Implementation of coverage problem in wireless sensor network based on unit Disk model

Wireless sensor networks (WSNs) have a wide range of applicability in many industrial and civilian applications such as industrial process monitoring and control, environment and habitat monitoring, machine health monitoring, home automation, health care applications, nuclear reactor control, fire detection, object tracking and traffic control. A WSN consists of spatially distributed autonomous sensors those cooperatively monitor the physical or environmental conditions including temperature, sound, vibration, motion, pressure or pollutants. In sensor networks where the environment is needed to be remotely monitored, the data from the individual sensor nodes is sent to a central base station (often located far from the network), through which the end-user can access data. The number of sensor nodes in a Wireless Sensor Network can vary in the range of hundreds to thousands. Such a network may have many challenges like low energy consumption, functional independence, efficient distributed algorithms, transmission routes, coverage, synchronization, topology control, robustness and fault tolerance, cost of maintaining the sensors and lifetime of the network

Clusterización y triangulación de redes inalámbricas heterogéneas para la infraestructura de medición avanzada de energía eléctrica

This article is intended to comparing clustering algorithms, triangulation and minimal spanning tree on heterogeneous networks raises them to be applied for the deployment of the communications network of the advanced metering infrastructure, important for the development of smart grids as regards stage the exchange of information between the smart meter customer and electricity distribution companies, thus forming a neighborhood area network (NAN). Clustering algorithms compared here warn georeferenced scenarios to bind and form clusters of smart meters; Furthermore triangulation algorithms are employed to solve scenarios betwen regions to form segments of a neighborhood area network. On the other hand, they hope to know the best algorithm comparing the performance and the algorithm that minimizes the number of cluster to cover all meter population. Moreover, the algorithm helps to optimize the minimal spanning tree to connect the clusters obtaining the best coverage through the union of Vononi-Delaunay for triangulation.En este artículo se plantea la comparación de algoritmos de clusterización, triangulación y el árbol de mínima expansión sobre redes heterogéneas inalámbricas, los mismos que se aplicarán para el despliegue de la red de comunicaciones de la infraestructura de medición avanzada, etapa importante para el desarrollo de redes eléctricas inteligentes en lo que respecta al intercambio de información entre el medidor inteligente del cliente y las empresas de distribución eléctrica, formando así una red de área de vecindario. Los algoritmos de clusterización comparados con el trabajo advierten escenarios geo-referenciados para aglutinar y formar conglomerados de medidores inteligentes; por otro lado los algoritmos de triangulación se usan para escenarios entre regiones para formar los sectores de la red de área de barrio. En un segundo instante se espera conocer el algoritmo que tiene un mejor rendimiento, minimice la cantidad de clústeres necesarios para aglutinar la población de medidores y luego permita optimizar mejor el árbol de expansión para la conexión de clústeres obteniendo la mejor cobertura por medio de la dualidad Voronoi-Delaunay

Development of a GIS-based method for sensor network deployment and coverage optimization

