame scheduling, the proposed approach performs better than other approaches in terms of the data transmission delay, the number of received data, the beacon transmission delay and the number of relaying the beacon frames.
본 논문에서는 제한된 에너지 자원을 사용하는 센서 노드에서 실시간 및 비실시간 태스크의 실행이 요구되는 경우, 효율적인 전력 소비와 실시간 태스크의 마감시한 보장 및 비실시간 태스크의 향상된 평균 응답 시간을 제공하는 혼합 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 혼합 태스크 스케줄링 기법은 기존 EDF 기반 DVS 스케줄링 기법, FIFO 기반 TinyOS 스케줄링 기법과 태스크 클러스터링 기반의 비선점형 실시간 스케줄링 기법과 성능을 비교하여 그 우수성을 검증하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 데이터를 수집하고 스케줄링을 수행하는 방안을 제시한다. 각각의 센서 노드에서 베이스 노드로 데이터를 모으기 위해, 데이터 수집 타임 트리를 사용한다. 데이터를 베이스 노드로 전송하는 과정에서 충돌 확률을 줄이고 효율적인 에너지의 사용을 위해 타임 트리가 사용된다. 타임 트리는 베이스 노드가 루트이고, 각 센서 노드가 데이터를 전송하는 중계 노드 혹은 단말 노드가 된다. 트리내의 노드는 정해진 시간에 활성화하여 데이터를 보내고, 대기상태로 돌아가 에너지를 보존한다. 각각의 타임 트리는 서로 다른 활성 비율과 활성 시간을 갖는다. 제안 기법은 SMAC과 DMAC과 같은 다른 활성 기반의 매체 접근 프로토콜과 비교해서 더 좋은 에너지 효율과 데이터 도착율을 갖는다.
고정 싱크 로드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 싱크 주변 무선 센서 노드들은 배터리 에너지가 급속히 소모되는 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위하여 모바일 싱크를 사용하여 데이타 수집을 하므로 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시키는 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 모바일 싱크는 움직이는 특성을 가지고 있으므로 모바일 싱크를 사용할 경우에는 각 센서노드들로부터 균등한 양의 데이타를 수집하기 위한 데이타 수집 스케줄링이 필요하다. 실시간적 특성을 만족시켜야하는 무선 센서 네트워크의 응용 환경에서는 균등치 못한 데이타 수집은 긴급한 사건들에 대한 처리가 가능하지 않게 한다. 본 논문에서는 모바일 싱크를 이용한 센서 네트워크에서 무선 센서 노드들로부터 균등한 데이타 수집을 위한 데이타 가중치 기반 스케줄링 기법을 제안한다 제안된 기법은 센서 노드들이 모바일 싱크와의 통신범위 안에 남아있을 수 있는 시간과 각각의 무선 센서 노드들이 모바일 싱크에게 전송한 데이터양을 스케줄링의 기준으로 사용한다. 실험을 통하여 모바일 싱크를 갖는 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법과 기존의 데이타 수집 방법들의 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안된 기법이 무선 센서 노드들로 부터의 데이타 수집에 있어서 가장 균등 데이타 수집을 수행함을 보인다.
The wireless sensor network (WSN) nodes are required to operate for several months with the limited system resource such as memory and power. The hardware platform of WSN has 128Kbyte program memory and 8Kbytes data memory. Also, WSN node is required to operate for several months with the two AA size batteries. The MAC, Network protocol, and small application must be operated in this WSN platform. We look around the problem of memory and power for WSN requirements. Then, we propose a new computing model of system software for WSN node. It is the Atomic Object Model (AOM) with Dual Priority Scheduling. For the verification of model, we design and implement IEEE 802.15.4 MAC protocol with the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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