Efficient Algorithm for Serial Data Fusion in Wireless - - PowerPoint PPT Presentation

Efficient ¡Algorithm ¡for ¡Serial ¡Data ¡ Fusion ¡in ¡Wireless ¡Sensor ¡Networks ¡

• A. ¡Mostefaoui1, ¡M. ¡Melkemi2 ¡and ¡A. ¡Boukerche3 ¡

¡

1University ¡of ¡Franche-­‑Comté, ¡France ¡ 2University ¡of ¡haute ¡Alsace, ¡France ¡ 3University ¡of ¡OBawa, ¡Canada. ¡ ¡

Query ¡Processing ¡in ¡WSN ¡

ObjecFve ¡: ¡answer ¡queries ¡like: ¡“what ¡is ¡the ¡average ¡temperature ¡in ¡ the ¡monitored ¡area?” ¡ ¡

• Warehouse ¡approaches: ¡raw ¡data ¡is ¡first ¡sent ¡to ¡the ¡sink ¡before ¡

query ¡processing; ¡i.e., ¡two ¡independent ¡processes. ¡ ¡

– Query ¡precision. ¡ – OveruFlizaFon ¡of ¡the ¡network ¡resources ¡and ¡poor ¡scalability. ¡

• In-­‑network ¡centralized ¡approaches: ¡a ¡tree ¡rooted ¡at ¡the ¡sink ¡is ¡

constructed ¡and ¡data ¡is ¡aggregated ¡in ¡intermediate ¡nodes. ¡ ¡

– Reduced ¡uFlizaFon ¡of ¡network ¡resources ¡in ¡comparison ¡to ¡warehouse ¡ approach, ¡ – Vulnerability ¡and ¡poor ¡scalability. ¡ ¡

¡

2 ¡

Query ¡Processing ¡in ¡WSN ¡

• Distributed ¡approaches: ¡derive ¡an ¡esFmate ¡of ¡a ¡parameter ¡
• r ¡funcFon ¡of ¡interest ¡from ¡raw ¡(sensed) ¡data. ¡The ¡

esFmate ¡is ¡successively ¡(i.e., ¡iteraFvely) ¡carried ¡out ¡ through ¡local ¡computaFons ¡from ¡the ¡exchanged ¡data ¡ between ¡immediate ¡neighbors. ¡ ¡

– No ¡central ¡base ¡staFon ¡is ¡required, ¡ – MulF-­‑hop ¡communicaFons ¡are ¡avoided ¡(no ¡need ¡to ¡maintain ¡ rooFng ¡data), ¡ ¡ – Robustness ¡and ¡good ¡scalability. ¡ ¡ – Important ¡communicaFons ¡consumpFon ¡to ¡reach ¡the ¡ convergence, ¡ – Query ¡response ¡Fme ¡parFcularly ¡important ¡due ¡to ¡their ¡ iteraFve ¡nature ¡on ¡one ¡hand ¡and ¡to ¡the ¡number ¡of ¡packet ¡ collision ¡they ¡generate ¡on ¡the ¡other ¡hand. ¡ ¡ ¡

¡

3 ¡

Query ¡Processing ¡in ¡WSN ¡

• Serial ¡approaches: ¡the ¡esFmate ¡is ¡successively ¡(i.e., ¡serially) ¡

updated ¡from ¡node ¡to ¡node ¡unFl ¡all ¡nodes ¡in ¡the ¡network ¡ are ¡visited. ¡The ¡last ¡node ¡holds ¡the ¡right ¡esFmate. ¡ ¡ ¡ ¡

– Very ¡efficient ¡in ¡terms ¡of ¡reducing ¡communicaFons ¡compared ¡ to ¡centralized ¡and ¡distributed ¡approaches. ¡ ¡ – Require ¡the ¡construcFon ¡of ¡an ¡Hamiltonian ¡path ¡through ¡the ¡ network ¡(Known ¡to ¡be ¡NP-­‑Complete ¡problem), ¡ – The ¡cost ¡of ¡finding ¡such ¡a ¡path, ¡in ¡a ¡“decentralized” ¡manner ¡to ¡ ensure ¡scalability, ¡is ¡very ¡high, ¡ – High ¡vulnerability ¡

