Balancing energy consumption in clustered wireless sensor networks

International audienceClustering in wireless sensor networks is an efficient way to structure and organize the network. It aims at identifying a subset of nodes within the network and bind it to a leader (i.e. cluster-head). The leader becomes in charge of specific additional tasks like gathering data from all nodes in its cluster and sending them by using a longer range communication to a sink. As a consequence, a cluster-head exhausts its battery more quickly than regular nodes. In this paper, we present four variants of BLAC, a novel Battery-Level Aware Clustering family of schemes. BLAC considers the battery-level combined with another metric to elect the cluster-head . The cluster-head role is taken alternately by each node to balance energy consumption. Due to the local nature of the algorithms, keeping the network stable is easier. BLAC aims at maximizing the time with all nodes alive to satisfy application requirements. Simulation results show that BLAC improves the full network lifetime three times more than traditional clustering schemes by balancing energy consumption over nodes and still delivering high data ratio.Le clustering dans les réseaux de capteurs sans-fil est un moyen efficace de structurer et d'organiser le réseau. Il vise à identifier un sous-ensemble de nœuds dans le réseau et à lui attribuer un leader (i.e. un cluster-head). Le leader est alors chargé de tâches supplémentaires spécifiques comme collecter les données des autres nœuds du cluster et les envoyer à un puits via des communications longue distance. En conséquence, le cluster-head épuise sa batterie plus rapidement que les nœuds ordinaires. Dans cet article, nous présentons quatre variantes de BLAC, une nouvelle famille d'algorithmes de clustering sensible au niveau de batterie. BLAC considère le niveau de batterie combiné à une autre métrique pour élire les cluster-heads. Le rôle de cluster-head est assumé alternativement par différent nœuds pour équilibrer la consommation énergétique. Grâce à la nature locale des algorithmes, le réseau reste stable. BLAC maximise la durée de vie du réseau avec tous les nœuds en vie pour remplir les besoins des applications. Les résultats de simulation montrent que BLAC améliore le durée de vie du réseau jusqu'à trois fois plus que les algorithmes de clustering traditionnels en équilibrant la consommation énergétique sur les différents nœuds tout en conservant un bon taux de livraison

Geographic Routing with Partial Position Information

International audienceGeographic routing protocols show good properties for Wireless Sensor Networks (WSN). They are stateless, local and scalable. However they require that each node of the network is aware of its own position. While it may be possible to equip each node with GPS receiver, even if it is costly, there are some issues and receiving a usable GPS signal may be difficult in some situations. For these reasons, we propose a geographic routing algorithm, called HGA, able to take advantages of position informations of nodes when available but also able to continue the routing in a more traditional way if position information is not available. We show with simulations that our algorithm offers an alternative solution to classical routing algorithm (non-geographic) and offers better performances for network with a density above 25 and more than 5% of nodes are aware of their position

On the Impact of Network Topology on Wireless Sensor Networks Performances - Illustration with Geographic Routing

Poster in the Tenth ACM International Symposium on Performance Evaluation of Wireless Ad Hoc, Sensor, and Ubiquitous Networks (PE-WASUN 2013)Wireless Sensor Networks (WSN) are composed of constrained devices and deployed in unattended and hostile environments. Most papers presenting solutions for WSN evaluate their work over random topologies to highlight some of their "good" performances. They rarely study these behaviors over more than one topology. Yet, the topology used can greatly impact the routing performances. This is what we demonstrate in this paper. We present a study of the impact of network topology on algorithms performance in Wireless Sensor Networks and illustrate it with geographic routing. Geographic routing is a family of routing algorithms using nodes coordinates to route data packet from source to destination. We measure the impact of different network topologies from realistic ones to regular and unrealistic ones through extensive simulations. Studied algorithms are common geographic greedy algorithms with different heuristics from the literature. We show that different topologies can lead to a difference of up to 25% on delivery ratio and average route length and more than 100% on overall cost of transmissions

Clustering pour l'optimisation de la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil

International audienceLe clustering dans les réseaux de capteurs sans fil est un moyen efficace de structurer le réseau. Son but est d'identifier un sous-ensemble de nœuds dans le réseau et de lui attribuer un chef (un cluster-head). Celui-ci sera en charge de tâches spécifiques comme l'agrégation de données. L'exécution de ces tâches additionnelles entraîne une augmentation de la consommation énergétique et une diminution de la durée de vie du nœud. Dans ce papier, nous introduisons BLAC, une nouvelle famille d'algorithmes pour clustering. BLAC considère la combinaison du niveau d'énergie restante à d'autres métriques pour l'élection du cluster-head. Les résultats de simulations montrent que BLAC permet de multiplier par 7 la durée de vie du réseau sans nœud éteint sur le réseau considéré

