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系統識別號 U0002-2607201006215500
中文論文名稱 在無線感測網路中考量電量平衡之資料收集機制
英文論文名稱 An Energy-Efficient Data Collecting Mechanism with Mobile Sink for WSNs
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生中文姓名 施建均
研究生英文姓名 Chien-Chun Shih
學號 797410254
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2010-06-11
論文頁數 46頁
口試委員 指導教授-張志勇
委員-張兆村
委員-蘇民揚
委員-洪麗玲
委員-張志勇
中文關鍵字 資料收集  電量平衡 
英文關鍵字 Data Collecting  Energy-Efficient 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 收集感測器所偵測到的資料(Data Collecting)為無線感測網路(WSNs)中一重要的研究議題。傳統以樹狀拓樸當作資料收集的繞徑方式,在Sink附近的感測器會因過度地幫助其他感測器代傳資料,導致電量過度消耗而提早死亡。為了解決此問題,一些文獻利用Mobile Sink在監控區中移動並收集資料[1][2][3][4],將傳遞封包的工作盡量分給較多的感測器來共同承擔,以減輕感測器的負擔。然而,其電量平衡的程度仍可改善。本論文針對圓形監控區擬研發一讓感測器電量平衡之資料收集制,利用Mobile Sink在多個環狀軌道中行走,透過耗電量的評估,計算出Mobile Sink 移動的路徑軌跡,以達到全區電量平衡。實驗結果顯示,本論文所提出之資料收集技術確實可平衡監控區中所有感測器之電量消耗,且達到延長整個感測網路之生命期的目標。
英文摘要 Data collection problem is one of the important issues in Wireless Sensor Networks (WSNs). Constructing a tree from all sensor nodes to the sink node is the simplest way for data collection but raises the energy unbalance problem where nodes closer to sink has heavier data-relaying workload and thus exhaust their energy earlier. To cope with the energy balancing problem, a number of mobile-sink mechanisms have been proposed that change the location of mobile sink for migrating the workload of data relaying from one sensor to another. However, the efficiency of energy balancing can be further improved. This paper proposes an energy-balanced data-collection mechanism which determines the movement trajectory of mobile sink such that the data relaying workloads of all sensors can be totally balanced. Performance study reveals that the proposed mechanism can balance the energy consumptions of all sensors and thus prolong the network lifetime.
論文目次 一、簡介 1
二、網路環境與問題描述 6
2.1 網路環境 6
2.2 問題描述 7
三、The Proposed Energy-Efficient Data Collecting Mechanism 11
3.1 Phase I: Initialization Phase 12
3.2 Phase II: Energy Estimation Phase 13
3.3 Phase III: Trajectory Construction Phase 21
四、模擬實驗 24
五、結論 37
參考文獻 38
附錄-英文論文 40