¡

4 ¡

• M. ¡Rabbat ¡and ¡R. ¡Nowak. ¡“QuanFzed ¡incremental ¡algorithms ¡for ¡distributed ¡opFmizaFon”. ¡IEEE ¡Journal ¡on ¡

Selected ¡Areas ¡in ¡CommunicaFons, ¡23(4):798-­‑808, ¡2005. ¡

Query ¡Processing ¡in ¡WSN ¡

QuesFon: ¡how ¡could ¡serial ¡approaches ¡meet ¡ WSN ¡requirements ¡(i.e., ¡scalability) ¡whilst ¡ maintaining ¡their ¡performances? ¡ ¡

5 ¡

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

¡

6 ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

• Requirements: ¡

– Serial ¡nature, ¡ – Decentralized ¡and ¡Localized: ¡no ¡extra-­‑knowledge ¡ ¡than ¡what ¡is ¡already ¡ available ¡(i.e., ¡informaFon ¡about ¡immediate ¡neighbors ¡and ¡their ¡locaFons) ¡is ¡ used, ¡ – Query ¡Completeness: ¡all ¡nodes ¡contribute ¡in ¡the ¡query; ¡i.e., ¡it ¡should ¡visit ¡all ¡ nodes ¡in ¡the ¡network, ¡ ¡ – Random ¡topology: ¡could ¡handle ¡all ¡network ¡topologies. ¡ ¡

¡

• AssumpFons: ¡

– Nodes ¡know ¡their ¡geographical ¡locaFons ¡and ¡those ¡of ¡their ¡immediate ¡ neighbors, ¡ – All ¡nodes ¡are ¡connected ¡(network ¡connecFvity), ¡ – The ¡Query ¡IniFator ¡Node ¡(QIN) ¡could ¡be ¡any ¡node ¡in ¡the ¡network ¡(oken ¡the ¡ sink). ¡

7 ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

DefiniFons: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Boundary ¡Traversal ¡Algorithm: ¡whenever ¡started ¡from ¡a ¡boundary ¡node, ¡all ¡ visited ¡nodes ¡belong ¡to ¡the ¡same ¡boundary. ¡ ¡ ¡

8 ¡

Network Boundary Hole Boundary N

j

N

i

N

Network Boundary Nodes Hole Boundary Nodes

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

9 ¡

StarFng ¡Node ¡ ¡External ¡Boundary ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

10 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

11 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

12 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

13 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

14 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Overview: ¡

¡

15 ¡

Ending ¡Node ¡ StarFng ¡Node ¡

Well ¡suitable ¡for ¡dense ¡and ¡hole ¡free ¡topologies ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Problem: ¡unvisited ¡region ¡disconnecFvity ¡

¡

16 ¡

Ending ¡Node ¡ StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡bridge ¡node ¡

¡

17 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Problem: ¡looping ¡around ¡holes ¡

¡

18 ¡

StarFng ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

¡

19 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

20 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

21 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

22 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

23 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

24 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

25 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

26 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

27 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

28 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

29 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

30 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

31 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

SoluFon: ¡breaking ¡holes ¡ ¡

32 ¡

StarFng ¡Node ¡ HGN ¡ Ending ¡Node ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

33 ¡ Previous Node

1 2 3 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 5 9 8 7 6

False HGN True HGN Broken links Hole 1 Hole 2 (a) (b)

1 2 3 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 9 8 7 6

Broken links Hole 1 Hole 2

5

Hole Control Packet (HCP)

Problem: ¡imbricated ¡holes ¡(False ¡HGN) ¡ SoluFon: ¡Hole ¡Control ¡Packet ¡ launched ¡by ¡the ¡HGN ¡

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

34 ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Boundary ¡Traversal ¡Algorithm: ¡

¡

35 ¡

• A. ¡Mostefaoui, ¡M. ¡Melkemi ¡and ¡A. ¡Boukerche ¡“Localized ¡Rou-ng ¡Approach ¡to ¡Bypass ¡Holes ¡

in ¡Wireless ¡Sensor ¡Networks” ¡IEEE ¡TransacFons ¡on ¡Computers, ¡to ¡apprear. ¡ ¡