Energy-based Clustering for Wireless Sensor Network Lifetime Optimization

International audienceClustering in wireless sensor networks is an efficient way to structure and organize the network. It aims to identify a subset of nodes within the network and bind it a leader (i.e. cluster-head). This latter becomes in charge of specific additional tasks like gathering data from all nodes in its cluster and sending them by using a longer range communication to a sink. As a consequence, a cluster-head exhausts its battery more quickly than regular nodes. In this paper, we present BLAC, a novel Battery-Level Aware Clustering family of schemes. BLAC considers the battery-level combined with another metric to elect the cluster-head. It comes in four variants. The cluster-head role is taken alternately by each node to balance energy consumption. Due to the local nature of the algorithms, keeping the network stable is easier. BLAC aims to maximize the time with all nodes alive to satisfy application requirements. Simulation results show that BLAC improves the full network lifetime 3-time more than traditional clustering schemes by balancing energy consumption over nodes and still delivering high data percentage

On the Impact of Network Topology on Wireless Sensor Networks Performances Illustration with Geographic Routing

International audienceWireless Sensor Networks (WSN) are composed of constrained devices and deployed in unattended and hostile environments. Most papers presenting solutions for WSN evaluate their work over random topologies to highlight some of their "good" performances. They rarely study these behaviors over more than one topology. Yet, the topology used can greatly impact the routing performances. This is what we demonstrate in this paper. We present a study of the impact of the network topology on algorithm performance in WSNs and illustrate it with the geographic routing. Geographic routing relies on node coordinates to route data packets from source to destination. We measure the impact of different network topologies from realistic ones to regular and very popular ones through extensive simulation and experimentation campaigns. We show that different topologies can lead to a difference of up to 25% on delivery ratio and average route length and more than 100% on energy costs

Concurrent Geometric Multicasting

We present MCFR, a multicasting concurrent face routing algorithm that uses geometric routing to deliver a message from source to multiple targets. We describe the algorithm's operation, prove it correct, estimate its performance bounds and evaluate its performance using simulation. Our estimate shows that MCFR is the first geometric multicast routing algorithm whose message delivery latency is independent of network size and only proportional to the distance between the source and the targets. Our simulation indicates that MCFR has significantly better reliability than existing algorithms

Using SensLAB as a First Class Scienti c Tool for Large Scale Wireless Sensor Network Experiments

International audienceThis paper presents a description of SensLAB(Very Large Scale Open Wireless Sensor Network Testbed) that has been developed and deployed in order to allow the evaluation through experimentations of scalable wireless sensor network protocols and applications. SensLAB's main and most important goal is to o er an accurate open access multiusers scienti c tool to support the design, the development tuning, and the experimentation of real large-scale sensor network applications. The SensLAB testbed is composed of 1024 nodes over 4 sites. Each site hosts 256 sensor nodes with speci c characteristics in order to o er a wide spectrum of possibilities and heterogeneity. Within a given site, each one of the 256 nodes is able both to communicate via its radio interface to its neighbors and to be con gured as a sink node to exchange data with any other "sink node". The hardware and software architectures that allow to reserve, con gure, deploy rmwares and gather experimental data and monitoring information are described. We also present demonstration examples to illustrate the use of the SensLAB testbed and encourage researchers to test and benchmark their applications/protocols on a large scale WSN testbed

Self-organisation of multi-hop wireless networks in smart cities

Les villes actuelles sont de plus en plus connectées. Les compteurs sont relevés sans-fil et à distance. Les luminaires des villes communiquent pour économiser l’énergie tandis que les engins de ramassage communiquent avec les poubelles pour planifier les tournées. Ces réseaux sont sans infrastructure et les nœuds capteurs puisent leur énergie dans une batterie limitée.Dans cette thèse j'analyse les problématiques des réseaux sans-fil muti-sauts dans les villes intelligentes. J’étudie dans un premier temps l’importance et l’impact de la topologie sur les performances réseau. Plus précisément, au travers de simulations et d’études expérimentales, je démontre que le placement des nœuds impacte les performances des algorithmes de routage géographique. Je propose ensuite une famille d’algorithmes de clustering pour réseaux de capteurs sans-fil reposant sur l’hypothèse qu’un chef de cluster consomme plus d’énergie que les autres nœuds. L’idée principale de ces algorithmes est que le rôle de cluster-head doit être attribué en fonction du niveau d’énergie des nœuds et de leur voisinage. Ces algorithmes ont été testés grâce à des simulations sur des topologies de villes réalistes avec des paramètres de simulation tirés du monde réel. Enfin, je propose un algorithme de routage pour les villes intelligentes ayant pour base deux techniques de routage. Il repose sur l'hypothèse que seulement une partie des nœuds dispose de l'information de sa position. Je montre qu’il est possible d’obtenir des performances proches des algorithmes de routage géographique, même sous cette hypothèse.In recent years, cities have become more and more connected. Readings of the electricity usage are being performed wirelessly. In order to reduce the energy consumption, lampposts became intelligent, while the garbage trucks communicate with dust bins in order to plan the garbage collection tours. These networks often lack the infrastructure and sensor nodes rely on a battery with a limited capacity. In this thesis, I analyze the issues of multi-hop wireless networks in smart cities. First, I study the significance and impact of network topologies on network performance. More precisely, through simulations and an experimental study, I show that the placement of nodes impacts the performance of geographic routing algorithms. Then, I propose a set of clustering algorithms for wireless sensor networks that optimize the lifetime of the network. The key hypothesis is that a cluster-head is consuming more energy than a regular node. This set of algorithms, named BLAC, creates multi-hop clusters in which each cluster-head is the root of a tree. The main idea is that the role of each cluster-head should be assigned regarding the remaining energy of nodes and their neighborhood. These algorithms have been tested through simulations based on realistic city topologies with simulation parameters resembling the real world.In the end, I propose a routing algorithm for large scale smart cities that combines two geographic routing techniques. It relies on the hypothesis that only a fraction of nodes in the network are aware of their positions. I show that it is possible to achieve the performance close to classical routing algorithms, even under this hypothesis

