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Wireless Sensor Networks Maintenance Framework

Szczytowski, Piotr :
Wireless Sensor Networks Maintenance Framework.
Technische Universität, Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2013)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Wireless Sensor Networks Maintenance Framework
Language: English
Abstract:

The capability of the Wireless Sensor Network (WSN) to perform the information processing and energy saving tasks and their effectiveness largely depends on ensuring stability of network properties. Unpredictable nature of WSN and at the same time strict application requirements call for the incorporation of the maintenance mechanisms. The aim of this thesis is to design a set of maintenance techniques for tackling the most common and important problems impacting WSN. This thesis defines four distinct maintenance problems and presents efficient and robust solutions. The considered problems include: Localized Energy Hole Profiling - mapping of an uneven energy distribution in the network, Topology Oriented Maintenance - finding and remedying topology irregularities, Distributed k-Connectivity Maintenance - assuring communication reliability by providing low resource cost localized k-connectivity with latency guarantees and Adaptive Spatial Sampling - dynamic adaptation of spatial sampling resolution in order to match the sampling to the dynamics of monitored phenomena. The presented in this thesis algorithms for tackling the above outlined problems constitute together Maintenance Framework for WSN. Localized Energy Hole Profiling: WSNs display non-uniform energy usage distribution, induced by non-uniform distribution of communication traffic or sensing activities, which manifests itself as energy holes. Energy holes are direct source of the network partitioning and sensing voids. The thesis presents new distributed energy profiling algorithms for generalized types of energy holes. The algorithms search for boundary nodes of energy hole and use them as a reference to calculate the energy needs of sensor nodes within the energy hole. These, when aggregated, create angular and radial energy profiles. Topology Oriented Maintenance: Sparse WSN networks even while connected, usually suffer from topology irregularities that negatively impact the network lifetime and responsiveness, i.e., sensor data delivery reliability and latency. The thesis directly targets the problem by proposing algorithms that use the discrepancy between Euclidean and hop distances, to provide in-network and localized strategy that efficiently (i) discovers generic topology irregularities, and (ii) identifies locations for minimal number of new augmented sensor deployments to remedy topology irregularities and sustain the desired operational requirements. Distributed k-Connectivity Maintenance: A common approach for providing reliability in WSN is to assure global k-connectivity. This property guarantees that the failure of up to k - 1 sensor nodes does not cause network partitioning. Thesis develops a technique that allows for localized, sustainable maintenance, capable of efficiently restoring the WSN desired k-connectivity. The approach is based on assuring that each sensor node in its routing tree has at least k direct or indirect neighbors, which are placed closer to the sink than sensor node itself. Adaptive Spatial Sampling: A prominent application of WSNs is the monitoring of physical phenomena. The monitored phenomena often tend to have unknown spatial distributions, that also change over time resulting in either under- or over-sampling of signals in space. The thesis outlines a Voronoi based adaptive spatial sampling algorithm, which aims at minimizing measured signal variation at neighboring Voronoi sensor nodes. This approach generates additional new sampling locations in the under-sampling regions to fulfill specified accuracy requirements. The effectiveness and efficiency of all outlined in this thesis algorithms were tested through a set of extensive simulations.