Vers une structuration auto-stabilisante des réseaux Ad Hoc

International audienceIn this paper, we present a self-stabilizing asynchronous distributed clustering algorithm that builds non-overlapping k-hops clusters. Our approach does not require any initialization. It is based only on information from neighboring nodes with periodic messages exchange. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state after a finite number of steps. Firstly, we prove that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires (u+1)* log(2n+k+3) bits per node, whereΔu represents node's degree, n is the number of network nodes and k represents the maximum hops number. Secondly, using OMNet++ simulator, we performed an evaluation of our proposed algorithm.Dans cet article, nous proposons un algorithme de structuration auto-stabilisant, distribuéet asynchrone qui construit des clusters de diamètre au plus 2k. Notre approche ne nécessite aucuneinitialisation. Elle se fonde uniquement sur l’information provenant des noeuds voisins à l’aided’échanges de messages. Partant d’une configuration quelconque, le réseau converge vers un étatstable après un nombre fini d’étapes. Nous montrons par preuve formelle que pour un réseau de nnoeuds, la stabilisation est atteinte en au plus n + 2 transitions. De plus, l’algorithme nécessite uneoccupation mémoire de (u + 1) log(2n + k + 3) bits pour chaque noeud u où u représente ledegré (nombre de voisins) de u et k la distance maximale dans les clusters. Afin de consolider lesrésultats théoriques obtenus, nous avons effectué une campagne de simulation sous OMNeT++ pourévaluer la performance de notre solution

Self-organizing and routing in mobile ad hoc networks

Nos travaux se positionnent dans le cadre de l'algorithmique distribuée et plus particulièrement des réseaux ad hoc. Les réseaux ad hoc sont auto-organisés en permettant des échanges directs entre nœuds mobiles et ne reposent sur aucune infrastructure. Chaque nœud peut se déplacer librement et indépendamment des autres impliquant une modification perpétuelle de la topologie. Dans ce contexte, la probabilité que des défaillances surviennent dans le réseau est importante. Ces défaillances gênent le bon fonctionnement du réseau et peuvent même entrainer une paralysie de celui-ci. C'est pourquoi la conception de solutions pour de tels réseaux nécessitent des mécanismes de gestion de fautes. Parmi ceux-ci, l'approche d'auto-stabilisation permet à un système de gérer les fautes transitoires. Nous étendons cette approche pour répondre aux principaux problèmes liés à la mobilité des nœuds. Notre objectif est de répondre à un double besoin d'auto-organisation du réseau et d'optimisation du nombre de messages échangés. Notre approche consiste à découper le réseau en clusters afin de lui donner une structure hiérarchique. Cette dernière rend l'utilisation du réseau plus efficace et plus performante. L'algorithme que nous avons développé à cet effet est auto-stabilisant et n'est basé que sur des connaissances locales. Nous exploitons cette solution pour proposer deux utilisations efficaces : la diffusion d'informations dans le réseau et le routage. La diffusion d'informations exploite un arbre couvrant inter-clusters, construit sans surcoût, en parallèle de la clusterisation. Le routage quant à lui exploite cet arbre pour permettre à la fois d'optimiser le délai de bout en bout et le nombre de messages échangés.Our work relies in the domain of distributed system, more preciselly ad hoc networks. Ad hoc networks are self-organized allowing direct exchanges between mobile nodes and do not rely on any infrastruture. Each node can move freely and independently of each others involving continuous topology variability. In this context, the probability that a failure occurs in the network is high. These failures hinder the proper functioning of the network and even causes its paralysis. Therefore, designing solutions for such networks requires fault management mechanisms. Among these, a self-stabilizating approach allows the system to withstand transient faults. We extend this approach to answer the problems induced by nodes mobility. We have two main objectives: a self-organizing network and optimizing number of exchanged messages. Our approach consists in dividing the network into clusters in order to give it a hierarchical structure. This solution allows a more efficient and effective network use. The algorithm that we developed for this purpose is a self-stabilizing algorithm based only on local informations. Based on this solution, we propose two efficient use cases: Information broadcast and a routing protocol. Information broadcast uses an inter-cluster spanning tree, generated without any overhead. In the same time as the clustering process. The routing protocol uses this tree for both round trip and number of exchanged messages optimization

Tree and cluster management for MANET

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Self-Stabilizing Clustering Algorithm for Ad Hoc Networks

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Clustering auto-stabilisant à k sauts dans les réseaux Ad Hoc

International audienceAd hoc networks offer many applications areas because of their easy of deployment. Communication that takes place by diffusion is typically expensive and may cause network saturation. To optimize these communications, one approach is to structure the network into clusters. In this paper, we present a self-stabilizing asynchronous distributed algorithm that builds k-hops clusters. Our approach does not require any initialization. It is based only on information from neighboring nodes with periodic exchange of messages. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state after a finite number of steps. We prove that the stabilization is reached at most n + 2 transitions and uses at most n ∗ log(2n + k + 3) space, where n is the number of network nodes. Using the Omnet++ simulator, we performed an evaluation of our approach.Les réseaux ad hoc offrent de nombreux domaines d'application du fait de leur facilité de déploiement. La communication qui s'effectue classiquement par diffusion est couteuse et peut entrainer une saturation du réseau. Pour optimiser ces communications, une approche est de structurer le réseau en clusters. Dans cet article, nous présentons un algorithme de clustering asynchrone, distribué et auto-stabilisant qui construit des clusters à k sauts. Notre approche ne nécessite aucune initialisation. Elle se base uniquement sur l'information provenant des noeuds voisins à l'aide d'échange périodique de messages. Partant d'une configuration quelconque, le réseau converge à un état stable au bout d'un nombre fini d'étapes. Par un schéma de preuve, nous montrons que pour un réseau de n noeuds, la stabilisation est atteinte au plus en n+2 transitions et nécessite au plus une occupation mémoire de n*log(2n+k+3). Avec des simulations sous Omnet++, nous évaluons les performances moyennes de notre algorithme

Self-Stabilizing k-Hops Clustering Algorithm for Wireless Ad Hoc Networks

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Vers une structuration auto-stabilisante des réseaux Ad Hoc

In this paper, we present a self-stabilizing asynchronous distributed clustering algorithm that builds non-overlapping k-hops clusters. Our approach does not require any initialization. It is based only on information from neighboring nodes with periodic messages exchange. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state after a finite number of steps. Firstly, we prove that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires (u+1)* log(2n+k+3) bits per node, whereΔu represents node's degree, n is the number of network nodes and k represents the maximum hops number. Secondly, using OMNet++ simulator, we performed an evaluation of our proposed algorithm.Dans cet article, nous proposons un algorithme de structuration auto-stabilisant, distribuéet asynchrone qui construit des clusters de diamètre au plus 2k. Notre approche ne nécessite aucuneinitialisation. Elle se fonde uniquement sur l’information provenant des noeuds voisins à l’aided’échanges de messages. Partant d’une configuration quelconque, le réseau converge vers un étatstable après un nombre fini d’étapes. Nous montrons par preuve formelle que pour un réseau de nnoeuds, la stabilisation est atteinte en au plus n + 2 transitions. De plus, l’algorithme nécessite uneoccupation mémoire de (u + 1) log(2n + k + 3) bits pour chaque noeud u où u représente ledegré (nombre de voisins) de u et k la distance maximale dans les clusters. Afin de consolider lesrésultats théoriques obtenus, nous avons effectué une campagne de simulation sous OMNeT++ pourévaluer la performance de notre solution

Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering Protocol for Ad Hoc Networks: the case of WSNs

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