Prise en compte des interférences et de la congestion pour le

Prise en compte des interférences
et de la congestion pour le routage
multi-chemins dans les réseaux de
capteurs.
Katia Jaffrés-Runser
Stevens Institute of Technology, Hoboken , NJ, USA
Prise en compte des interfrences et de la congestion dans le routage – p. 1/23
Contexte
Routage dans les réseaux de capteurs:
•
Dépend de l’application
• Envoi continu des données ?
• Envoi à la demande ?
•
Energie limitée des capteurs,
•
Adressage problématique des noeuds,
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Contexte
Deux types d’approches pour le routage:
Ces protocoles peuvent:
• Connaitre la position des capteurs,
• Aggréger les données reçues à chaque noeud relai
pour réduire l’énergie dépensée par bit transmis.
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Routage hiérarchique
Deux étapes:
1. Creation des clusters - élection des Cluster Heads
(CH),
2. Routage:
• Dans le cluster: Transmission directe au CH,
• Routage direct ou multi-sauts d’un CH au puits.
- Changement régulier de CH au sein de la cellule,
- MAC: CDMA entre les CH et TDMA dans les clusters,
- LEACH protocol 2000 [1], Energy Aware Routing 2002 [2], TEEN /
APTEEN 2002[3]
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Routage ’Plat’
Algorithmes orientés ’Data’:
•
Réseau vu comme une base de données,
1. Une requête de demande de données est
envoyée par le puits aux capteurs par
innondation,
2. Les capteurs qui possèdent la donnée
répondent.
•
Protocoles: Directed Diffusion 2000 [4], Gear 2001 [5].
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Routage ’Plat’
Pendant l’envoi de la requete, des informations sur le
chemin sont stockées dans les noeuds (distance au puits,
énergie du noeud voisin.. )
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Routage ’Plat’
- Renvoi à l’aide des informations de routage.
- Une seule requête traîtée à la fois.
- On peut restreindre l’innondation si on connait les
positions (cf. GEAR, [5]).
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Routage ’Plat’
Pb: le taux de pertes de noeuds augmente en
fonction du temps.
→ Nécessité d’un routage Robuste .
Un seul chemin :
→ Peu robuste.
Routage multi-chemins :
→ Plus robuste.
→ Routage plus complexe car creation d’un ou deux
chemins de secours.
→ Algorithmes: Braided Multi-Path 2001 [6] - N-Braided 2005 [7].
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GRAB : Gradient Broadcast Algorithm
GRAdient Broadcast [8]: un algorithme de type ’forwarding’
pour améliorer la robustesse.
Algorithe en deux étapes
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GRAB : Gradient Broadcast Algorithm
• 1. Broadcasting : Creation des coûts de forwarding
aux noeuds par broadcast,
• Initialisation des coûts à Qi = ∞,
• Broadcast d’un paquet ADV avec un coût QADV = 0
par le puits,
• Calcul des coûts à chaque noeud avec
Qi = min(Qi , QADV + Qlien )
Coût = distance ou énergie consommée par le lien
radio.
Pour avoir un seul broadcast par noeud, attente d’un
temps t = Qi .γ
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GRAB : Gradient Broadcast Algorithm
• 2. Forwarding : de la data depuis la source vers le
puits.
• Initialisation du coût du paquet Qdata = QS + C,
avec C un ’credit’
• La source transmet en broadcast le paquet,
• Chaque noeud i qui reçoit un paquet décide de
broadcaster le paquet si Qi ≤ Qdata
• Si on transfere le paquet, on met Qdata à jour avec
Qdata = Qdata − Qlien
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GRAB : Gradient Broadcast Algorithm
L’algorithme créé un ’forwarding mesh’ pour transmettre le
paquet.
On peut contrôler la largeur du faisceau avec:
→ Le choix du credit initial,
→ Quelques conditions sur l’utilisation du crédit.
Si un noeud meurt, ses noeuds voisins pourront
retransmettre le message.
Couche MAC: Un simple CSMA où on attend un temps
aléatoire avant d’émettre.
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GRAB : Gradient Broadcast Algorithm
Avantages:
• Pas de paquets de contrôle dans la phase de
forwarding,
• Pas de flooding récurrent à chaque requête,
• Très robuste à la perte de noeuds.
Inconvénients:
• Beaucoup de congestion pour accéder au canal,
• Perte d’énergie à cause des retransmissions multiples
d’un même paquet.
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Modification de GRAB
Pour améliorer à la fois l’accès au canal et réduire les
retransmissions multiples, on peut:
• 1. Prendre en compte la densité des noeuds dans la
phase de broadcasting,
• On connaît le nombre de voisins vi de chaque
noeud grâce aux paquets ADV,
• Calcul du coût final tel que Qf = vi .Qi .