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die Fähigkeit des Wireless Sensor Networks (WSN), für die Informationen Verarbeitung, Energieeinsparung Aufgaben und ihre Wirksamkeit hängt weitgehend von der Gewährleistung der Stabilität der Netzwerk-Eigenschaften ab. Unberechenbare Natur von WSN, bei gleichzeitiger strengen Anwendung Anforderungen, erfordert die Einbeziehung der Wartungsmechanismen (Maintenance). Das Ziel dieser Arbeit ist es, der Entwurf einer Reihe von Wartungs-Techniken für die Bewältigung der häufigsten und wichtigen Problemen die auf WSN auswirken. Diese These definiert vier verschiedene Wartungs-Probleme und präsentiert effiziente und robuste Lösungen. Es wurden in dieser These folgende Probleme behandelt: Localized Energy Hole Profiling - das Lokalisieren der ungleichmäßigen Energieverteilung in dem Netzwerk, Topology Oriented Maintenance - das Finden und Beheben von Unregelmäßigkeiten der Topologie, Distributed k-Connectivity Maintenance - Sicherstellung der Zuverlässigkeit der Kommunikation durch Bereitstellung kostengünstigen Ressourcen lokalisierte k-Konnektivität mit Latenz Garantien, und Adaptive Spatial Sampling - dynamische Anpassung der räumlichen Abtastauflösung, um die Dynamik der überwachten Phänomenen zu entsprechen. Die in dieser These präsentierte Algorithmen zur Bewältigung der vorgestellten oben skizzierten Probleme bilden zusammen Wartung Framework für WSN. Localized Energy Hole Profiling: WSNs zeigten an ungleichmäßige Energieverbrauch Verteilung induziert durch ungleichmäßige Verteilung der Kommunikationsverkehrs oder durch die Messungsaktivitäten, die sich als Energie Löcher manifestierten. Diese Energie Löcher sind direkte Quelle das Netzwerk-Partitionierung und verusachen die Messungshohlräume. Die These präsentiert neue dezentrale Profiling-Algorithmen für generalisierte Arten von Energie Löcher. Die Algorithmen suchen nach Grenzknoten und verwenden diese als eine Referenz, um die benötigte Energie von Sensorknoten im Energieloch zu berechnen. Diese, wenn aggregiert, erstellen winkligen und radialen Energie-Profile. Topology Oriented Maintenance: dünne WSN Netzwerken leiden unter Topologie Unregelmäßigkeiten, auch wenn verbunden. Das wirkt negativ auf das Netzwerk Lebensdauer und Reaktionsfähigkeit, z.B.: Sensordaten Liefertreue und Latenz übertragen. Die These zielt direkt auf das Problem mit den vorgeschlagenen Algorithmen, die die Diskrepanz zwischen den Euklidischen und den Schritt (Hop) Entfernungen benutzen, um in-Netzwerk lokalisierte Strategien bereitzustellen. Diese Strategien (i) entdecken effizient generischen Topologie Unregelmäßigkeiten und (ii) identifizieren Standorte für minimale Anzahl von neuen Sensor-Installationen zu Behebung von Topologie Unregelmäßigkeiten und Erhaltung der gewünschten betrieblichen Anforderungen. Distributed k-Connectivity Maintenance: das gemeinsame Konzept für Bereitstellung von Zuverlässigkeit in WSN basiert auf Gewährleistung globaler k-Konnektivität . Diese Eigenschaft garantiert, dass das Scheitern von bis zu k - 1 Sensorknoten keine Netzwerk-Partitionierung verursacht. These entwickelt eine Technik, die lokalisierte, nachhaltige Wartung, und effiziente Wiederherstellung der WSN k-Konnektivität ermöglicht. Der Ansatz basiert auf dem Prinzip, dass jeder Sensorknoten in seinem Routing-Baum hat mindestens k direkten oder indirekten Nachbarn, die sind platziert näher an der Sink als der Sensorknoten an sich. Adaptive Spatial Sampling: Eine prominente Anwendung des WSNs ist die Überwachung von dem physikalischen Phänomen. Die überwachten Phänomene neigen oft dazu, unbekannte räumliche Verteilungen zu haben. Diese führen im Laufe der Zeit, entweder zum "under-"oder "over-sampling" von Signalen im Raum. Diese These skizziert einen Voronoi basierten, adaptiven räumlichen Sampling-Algorithmus, der auf die Minimierung der gemessenen Signaländerung an benachbarten Voronoi Sensorknoten zielt. Dieser Ansatz generiert zusätzliche neue Mess-Stellen in der "under-sampling" Regionen um spezifizierte Genauigkeit zu erfüllen. Die Effektivität und Effizienz aller in dieser These beschriebenen Algorithmen wurden getestet durch umfangreiche Simulationen.German
Place of Publication: Darmstadt
Uncontrolled Keywords: Topology, Failure Tolerance, Adaptive Sampling, Maintenance, Wireless Sensor Networks
Classification DDC: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
Divisions: 20 Department of Computer Science > Dependable Embedded Systems & Software
Date Deposited: 13 Jun 2013 08:18
Last Modified: 13 Jun 2013 08:18
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-34237
Referees: Suri, Prof. Ph.D Neeraj and Becker, Prof. Ph.D Christian
Refereed: 19 April 2013
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/3423
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