環境発電を用いた通信システムのための高効率MACプロトコルの実環境特性に関する研究

近年、高範囲の環境情報を効率的に長期間観測する技術として，無線センサネットワーク（WSNs: Wireless Sensor Networks）への注目が高まっている．さらに各センサ端末にエナジーハーベスティング（EH: Energy Harvesting）電源を具備することで，半永久的に情報を取得可能なWSNsの実現が期待されている．しかし，EH電源のみを用いたWSNsでは，各端末は一次電池ではなく，自然界から回収される電力のみによって動作するため，各端末の動作電源は微弱かつ確率的に変動する性質をもつ．そのため各端末の消費電力がEH電源からの回収電力を上回った場合は，各端末が電池切れを引き起こし，ネットワークが動作不能となることが懸念される．よって，各端末の電池切れに対してロバスト性をもち，通信の必要が生じた時のみ通信を行うことで，省電力性を達成する方式が必要となる．　媒体アクセス制御（MAC: Medium Access Control）層における研究では，端末間の時間同期を行うことなく，日和見的に通信を行う受信機駆動型MACが検討されている．特に，Intermittent-receiver driven data transmission（IRDT）は，高い省電力性と通信品質を達成する通信方式として知られている．IRDTは，各端末の供給電力が確率的に変動することを考慮していない．そのため，EH電源を用いたWSNsにおいては，回収電力が小さい端末が動作不能に陥る可能性があり，通信品質の劣化を引き起こす．そこでIRDTに対して，EH電源からの回収電力の多寡と通信可能端末数の情報を用いて，適応的に各端末が間欠間隔を制御することで消費電力制御を可能にしたEnergy-Neutral Receiver-Initiated MAC（ENRI-MAC）が提案されており，IRDTに比べ，高い通信品質を達成可能であることが示されている．しかし，ENRI-MACの特性評価は，各端末の回収電力を3つのクラスタに分類することで回収電力の多寡を考慮した疑似的なモデルで性能評価を行ったものであり，実環境に則して空間的・時間的に回収電力が変化するモデルにおいて，同様に高い通信品質を達成するかについては議論の余地がある．　そこで本研究では，ENRI-MACの間欠間隔の動的制御機能が通信品質を改善し得るかを評価するため，実環境の回収電力モデルに即した特性評価を行う．回収電力は環境的要因により変動し，同一の実験環境で評価することが困難であるため，今回は実環境に多数の照度センサを配置することで，日中の照度を実測し，この値を回収電力の実測値として用いた計算機シミュレーションを行う．数値評価を通じて，実環境では，間欠間隔の伸延を行うことで自端末の消費電力を低減する機能が，他端末の消費電力を著しく増加させてしまい，ネットワーク内に電池切れを連鎖的に引き起こし，通信品質を劣化させる可能性があることを明らかにする．　この問題を解決するために，本稿ではENRI-MACにおいて提案される間欠間隔設計を見直すことで，回収電力をENRI-MACよりも効率的に利用可能な間欠間隔を制御可能改良された改良ENRI-MACを提案する．さらに，先に述べた実環境に即した回収電力モデルにおいて，提案する改良ENRI-MACの間欠間隔設計が高い通信品質を達成可能であることを示す．電気通信大学201

Building a green connected future: smart (Internet of) Things for smart networks

The vision of Internet of Things (IoT) promises to reshape society by creating a future where we will be surrounded by a smart environment that is constantly aware of the users and has the ability to adapt to any changes. In the IoT, a huge variety of smart devices is interconnected to form a network of distributed agents that continuously share and process information. This communication paradigm has been recognized as one of the key enablers of the rapidly emerging applications that make up the fabric of the IoT. These networks, often called wireless sensor networks (WSNs), are characterized by the low cost of their components, their pervasive connectivity, and their self-organization features, which allow them to cooperate with other IoT elements to create large-scale heterogeneous information systems. However, a number of considerable challenges is arising when considering the design of large-scale WSNs. In particular, these networks are made up by embedded devices that suffer from severe power constraints and limited resources. The advent of low-power sensor nodes coupled with intelligent software and hardware technologies has led to the era of green wireless networks. From the hardware perspective, green sensor nodes are endowed with energy scavenging capabilities to overcome energy-related limitations. They are also endowed with low-power triggering techniques, i.e., wake-up radios, to eliminate idle listening-induced communication costs. Green wireless networks are considered a fundamental vehicle for enabling all those critical IoT applications where devices, for different reasons, do not carry batteries, and that therefore only harvest energy and store it for future use. These networks are considered to have the potential of infinite lifetime since they do not depend on batteries, or on any other limited power sources. Wake-up radios, coupled with energy provisioning techniques, further assist on overcoming the physical constraints of traditional WSNs. In addition, they are particularly important in green WSNs scenarios in which it is difficult to achieve energy neutrality due to limited harvesting rates. In this PhD thesis we set to investigate how different data forwarding mechanisms can make the most of these green wireless networks-enabling technologies, namely, energy harvesting and wake-up radios. Specifically, we present a number of cross-layer routing approaches with different forwarding design choices and study their consequences on network performance. Among the most promising protocol design techniques, the past decade has shown the increasingly intensive adoption of techniques based on various forms of machine learning to increase and optimize the performance of WSNs. However, learning techniques can suffer from high computational costs as nodes drain a considerable percentage of their energy budget to run sophisticated software procedures, predict accurate information and determine optimal decision. This thesis addresses also the problem of local computational requirements of learning-based data forwarding strategies by investigating their impact on the performance of the network. Results indicate that local computation can be a major source of energy consumption; it’s impact on network performance should not be neglected