WCOMPA I Workshop de Computação e Aplicações l
14 a 20 de julho de 2006
Campo Grande, MS
Anais do XXVI Congresso da SBC
Uma Abordagem Online para os Problemas de Cobertura e
Conectividade em Redes de Sensores sem Fio Planas
Fl´avio Vin´ıcius Cruzeiro Martins , Iuri Bueno Drumond de Andrade , Fab´ıola Guerra Nakamura , Geraldo Robson Mateus
1Departamento de Ciˆencia da Computac¸˜ao – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Av. Antˆonio Carlos 6627 - Pr´edio do ICEx - sala 4010 - Pampulha CEP 31270-010 — Belo Horizonte - Minas Gerais - Brasil
{cruzeiro,bueno,fgnaka,mateus}@dcc.ufmg.br
Resumo. Este trabalho prop˜oe uma abordagem online para tratar o problema dinˆamico de cobertura e conectividade em redes de sensores sem fio plana su-jeitas a restric¸˜oes de energia e falhas de n´os. Na ocorrˆencia de falhas dos n´os sensores, sejam falhas de energia, mecˆanicas ou ocasionada por fatores exter-nos a rede, o algoritmo ´e acionado buscando restaurar a cobertura e conec-tividade da rede. Essa abordagem quando comparada com uma abordagem peri´odica, que reconstr´oi a rede em intervalos de tempo pr´e-determinados, se mostrou mais eficiente em termos de garantia de cobertura e conectividade, por responder mais rapidamente `a ocorrˆencia de falhas, apesar de aumentar o con-sumo de energia na rede.
Abstract. This work presents an online approach to solve the dynamic coverage and connectivity problems in flat wireless sensor networks subject to energy constraints and nodes failures. When a failure occurs the algorithm almost immediately tries to restore the area coverage and the network connectivity. We compare the online approach to an algorithm that periodically rebuilds the network in order to recover from eventual nodes failures. Our results show that the online approach is more efficient regarding coverage and connectivity assurance because it recovers faster from failures, even though it consumes more energy.
1. Introduc¸˜ao
Na ultima d´ecada, diversos avanc¸os tecnol´ogicos nas ´areas de processadores embuti-dos, r´adios, sistemas micro-mecˆanicos e comunicac¸˜ao sem fio, viabilizaram o apare-cimento de um novo tipo de rede de computadores, as Redes de Sensores sem Fio (RSSF) [Akyildiz et al. 2002]. Uma Rede de Sensores sem Fio ´e um tipo especial de rede m´ovel ad hoc (MANET - Mobile Ad hoc Networks) composta por um conjunto de n´os, denominados n´os sensores ou simplesmente sensores, dispositivos autˆomotos e compactos que consistem tipicamente de bateria, mem´oria, processador, sensor e r´adio, os quais os tornam capazes de realizar atividades de sensoriamento, processamento e comunicac¸˜ao.
coletam os dados s˜ao denominados n´os fontes, os n´os que apenas disseminam dados dos fontes s˜ao denominados roteadores. Estes dados chegam ao observador atrav´es de pontos de acesso da rede, que podem ser estac¸˜oes r´adio base ou n´os sensores, que neste caso passam a ser denominados n´os sorvedouros ou monitores.
Para tornar as redes de sensores ainda mais populares, a garantia da qualidade de servic¸o tem sido fonte de intensas pesquisas na ´area. Os principais aspectos de interesse em qualidade de servic¸os em redes de sensores s˜ao manutenc¸˜ao da cobertura da ´area monitorada, garantia da conectividade entre os n´os sensores ativos na rede e o roteamento dos dados coletados. As pesquisas tornam-se ainda mais desafiadoras visto que todas as soluc¸˜oes propostas devem levar em considerac¸˜ao os limites de energia da rede. Por isso a economia de energia ´e um dos principais interesses em aplicac¸˜oes de RSSFs que necessitam operar por um longo per´ıodo de tempo.