De cette façon, on favorise des chemins vers le puits
moins interférants.
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Modification de GRAB
2. Prendre en compte la congestion des noeuds dans la
phase de forwarding.
• On mesure sa durée d’accès au canal t avec un
protocole CSMA de type RTS/CTS:
• Si pendant Tmax on n’arrive pas à accéder au canal,
on considère que la probabilité d’accès au canal est
nulle: pa = 0
• Sinon, on calcule la probabilité d’accès avec
pa = 1 − t/Tmax
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Modification de GRAB
Si pa est trop élevée, il se peut qu’on empêche d’autres
noeuds d’accéder au canal.
Pour permettre de gagner en équité d’accès et répartir la
consommation d’énergie sur les autres capteurs, on va
modifier son coût Qi localement selon:
Qi = Qi + ∆Q (1 − pa ) si pa > pmax
a
Qi = Qi − ∆Q (1 − pa ) si pa < pmin
a
avec ∆Q (x) une fonction croissante, positive et définie pour
x = [0, 1].
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Modification de GRAB
Ainsi, on va :
• Augmenter lentement la valeur de Qi si on a très peu
de congestion à chaque envoi de paquet
• Diminuer rapidement la valeur de Qi si on beaucoup
de congestion.
De ce fait, on va modifier les chemins de forwarding pour :
• Permettre à des noeuds congestionnés d’accéder au
réseau,
• Répartir la perte d’énergie.
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Un exemple.
Q5=3
v5=3
Q2=2
v2=3
Puits
QI5=9
Q2=6
Q6=3
v6=3
Q1=1
v1=4
Q4=2
v4=5
Q3=2
v3=2
QI6=9
Q1=4
Puits
Q7=3
v7=3
Coûts GRAB
Q4=10
QI3=4
QI7=9
Coûts GRAB modifiés
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Simulations.. à venir ! .
→ Simulateur OMNET++
→ Utilisation de l’extension pour Réseaux de
Capteurs développée par Louisiana State
University
(http://csc.lsu.edu/sensor_web/simulator.html).
→ Actuellement, on a amélioré la couche
physique de ce simulateur pour modéliser les
collisions.
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Simulations.. à venir ! .
Couche Application
Couche Réseau
Couche MAC
Couche Physique
Module Radio
Fonction de Coodination
Simulateur de réseaux de capteurs (LSU Simulator):
Batterie
CPU
Capteur
Canal Mesure
Canal radio
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Questions.
Encore du travail..
Vos questions sont les bienvenues !
Prise en compte des interfrences et de la congestion dans le routage – p. 21/23
Réferences
[1] W. Heinzelman, A. Chandrakasan and H. Balakrishnan, "Energy-Efficient
Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks," In Proceedings of HICSS
’00, January 2000.
[2] M. Younis, M. Youssef and K. Arisha, ŞEnergy-Aware Routing in Cluster-Based
Sensor NetworksŤ, in Proceedings of IEEE/ACM MASCOTS2002, Fort Worth, TX, USA,
October 2002.
[3] A. Manjeshwar and D. P. Agarwal, "APTEEN: A hybrid protocol for efficient routing
and comprehensive information retrieval in wireless sensor networks," In Proceedings of
IPDPS 2002.
[4] C. Intanagonwiwat, R. Govindan and D. Estrin, "Directed diffusion: A scalable and
robust communication paradigm for sensor networks", In Proceedings of MobiCom’00,
Boston, MA, August 2000.
[5]Y. Yu, D. Estrin, and R. Govindan, ’Geographical and Energy-Aware Routing: A
Recursive Data Dissemination Protocol for Wireless Sensor Networks,’ UCLA Computer
Science Department Technical Report, UCLA-CSD TR-01-0023, May 2001.
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Réferences
[6] D. Ganesan, R. Govindan, S. Shenker, and D. Estrin. ’Highly-Resilient,
Energy-Efficient Multi-path Routing in Wireless Sensor Networks,’ Mobile Computing und
Communications Review,Vol.4, No. 5, October 2001.
[7] L. Bush, C. Carothers and B.K. Szymanski ’Algorithm for Optimizing Energy Use and
Path Resilience in Sensor Networks’ In Proceedings of EWSN, Istanbul, Turkey, January
31-February 2, 2005, pp. 391-396.
[8] Fan Ye, Gary Zhong, Songwu Lu, Lixia Zhang, ’GRAdient Broadcast: A Robust Data
Delivery Protocol for Large Scale Sensor Networks’ In ACM Wireless Networks (WINET)
Journal, Vol. 11, No.2, March 2005
Prise en compte des interfrences et de la congestion dans le routage – p. 23/23