Au cours des dernières années, les réseaux de capteurs ont été de plus en plus utilisés dans différents contextes d’application allant de la surveillance de l’environnement au suivi des objets en mouvement, au développement des villes intelligentes et aux systèmes de transport intelligent, etc. Un réseau de capteurs est généralement constitué de nombreux dispositifs sans fil déployés dans une région d'intérêt. Une question fondamentale dans un réseau de capteurs est l'optimisation de sa couverture spatiale. La complexité de l'environnement de détection avec la présence de divers obstacles empêche la couverture optimale de plusieurs zones. Par conséquent, la position du capteur affecte la façon dont une région est couverte ainsi que le coût de construction du réseau. Pour un déploiement efficace d'un réseau de capteurs, plusieurs algorithmes d'optimisation ont été développés et appliqués au cours des dernières années. La plupart de ces algorithmes reposent souvent sur des modèles de capteurs et de réseaux simplifiés. En outre, ils ne considèrent pas certaines informations spatiales de l'environnement comme les modèles numériques de terrain, les infrastructures construites humaines et la présence de divers obstacles dans le processus d'optimisation. L'objectif global de cette thèse est d'améliorer les processus de déploiement des capteurs en intégrant des informations et des connaissances géospatiales dans les algorithmes d'optimisation. Pour ce faire, trois objectifs spécifiques sont définis. Tout d'abord, un cadre conceptuel est développé pour l'intégration de l'information contextuelle dans les processus de déploiement des réseaux de capteurs. Ensuite, sur la base du cadre proposé, un algorithme d'optimisation sensible au contexte local est développé. L'approche élargie est un algorithme local générique pour le déploiement du capteur qui a la capacité de prendre en considération de l'information spatiale, temporelle et thématique dans différents contextes d'applications. Ensuite, l'analyse de l'évaluation de la précision et de la propagation d'erreurs est effectuée afin de déterminer l'impact de l'exactitude des informations contextuelles sur la méthode d'optimisation du réseau de capteurs proposée. Dans cette thèse, l'information contextuelle a été intégrée aux méthodes d'optimisation locales pour le déploiement de réseaux de capteurs. L'algorithme développé est basé sur le diagramme de Voronoï pour la modélisation et la représentation de la structure géométrique des réseaux de capteurs. Dans l'approche proposée, les capteurs change leur emplacement en fonction des informations contextuelles locales (l'environnement physique, les informations de réseau et les caractéristiques des capteurs) visant à améliorer la couverture du réseau. La méthode proposée est implémentée dans MATLAB et est testée avec plusieurs jeux de données obtenus à partir des bases de données spatiales de la ville de Québec. Les résultats obtenus à partir de différentes études de cas montrent l'efficacité de notre approche.In recent years, sensor networks have been increasingly used for different applications ranging from environmental monitoring, tracking of moving objects, development of smart cities and smart transportation system, etc. A sensor network usually consists of numerous wireless devices deployed in a region of interest. A fundamental issue in a sensor network is the optimization of its spatial coverage. The complexity of the sensing environment with the presence of diverse obstacles results in several uncovered areas. Consequently, sensor placement affects how well a region is covered by sensors as well as the cost for constructing the network. For efficient deployment of a sensor network, several optimization algorithms are developed and applied in recent years. Most of these algorithms often rely on oversimplified sensor and network models. In addition, they do not consider spatial environmental information such as terrain models, human built infrastructures, and the presence of diverse obstacles in the optimization process. The global objective of this thesis is to improve sensor deployment processes by integrating geospatial information and knowledge in optimization algorithms. To achieve this objective three specific objectives are defined. First, a conceptual framework is developed for the integration of contextual information in sensor network deployment processes. Then, a local context-aware optimization algorithm is developed based on the proposed framework. The extended approach is a generic local algorithm for sensor deployment, which accepts spatial, temporal, and thematic contextual information in different situations. Next, an accuracy assessment and error propagation analysis is conducted to determine the impact of the accuracy of contextual information on the proposed sensor network optimization method. In this thesis, the contextual information has been integrated in to the local optimization methods for sensor network deployment. The extended algorithm is developed based on point Voronoi diagram in order to represent geometrical structure of sensor networks. In the proposed approach sensors change their location based on local contextual information (physical environment, network information and sensor characteristics) aiming to enhance the network coverage. The proposed method is implemented in MATLAB and tested with several data sets obtained from Quebec City spatial database. Obtained results from different case studies show the effectiveness of our approach