Pesquisas recentes tˆem mostrado que economias significativas de energia podem ser feitas utilizando um planejamento dinˆamico ou escalonamento dos n´os das redes de sensores com alta densidade de n´os. Neste caso, alguns n´os s˜ao agendados para dormir ou para entrar em modo de economia de energia, enquanto outros n´os continuam o servic¸o de sensoriamento, coleta, processamento e disseminac¸˜ao de dados.
Esse trabalho prop˜oe uma abordagem dinˆamica para tratar os problemas de cober-tura e conectividade em redes de sensores sem fio planas. Este algoritmo ´e acionado a cada ocorrˆencia de falha dos n´os sensores, sejam elas falhas de energia, mecˆanicas ou ocasionada por fatores externos a rede, restaurando a cobertura e conectividade da rede, se poss´ıvel. O algoritmo online ´e comparado com uma abordagem peri´odica, que reconstr´oi a rede em intervalos de tempo pr´e-determinados.
2. Trabalhos Relacionados
O trabalho de Megerian e Potkonjak [Megerian and Potkonjak 2003] utiliza Programac¸˜ao Linear Inteira (PLI) para modelar o problema de cobertura em redes de sensores sem fio. Na resoluc¸˜ao desses modelos, os autores prop˜oem algoritmos h´ıbridos baseados no pro-blema de cobertura de conjuntos. Chakrabarty et al [Chakrabarty et al. 2001] tamb´em abordam o problema de cobertura com programac¸˜ao linear inteira e apresentam um mo-delo matem´atico que minimiza os custos para estabelecer n´os sensores heterogˆeneos na ´area de monitoramento com o objetivo de garantir a cobertura. Eles abordam o problema de duas maneiras: posicionamento a custo m´ınimo e o posicionamento para localizac¸˜ao e detecc¸˜ao de alvos na ´area.
O problema de cobertura tamb´em ´e tratado por Quint˜ao et al e [Quint˜ao et al. 2004] utilizando algoritmos gen´eticos h´ıbridos e por Heinzelman et al [Heinzelman et al. 2002] com Simulated Annealing. Os dois ´ultimos trabalhos tˆem como pontos positivos o tratamento do problema de conectividade em redes de sensores, ou seja, eles al´em de garantirem a cobertura da area escolhem um conjunto de n´os que garanta que os dados coletados cheguem ao ponto de acesso da rede.
3. Definic¸˜ao do Problema
O problema abordado nesse trabalho ´e definido como: Dada uma ´area de monitoramento
de pontos de demanda D, o Problema Dinˆamico de Cobertura e Conectividade (PDCC) em Redes de Sensores sem Fio Planas consiste em garantir para cada ponto de demanda
d ∈ D na ´area AM que pelo menos m n´os sensores s ∈ S o cubram e que exista uma
rota entre cada n´o sensor ativo s ∈ S e um n´o sorvedouro m ∈ M em cada instante
de tempo t. A soluc¸˜ao para o PDCC, definida neste trabalho como Rede Est´atica (RE), ´e
dada por um grafo direcionado G(Sa,A) onde Sa ´e o conjunto de n´os sensores ativos e A
o conjunto das arestas que conectam os n´os sensores Sa.
4. Soluc¸˜ao Proposta
O algoritmo online para os problemas de cobertura e conectividade em RSSF surgiu da necessidade de ter uma rede mais est´avel em um determinado per´ıodo de tempo, tanto na manutenc¸˜ao da cobertura e conectividade como tamb´em no gasto de energia. A soluc¸˜ao proposta tem como objetivos: responder r´apido a falhas dos n´os sensores, manter a RSSF cobrindo uma determinada ´area e garantir a conectividade entre os sensores por um maior tempo poss´ıvel.