Starting Points Boundary CS N1 N2 N3 N4

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

36 ¡

Peeling ¡Algorithme ¡

Start ¡Node ¡DetecFon: ¡

¡

37 ¡ N4 N6 N7 N9 N2 N17 N10 N8 N15 N14 N13 N12 N11 N16 N5 N3 N1

Virtual node Sink First NBN

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

38 ¡

Proof ¡of ¡correctness ¡

• ObjecFve: ¡prove ¡that ¡PA ¡guaranFes ¡all ¡nodes ¡contribuFon ¡in ¡the ¡query ¡

(i.e., ¡visits ¡all ¡nodes) ¡whatever ¡the ¡configuraFon ¡of ¡the ¡network ¡is. ¡ ¡

• Two ¡steps: ¡

– Step ¡1: ¡prove ¡that ¡PA ¡terminates ¡(free ¡of ¡looping). ¡ ¡ ¡ – Step ¡2: ¡prove ¡that ¡the ¡generated ¡sequence ¡of ¡visited ¡nodes ¡ contains ¡all ¡network ¡nodes. ¡ ¡ ¡

39 ¡

Proof ¡of ¡correctness ¡

Step ¡1: ¡ ¡ ¡

40 ¡

Proof ¡of ¡correctness ¡

Step ¡1: ¡ ¡

41 ¡

Proof ¡of ¡correctness ¡

Step ¡1: ¡ ¡

42 ¡

Proof ¡of ¡correctness ¡

Step ¡2: ¡ ¡ ¡

43 ¡

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

44 ¡

Performance ¡Evalua@on ¡

• Compared ¡Approaches: ¡Depth ¡First ¡Search ¡(DFS) ¡and ¡PA. ¡
• Metrics: ¡

– CommunicaFon ¡Efficiency ¡(# ¡hops) ¡ – Consumed ¡Energy, ¡ – Query ¡Time-­‑To-­‑End ¡(i.e., ¡query ¡responsiveness) ¡

• Senngs: ¡

45 ¡

Performance ¡Evalua@on ¡

• CommunicaFon ¡Efficiency: ¡

46 ¡

100 200 300 400 500 600 700 800 50 100 150 200 250 300 Communications (# of hops) Number of nodes DFS PA Optimal

Performance ¡Evalua@on ¡

• Energy ¡ConsumpFon ¡and ¡Query ¡Time-­‑To-­‑End ¡

47 ¡

100 200 300 400 500 600 50 100 150 200 250 300 Energy Consumption (mJ) Number of nodes DFS PA 1000 2000 3000 4000 5000 6000 50 100 150 200 250 300 Time-to-End (ms) Number of nodes DFS PA

Outline ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

48 ¡

Conclusion ¡and ¡Future ¡Work ¡

• Efficient ¡and ¡Scalable ¡serial ¡approach ¡for ¡data ¡fusion ¡in ¡WSN. ¡ ¡
• TheoreFcally ¡proven ¡to ¡ensure ¡query ¡completeness ¡(i.e., ¡visiFng ¡all ¡

nodes) ¡in ¡any ¡network ¡configuraFon. ¡

• Suitable ¡for ¡dense ¡and ¡large ¡scale ¡deployments. ¡ ¡

¡

49 ¡

Conclusion ¡and ¡Future ¡Work ¡

• Could ¡be ¡opFmized ¡in ¡heterogeneous ¡density ¡deployments ¡ ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

• SFll ¡vulnerable ¡to ¡link ¡and ¡node ¡failures. ¡ ¡

¡

50 ¡ BRN linearity Cyclic Nodes Starting Node

Thanks… ¡

• Our ¡approach: ¡Peeling ¡Algorithm ¡(PA) ¡

– PA ¡Overview ¡ – Boundary ¡Traversal ¡Algorithm ¡ – StarFng ¡Node ¡DetecFon ¡

• Proof ¡of ¡Correctness ¡
• Performance ¡EvaluaFon ¡
• Conclusion ¡and ¡Future ¡Works ¡

51 ¡