On solving coverage problems in a wireless sensor network using voronoi diagrams

Abstract. Owing to numerous potential applications, wireless sensor networks have been the focus of a lot of research efforts lately. In this note we study one fundamental issue in such networks, namely the coverage problem, in which we would like to determine whether a region of interest is sufficiently covered by a given set of sensors. This problem is motivated by monitoring applications in sensor networks, as well as robustness concerns and protocol requirements. We show that the coverage problem and some of its variants can be treated in a unified manner using suitable generalizations of the Voronoi diagram. As a result, we are able to give algorithms that have better runtimes than those proposed in previous works (see, e.g., [5, 6]). Our approach also yields efficient algorithms for coverage problems where the sensing region of a sensor is an ellipse or an Lp–ball, where p ≥ 1

Μελέτη λύσεων στο πρόβλημα της κάλυψης φράγματος σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων

Τα Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων (Wireless Sensor Networks - WSN), έχουν γνωρίσει τεράστια εξέλιξη τα τελευταία δέκα χρόνια και αποτελούν μία περιοχή με μεγάλη ερευνητική δραστηριότητα. Ωστόσο, λόγω κάποιων από τις ιδιαιτερότητές τους, οι κόμβοι ενός ΑΔΑ υπόκεινται σε λειτουργικούς και σχεδιαστικούς περιορισμούς, που δημιουργούν νέες προκλήσεις και αντικείμενα έρευνας με σκοπό τη βελτιστοποίηση της απόδοσης καθώς και της διάρκειας ζωής του δικτύου. Οι ιδιαιτερότητες των δικτύων αυτών δημιουργούν νέα πεδία εφαρμογής, όπως για παράδειγμα ιατρικά, επιστημονικά και επιχειρηματικά πεδία. Αξιοποιούνται, λοιπόν, με επιτυχία σε κάθε είδους εφαρμογές όπως και σε αυτές της ασφάλειας. Η κάλυψη φράγματος αποτελεί ένα από τα πιο κρίσιμα ζητήματα στα ΑΔΑ για τις εφαρμογές ασφάλειας που έχουν ως στόχο τον εντοπισμό των εισβολέων που προσπαθούν να εισέρθουν σε προστατευόμενες περιοχές. Παρ’ όλα αυτά, είναι δύσκολο να επιτευχθεί η επιθυμητή κάλυψη φράγματος μετά από την αρχική τυχαία παράταξη των αισθητήρων επειδή η τοποθεσία τους δεν μπορεί να ελεγχθεί ή να προβλεφθεί. Αντικείμενο της διπλωματικής εργασίας είναι η παρουσίαση αλγορίθμων που βελτιώνουν την ποιότητα της κάλυψης φράγματος τόσο όσον αφορά την καλύτερη κάλυψη μίας περιοχής όσο και την καλύτερη ενεργειακή απόδοση των ίδιων των αισθητήρων. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι αυτοί κατατάσσονται με βάση τα πεδία εφαρμογής τους καθώς και με βάση τα μοναδικά τους χαρακτηριστικά. Τέλος, γίνεται αναφορά σε ποια χαρακτηριστικά ενός αλγορίθμου πρέπει να δίνεται προσοχή, τις σχεδιαστικές τους αρχές καθώς και τι επιπλέον θα μπορούσαν οι αλγόριθμοι αυτοί να υποστηρίζουν για το μέλλον.Wireless Sensor Networks (WSN) have seen a tremendous development over the last ten years and they are a region of great research activity. However, because of some of their peculiarities, the nodes of an WSN are subject to functional and design constraints that create new challenges and research objects to optimize performance and network life. The peculiarities of these networks create new fields of application, such as medical, scientific and business fields. They are therefore successfully used in all kinds of security applications. Barrier coverage is one of the most critical issues in security planning applications for detecting invaders attempting to enter protected areas. However, it is difficult to achieve the desired barrier coverage after the initial random alignment of the sensors because their location cannot be controlled or predicted. The aim of the diploma thesis is to present algorithms that improve the quality of barrier coverage both in terms of better area coverage and better energy efficiency of sensors themselves. In addition, these algorithms are ranked according to their application domains and their unique characteristics. Finally, reference is made to which features of an algorithm should be given attention, their design principles as well as what additional these algorithms could support for the future