圖目錄
圖(1).Mobile Sink沿著監控區之外圍部份移動,除了位於灰色區域中之感測器可直接傳送資料至Mobile Sink外,其餘感測器皆須透過其鄰居代傳資料。 4
圖(2).本論文將監控區切割成k個環狀軌道,讓Mobile Sink行走並沿路收集感測器所感測到的資訊。 7
圖(3).一個軌道中感測器的數量與Mobile Sink所繞行之圈數息息相關,透過式(11)至式(13),我們可推導出任一軌道ti中感測器之數量ni。 12
圖(4).當Mobile Sink在任一軌道ti繞行時,位於不同軌道之感測器sa、sb與sc所消耗之電量必定不同。 16
圖(5).Case 1考慮Mobile Sink與感測器sj分別位於軌道ti與tj中,且ti > tj成立之情況。 16
圖(6).Case 2考慮Mobile Sink與感測器sj分別位於軌道ti與tj中,且ti < tj成立之情況。 18
圖(7).Case 3考慮Mobile Sink與感測器sj位於同一軌道中,即ti = tj成立之情況。 19
圖(8).Mobile Sink在任一軌道ti繞行一圈後,任一軌道tj中的任一個感測器sj所消耗之電量eij,可根據軌道ti與tj之相對位置關係,分成三種不同的情況討論。 21
圖(9).三種機制之監控環境與所收集感測器資料的通訊範圍。(a). Stationary Sink在監控區中心收集資料之環境圖,其中灰色區域為其通訊範圍。(b). RMDC收集機制之環境圖,其中,灰色環型區域為Mobile Sink繞行之軌道與通訊半徑所包含之範圍。(c). EEDC收集機制之環境圖,每個區塊為Mobile Sink繞行之軌道與通訊半徑所包含之範圍。 26
圖(10).EEDC之收集機制下Mobile Sink繞行軌道並收集資料的工作情境。(a). Mobile Sink以速度每分鐘40 m於軌道1繞行146圈。(b). Mobile Sink以速度每分鐘120 m於軌道2繞行219圈。(c). Mobile Sink以速度每分鐘200 m於軌道3繞行1463圈。 28
圖(11).Stationary Sink收集機制、文獻[4]之收集機制RMDC及本論文所提出之機制EEDC等三種機制,對於資料收集之總次數之比較。 31
圖(12).比較EEDC及RMDC兩種資料收集機制其最外圈部份之感測器與最內圈感測器之電量變化量 。其中,EEDC之Mobile Sink由最內圈軌道開始繞行。 33
圖(13).EEDC 與RMDC兩種資料收集機制其最外圈部份之感測器與最內圈感測器之電量變化量 。EEDC之Mobile Sink由最外圈之軌道開始繞行依序往最內圈之軌道進行資料收集。 34
圖(14).x軸表示第幾個軌道,而y軸表示Mobile Sink完成第幾個軌道的繞行及收集資料的動作,此圖例是由第一個軌道依序完成繞行至第三個軌道,在z軸的部份表示Mobile Sink完成軌道的繞行及收集資料的動作後,所累積傳送的封包數量。 36

表目錄
表 I.實驗參數 25

參考文獻 [1] Ming Ma , Yuanyuan Yang , “SenCar: An Energy-Efficient Data Gathering Mechanism for Large-Scale Multihop Sensor Networks,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 18, no. 10, October 2007, pp. 1476–1488.
[2] Miao Zhao, Ming Ma , Yuanyuan Yang, ”Mobile Data Gathering with Space-Division Multiple Access in Wireless Sensor Networks,” IEEE InfoCom, 2008.
[3] Miao Zhao, Yuanyuan Yang, “Bounded Relay Hop Mobile Data Gathering in Wireless Sensor Networks,” IEEE MASS, 2009.
[4] Waleed Alsalih, Hossam Hassanein, and Selim Akl,” Routing to a Mobile Data Collector on a Predefined Trajectory,” IEEE ICC, 2009.
[5] L. Schwiebert, S.K.S. Gupta, and J. Weinmann, “Research Challenges in Wireless Networks of Biomedical Sensors,” ACM MobiCom, 2001.
[6] P. Juang, H. Oki, Y. Wang, M. Martonosi, L. Peh, and D.Rubenstein, “Energy-Efficient Computing for Wildlife Tracking:Design Tradeoffs and Early Experiences with Zebranet,” ASPLOS, 2002.
[7] I. Vasilescu, K. Kotay, D. Rus, M. Dunbabin, and P. Corke, “Data Collection, Storage and Retrieval with an Underwater Sensor Network,” ACM SenSys, 2005.
[8] J. N. Al-Karaki and A. E. Kamal, “Routing Techniques in Wireless Sensor Networks: A Survey,” IEEE Wireless Communication, vol. 11, no. 6, December 2004, pp. 6–28.
[9] Alper Bereketli and Ozgur B. Akan”Event-to-Sink Directed Clustering in Wireless Sensor Networks,” IEEE WCNC, 2009.
[10] Jiong Wang and Sirisha Medidi, “Topology Control for Reliable Sensor-to-Sink Data Transport in Sensor Networks,” IEEE ICCC, 2008.
[11] Y. T. Hou et al., “On Energy Provisioning and Relay Node Placement for Wireless Sensor Networks,” IEEE Transactions Wireless Communication, vol. 4, no. 5, September 2005, pp. 2579–90.
[12] Q. Wang et al., “Locally Optimal Relay Node Placement in Heterogeneous Wireless Sensor Networks,” IEEE GlobeCom, 2005.
[13] Xiangwen Liu, Huifeng Hou, Hongyi Yu, Hanying Hu, “LEBR: A Localized Energy Balancing Routing Algorithm in Wireless Sensor Networks,” IEEE ICCT, 2006.
論文使用權限
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