Para criar um ambiente mais realista, se fez necess´aria a simulac¸˜ao de uma rede em uma determinada regi˜ao, sendo que os n´os sensores presentes nesta est˜ao sujeitos `a falhas diversas, como mecˆanica (No caso da simulac¸˜ao, foi criada por um Gerador de Falhas Exponencial (GFE)), falta de energia, etc. Quando uma destas falhas ocorre, este n´o sensor fica ent˜ao impossibilitado de transmitir dados, tanto dele como das sub-´arvores de n´os ligados a ele.
Sabendo da possibilidade de um sensor da rede falhar, foi ent˜ao desenvolvida uma rotina (Algoritmo: 1), que busca tratar o problema a cada momento em que ocorre uma falha, que pode ser tanto por perda de energia da bateria (quando esta, ficar com menos de 10% do seu valor original), quanto por falha gerada pelo GFE.
Na ocorrˆencia de uma falha, tem-se que tomar uma ac¸˜ao. No entanto, essa ac¸˜ao de-pende das circunstˆancias da falha e onde esta ocorreu. A seguir s˜ao descritas as poss´ıveis situac¸˜oes que podem ocorrer com a falha de um n´o na rede e as ac¸˜oes tomadas pelo o algoritmo.
• Falha de um n´o sensor n˜ao ativo na rede. N˜ao faz-se alterac¸˜ao na rede atual e
retira-se o n´o sensor falho da lista de sensores dispon´ıveis (S).
• Falha de um n´o sensor ativo
1. Para cada ponto de demanda, verifica-se se h´a algum n´o sensor ativo que cobre a ´area antes coberta pelo n´o sensor que falhou. Caso n˜ao haja dentre os candidatos nenhum n´o sensores j´a ativo, procura-se ent˜ao os que ainda n˜ao est˜ao integrados `a rede e que atendem a cobertura no ponto de demanda solicitado.
2. Calcula-se a m´edia das distˆancias quadr´aticas entre os n´os candidatos e os filhos e pai do n´o sensor que falhou.
3. Escolhe-se o n´o sensor que tiver a menor m´edia quadr´atica de acordo com a equac¸˜ao M Q(i) = d2(i, pai) + P
j∈Fd2(i, j), sendo d(i, j) a distˆancia
euclidi-ana entre os n´os i e j, F o n´umero de filhos.
causada pelo n´o sensor falho SF que ir´a ser retirado da lista de sensores S. Dentro deste m´etodo, existem duas possibilidades de resoluc¸˜ao. Uma ´e quando o Mel-horN´o est´a dentro do raio de conectividade com o pai ou com o(s) filho(s) do SF e a outra ´e quando o MelhorN´o n˜ao se encontra dentro da regi˜ao de conectividade de algum descendente direto de SF. Verifica ent˜ao cada situac¸˜ao separadamente. 5. Se o MelhorN´o n˜ao tiver a conectividade requerida, este ´e submetido juntamente
com todos os n´os sensores da rede a um algoritmo de caminho m´ınimo, bus-cando assim o menor caminho entre o n´o sensor selecionado e o sorvedouro, deixando para este algoritmo a responsabilidade de ativar n´os intermedi´arios, se necess´ario, para n˜ao ocorrer perda de conectividade na rede. No entanto, se houver a conectividade entre o MelhorN´o e os elementos conectados antes ao SF, apenas redireciona-se as arestas que antes eram conectadas ao SF para o MelhorN´o para poder assim retirar SF da lista de sensores S.
