Clustering pour l optimisation de la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil.

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Victoire Carignan
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1 Clustering pour l optimisation de la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil. ALGOTEL 2012 INRIA Lille - Nord Europe Tony Ducrocq, Nathalie Mitton, Michaël Hauspie 29 Mai 2012

2 Projet BinThatThinks Partenaires : 2 / 16

3 Buts du projet Éviter les manipulations dangereuses par les opérateurs. Optimiser la tournée du camion de ramassage. Conseiller les clients automatiquement. Améliorer le tri en consigne. Détecter les interactions entre des produits dangereux. Remonter des alertes (incendies, produits dangereux...)... 3 / 16

Conseiller les clients automatiquement. Améliorer le tri en consigne.

4 Solutions Ajouter des capteurs sur les conteneurs (poids, gaz, température...). Ajouter des lecteurs RFID aux conteneurs/camions (detecter les déchets dangereux équipés de tags RFID). Ajouter des périphériques de communication basse consommation courte distance. 4 / 16

5 Communications sans-fil Besoins : Communications des conteneurs vers le camion de ramassage. Communications des conteneurs vers la station de base. Challenges : Très gros réseaux (centaines de milliers de nœuds). Très basse consommation (durée de vie de plusieurs années). 5 / 16

Communications des conteneurs vers la station de base.

6 Une partie de la solution : le clustering Certains nœuds sont plus sollicités et consomment plus d énergie que d autres. Solution recherchée : Organiser les capteurs en petits groupes indépendants. Compromis communications courtes distances et longues distances : clusters multi-sauts Tous les nœuds sont équipés de GPRS, seuls certains l activent pour envoyer des informations à la station de base. Équilibrer la consommation énergétique entre les nœuds. Cluster-head à tour de rôle pour optimiser la durée de vie globale du réseau. 6 / 16

Compromis communications courtes distances et longues distances : clusters multi-sauts Tous les nœuds sont équipés de GPRS, seuls

7 Faiblesse des clusterings existants a c b m k 1.8 d 1.75 j e 2 i f g 1.75 n l h 7 / 16

8 Faiblesse des clusterings existants b c d e f 1 a m k 1.33 j i g n 1 l 1 h 7 / 16

9 Notre solution : ajouter le niveau de batterie Self-stabilization in Self-organized Wireless Multihop Networks [MBF04] ρ(u) = Nouvelle métrique : (v, w) E v {u, N (u)}, w N (u) δ(u) avec : N (u) : le voisinage de u δ(u) = N (u) : le degré de u P(u) = ρ(u) B(u) batt(u) B(u) = 10 battcap batt(u) : l énergie restante du nœud u battcap : la capacité énergétique d un nœud 8 / 16

: N (u) : le voisinage de u δ(u) = N (u) : le degré de u P(u) = ρ(u) B(u) batt(u) B(u) = 10

10 Notre solution : ajouter le niveau de batterie Self-stabilization in Self-organized Wireless Multihop Networks [MBF04] ρ(u) = Nouvelle métrique : (v, w) E v {u, N (u)}, w N (u) δ(u) avec : N (u) : le voisinage de u δ(u) = N (u) : le degré de u P(u) = ρ(u) B(u) batt(u) B(u) = 10 battcap batt(u) : l énergie restante du nœud u battcap : la capacité énergétique d un nœud Information à deux sauts : solution locale et distribuée. 8 / 16

de u δ(u) = N (u) : le degré de u P(u) = ρ(u) B(u) batt(u) B(u) = 10 battcap batt(u) : l énergie restante du

11 Création des clusters : BLAC hello(c,[]) e b c d f a m k j i g n l h 9 / 16

12 Création des clusters : BLAC hello(d,[c,k,j,i,e]) e b c d f a m k j i g n l h 9 / 16

13 Création des clusters : BLAC a c b m k 1.8 d 1.75 j e 2 i f g 1.75 n l h 9 / 16

14 Création des clusters : BLAC a density(c, 1.75) d c b k j m e 2 i f g 1.75 n l h 9 / 16

8 1.75 1.75 d c b 1.8 1.75 2 k j m e 2 i f g 1.

15 Création des clusters : BLAC a c b m k 1.8 d 1.75 j e 2 i f g 1.75 n l h 9 / 16

16 Création des clusters : BLAC 1.4 a 5 5 c b 5 m k 1.7 d 5 j e i f g 1.7 n l h 9 / 16

17 Hypothèses pour les simulations avec WSNET Parameter propagation mac size CC2420 idle CC2420 Rx CC2420 Tx CC2420 data rate GPRS idle GPRS Rx/Tx GPRS Tx data rate Battery capacity Hello length Value freespace CSMA-CA 2500m x 2500m 0.77 mw mw mw 250 kbit/s 6.4 mw 1.25 W 26.8 kbit/s 32 mwh 48 bit + 24 bit/ neighbor 10 / 16

capacity Hello length Value freespace 802.15.4 CSMA-CA 2500m x 2500m 0.77 mw 35.

18 Résultats DDR Density-based BLAC-bg BLAC-bs Number of alive nodes Time (Hours) 11 / 16

19 Résultats 12 / 16

20 Évolution Conserver uniquement les liens énergétiquement forts pour construire le clustering [RMSR11]. e b c d f a m k j i g n l h 13 / 16

21 Évolution Conserver uniquement les liens énergétiquement forts pour construire le clustering [RMSR11]. e b c d f a m k j i g n l h 13 / 16

22 Évolution Conserver uniquement les liens énergétiquement forts pour construire le clustering [RMSR11] b c 1.75 d 1 e f a 1.1 m k j 1.2 i g 1.2 n l h / 16

23 Évolution Conserver uniquement les liens énergétiquement forts pour construire le clustering [RMSR11] DDR Density-based BLAC-bg BLAC-bs BLAC-rg BLAC-rs Number of alive nodes Time (Hours) 13 / 16

24 Travaux futurs Jouer des expérimentations sur SensLAB, puis faire un démonstrateur. Router vers un nœud mobile (camion de ramassage). Remonter des alertes. 14 / 16

25 Merci Questions? 15 / 16

26 N. Mitton, A. Busson, and E. Fleury. Self-organization in large scale ad hoc networks. In Mediterranean ad hoc Networking Workshop, Bodrum Turkey, J. Radak, N. Mitton, and D. Simplot-Ryl. Using battery level as metric for graph planarization. In 10th International Conference on Ad-Hoc Networks and Wireless, Paderborn, Germany, / 16

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