Auto-organisation des réseaux sans-fil multi-sauts dans les villes intelligentes

In recent years, cities have become more and more connected. Readings of the electricity usage are being performed wirelessly. In order to reduce the energy consumption, lampposts became intelligent, while the garbage trucks communicate with dust bins in order to plan the garbage collection tours. These networks often lack the infrastructure and sensor nodes rely on a battery with a limited capacity. In this thesis, I analyze the issues of multi-hop wireless networks in smart cities. First, I study the significance and impact of network topologies on network performance. More precisely, through simulations and an experimental study, I show that the placement of nodes impacts the performance of geographic routing algorithms. Then, I propose a set of clustering algorithms for wireless sensor networks that optimize the lifetime of the network. The key hypothesis is that a cluster-head is consuming more energy than a regular node. This set of algorithms, named BLAC, creates multi-hop clusters in which each cluster-head is the root of a tree. The main idea is that the role of each cluster-head should be assigned regarding the remaining energy of nodes and their neighborhood. These algorithms have been tested through simulations based on realistic city topologies with simulation parameters resembling the real world. In the end, I propose a routing algorithm for large scale smart cities that combines two geographic routing techniques. It relies on the hypothesis that only a fraction of nodes in the network are aware of their positions. I show that it is possible to achieve the performance close to classical routing algorithms, even under this hypothesis.Les villes du futur et actuelles sont de plus en plus connectées. Les relèves de compteur électrique, de gaz et d'eau se font de plus en plus à distance et sans-fil. Les luminaires des villes deviennent intelligents et communiquent pour économiser l'énergie et offrir un éclairage adapté. Les engins de ramassage des ordures communiqueront bientôt avec les poubelles afin d'anticiper les tournées de ramassage et de mieux connaître le contenu des containers. Pour des questions de coûts et de rapidité de déploiement, ces réseaux sont souvent sans infrastructure. Par ailleurs, pour les mêmes raisons, chaque nœud du réseau puise son énergie dans une batterie donc la capacité est limitée. Il convient donc pour ces réseaux particuliers, déployés dans un environnement contraint, de trouver des solutions d'organisation et de communication adaptées. À travers cette thèse je propose d'étudier la problématique des réseaux sans-fil multi-sauts dans les villes intelligentes. J'étudie dans un premier temps l'importance et l'impact de la topologie sur les performances réseau. Plus précisément, au travers de simulations et d'études expérimentales, je démontre que le placement des nœuds impacte les performances des algorithmes et que, par conséquent, il est nécessaire d'étudier les algorithmes pour réseaux de capteurs sans-fil sur des topologies qui correspondent à l'application ciblée. Je propose ensuite une famille d'algorithmes de clustering pour réseaux de capteurs sans-fil permettant d'optimiser la durée de vie du réseau. L'hypothèse clé de ces algorithmes est qu'un chef de cluster (cluster-head ) consomme plus d'énergie qu'un nœud sans rôle particulier. En effet, le cluster-head se voit souvent attribuer des tâches supplémentaires telles que l'agrégation de données et la transmission à un nœud puits, plus lointain donc plus coûteux à joindre. Cette famille d'algorithmes nommée BLAC permet de créer des clusters multi-sauts dans lesquels chaque tête de cluster est la racine d'un arbre qui compose le cluster. Dans chaque cluster, les données sont acheminées vers le cluster-head grâce à un gradient routing. L'idée principale de ces algorithmes est que le rôle de cluster-head doit être attribué en fonction du niveau d'énergie des nœuds et de leur voisinage. Ces algorithmes ont été testés grâce à des simulations sur des topologies de villes réalistes avec des paramètres de simulation tirés du monde réel. Enfin, je propose un algorithme de routage pour des réseaux de villes intelligentes à large échelle. Cet algorithme repose sur l'hypothèse que seulement certains nœuds du réseau ont une connaissance de leur position. Cette position peut être acquise parce que ces nœuds sont équipés d'une puce de localisation (telle que le GPS) ou parce qu'ils sont fixes et configurés au moment du déploiement avec leur position pré-programmée. Cet algorithme epose sur la combinaison de deux techniques de routage, classique et géographique : AODV et Greedy geographic routing. Je montre qu'il est possible d'obtenir des performances proches des algorithmes de routage géographique alors même qu'un sous ensemble des nœuds du réseau n'a pas connaissance de sa position