Algorithm 1entrada: S, SF (sensor falho), C (filhos de SF), m, D, RS (raio de sensoriamento), RC (raio de comunicac¸˜ao) if Perda de Cobertura = TRUE then
for all i ∈ S and estadosi= IN AT IV OS do if n´o i cobre pontos de demanda descobertos then
Calcula MQ(i) /*calculo da func¸ ˜ao dos n´os candidatos i*/ MelhorMQ ← ∞
if MQ(i) < MelhorMQ then
MelhorN´o ← n´o i;
end if end if end for
Conectar MelhorN´o na rede; /*busca por uma melhor rota do MelhorN´o ao sorvedouro(m)*/ end if
for all i ∈ C do
Conecta o n´o i na rede; /*busca por uma melhor rota do n´o i ao sorvedouro(m)*/ end for
5. Resultados
Para avaliar o algoritmo proposto, foram feitos alguns testes com diversas formac¸˜oes de redes iniciais e tamb´em a quantidade de n´os sensores presentes na rede. Os resultados aqui apresentados. Foram obtidos usando os seguintes parˆametros: T = 100 (u.t) (tempo
de simulac¸˜ao), t = 1 (u.t), |S| = 32 e 64, ´Area = 50m x 50m, Raios de sensoriamento = 15m, Raio de comunicac¸˜ao = 25m, n´os sensores distribu´ıdos aleatoriamente na ´area de monitoramento.
O algoritmo online toma como soluc¸˜ao inicial uma RE previamente montada. Para gerac¸˜ao desta RE adota-se a soluc¸˜ao h´ıbrida com base em um algoritmo gen´etico AG proposta por Quint˜ao et al [Quint˜ao et al. 2004]. Tendo posse de uma RE de acordo com os parˆametros fornecidos, inicia-se a simulac¸˜ao de uma rede atrav´es do online. Todos os testes demonstrados neste artigo, correspondem a uma m´edia de 33 tentativas, sendo que todas com a mesma RE, variando somente os SFs, pois o objetivo era medir a eficiˆencia do online na recuperac¸˜ao de falhas para uma RE qualquer. Para efeitos de comparac¸˜ao e demonstrac¸˜ao das vantagens do algoritmo aqui proposto, usamos o pr´oprio algoritmo desenvolvido para a rede est´atica, que se demonstra bastante eficiente, adaptado para gerar soluc¸˜oes peri´odicas.
a qualquer tipo de falha. A grande diferenc¸a do algoritmo proposto para a abordagem peri´odica ´e a vantagem de poder tomar decis˜oes em tempo real em relac¸˜ao aos eventos na rede, demonstrando assim uma maior estabilidade quando examinado pela quest˜ao de cobertura dos pontos de demanda. Ao contr´ario da abordagem peri´odica que toma de-cis˜oes somente em per´ıodos determinados. (no caso da simulac¸˜ao foram usados per´ıodos de tamanho 20)
Para uma melhor visualizac¸˜ao, na Figura 1 se encontram gr´aficos que demonstram, respectivamente, a depreciac¸˜ao da cobertura e da energia residual no tempo e a energia consumida em cada instante.
0 20 40 60 80 100 120 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Tempo de Vida da Rede
% de Cobertura da Rede
Cobertura periódico
Cobertura online Momentos de execução do periódico
(a) Cobertura - 64 Sensores
0 20 40 60 80 100 120 0 1 2 3 4 5 6 7x 10 4
Tempo de Vida da Rede
Energia
Energia residual periódico
Energia consumida periódico Energia residual online
Energia consumida online
(b) Energia - 64 Sensores
Figure 1. Comportamento da Cobertura e Energia para 64 Sensores
Se pode ver na Figura 1a, que ao passar do tempo o n´umero de pontos de de-manda cobertos vai diminuindo, pois alguns n´os sensores falham, ficando sem energia. Ent˜ao uma hora a rede n˜ao ir´a mais sobreviver. Observa-se que a curva de perda de cober-tura do algoritmo online segue uma queda est´avel, muito diferente do comportamento do algoritmo peri´odico, que obteve oscilac¸˜oes, chegando a altas taxas de perda de cober-tura, correspondendo a patamares de 90% enquanto o online chegou a ter taxas de 0% de perdas. Como esperado, essas oscilac¸˜oes na cobertura, mantendo praticamente o mesmo gasto de energia, se d˜ao pelo fato de o SF, juntamente com toda a sub-´arvore ligada ex-clusivamente a ele, parar de enviar dados ao sorvedouro. No entanto, esta sub-´arvore continua com os n´os sensores ativos e gastando energia. A recuperac˜ao momentanea na cobertura se d´a pela chamada do AG no per´ıodo determinado (de 20 em 20), pois ele tem uma vis˜ao global da rede. O AG pode conseguir resultados momentaneamente melhores que o online, pois o online sempre resolve localmente seus problemas. No entanto, em poucos per´ıodos de tempo, sua soluc¸˜ao volta a ficar inferior `a soluc¸˜ao do online.
consumi-dos pelo online (Figura 1b) percebe-se que nos primeiros vinte per´ıodo de tempo ocorre um aumento gradativo, entretanto, se ao mesmo tempo observar-se neste mesmo per´ıodo de tempo a Figura 1a, vˆe-se que praticamente n˜ao houve perda de cobertura, concluindo-se que o algoritmo online, tenta manter a vida da rede com ´ındices baixos de perda de cobertura durante o maior tempo poss´ıvel, mesmo tendo que pagar o prec¸o de aumen-tar seus n´ıveis de gastos de energia atrav´es de ativac¸˜ao de mais n´os sensores. Aproxi-madamente ap´os o vig´esimo per´ıodo, observa-se que a queda na curva que representa a cobertura passa a ficar mais acentuada, indicando a escassez de n´os sensores dispon´ıveis a partir deste per´ıodo, deixando ent˜ao a cargo do algoritmo gerenciar os gastos de energia para melhorar a vida ´util individual de cada n´o sensor.
6. Considerac¸˜oes Finais
A proposta deste trabalho ´e resolver os problemas de cobertura e conectividade de uma RSSF sujeita a falhas de n´os. A abordagem escolhida foi a online, onde simula-se o funcionamento de uma rede de sensores por um tempo pr´e-determinando em uma ´area e tenta-se tratar de forma eficiente esses problemas. O problema pode tamb´em ser re-solvido com algoritmos peri´odicos, que reconstroem a rede de tempos em tempos para se recuperar de eventuais falhas. No entanto, foi mostrado, atrav´es dos testes realizados, que o algoritmo online aborda de uma maneira mais eficiente situac¸˜oes com muitas falhas. Atrav´es das comparac¸˜oes mostradas neste trabalho, pode-se concluir que o algoritmo
on-line apresentado se mostra eficiente em aplicac¸˜oes que necessitem manter a cobertura de
uma determinada ´area por um maior per´ıodo de tempo, e tamb´em que necessitem enviar os dados coletados com uma periodicidade pequena, por exemplo dados como a temper-atura.
Para trabalhos futuros est´a prevista a comparac¸˜ao das abordagens online e peri´odica com uma proposta de algoritmo h´ıbrido, em que se adote um modelo online cor-rigindo problemas locais e que em determinados per´ıodos haja uma abordagem peri´odica que reestruture a rede com a ´otica global.
References
Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., and Cyirci, E. (2002). Wireless sensor networks: A survey. Computer Networks, 38(4):393–422.
Chakrabarty, K., Iyengar, S. S., Qi, H., and Cho, E. (2001). Coding theory framework for target location in distributed sensor networks. In Proc. Intl. Symposium on Information
Technology: Coding and Computing, pages 130–134.
Heinzelman, W., Chandrakasan, A., and Balakrishnan, H. (2002). An application-specific protocol architeture for wireless microsensor networks. IEEE Transactions on Wireless
Communications, pages 660–670.
Megerian, S. and Potkonjak, M. (2003). Low power 0/1 coverage and scheduling tech-niques in sensor networks. Technical Reports 030001, University of California, Los Angeles.
Quint˜ao, F., Nakamura, F., and Mateus, G. R. (2004). A hybrid approach to solve the cov-erage and connectivity problem in wireless sensor networks. In IV European Workshop
