MobileR : Multi-hop energy efficient localised mobile georouting in wireless sensor and actuator networks

International audienceThis paper addresses the usage of actuators (sensors with controlled mobility) for routing in wireless sensor and actuator networks. Different routing protocols have been proposed to improve routing in terms of energy efficiency through the use of controlled mobility enabled sensors . We introduce MobileR. Unlike literature proposals also using actuators, MobileR considers the cost of a full path toward one of its neighbours instead of the cost of the direct edge toward it. To do so, MobileR computes in advance the possible routing paths over the next hops relying on the one-hop neighbours and their possible relocations. Moreover MobileR is fully localised and stateless. We evaluate our solution in terms of cumulative energy consumption with regard to network density. Experiments show that, with sufficient node degree, energy used for routing is significantly reduced and so network lifetime is extended

Greedy Routing Recovery Using Controlled Mobility in Wireless Sensor Networks

International audienceOne of the most current routing families in wireless sensor networks is geographic routing. Using nodes location, they generally ap- ply a greedy routing that makes a sensor forward data to route to one of its neighbors in the forwarding direction of the destination. If this greedy step fails, the routing protocol triggers a recovery mechanism. Such re- covery mechanisms are mainly based on graph planarization and face traversal or on a tree construction. Nevertheless real-world network pla- narization is very difficult due to the dynamic nature of wireless links and trees are not so robust in such dynamic environments. Recovery steps generally provoke huge energy overhead with possibly long inefficient paths. In this paper, we propose to take advantage of the introduction of controlled mobility to reduce the triggering of a recovery process. We propose Greedy Routing Recovery (GRR) routing protocol. GRR en- hances greedy routing energy efficiency as it adapts network topology to the network activity. Furthermore GRR uses controlled mobility to relocate nodes in order to restore greedy and reduce energy consuming recovery step triggering. Simulations demonstrate that GRR successfully bypasses topology holes in more than 72% of network topologies avoid- ing calling to expensive recovery steps and reducing energy consumption while preserving network connectivity

Routage multi-flots économe en énergie dans les réseaux de capteurs et actionneurs

International audienceL'introduction d'actionneurs capables de se déplacer sur ordre dans les réseaux de capteurs a permis l'émergence d'un nouveau genre de protocoles de routage. Ceux-ci tirent parti de cette nouvelle possibilité de relocaliser les éléments du réseau pour adapter dynamiquement sa topologie au trafic. Ils vont ainsi faire se déplacer physiquement les nœuds au fur et à mesure du routage afin d'optimiser le coût des transmissions radio. Toutefois, dans les réseaux de capteurs, il y a souvent plusieurs nœuds géographiquement proches pour reporter un même événement à la station de base. Les messages routés empruntent alors différents chemins qui sont physiquement proches, et certains nœuds appartiennent à plusieurs d'entre eux. Ces derniers vont alors sans cesse devoir se relocaliser sur les différents chemins et donc mourir prématurément. En réponse à ce problème, nous proposons PAMAL, le premier protocole de routage qui optimise la topologie réseau et sait tirer avantage des intersections des chemins de routage de manière complètement locale. PAMAL va ainsi provoquer la fusion des chemins de routage qui se croisent, et ce de plus en plus près des sources au cours et du temps. Les résultats de simulations montrent que ce comportement associé à un mécanisme d'agrégation permet d'améliorer la durée de vie du réseau de 37 %

Heterogeneous data reduction in WSN: Application to Smart Grids

International audienceThe transformation of existing power grids into Smart Grids (SGs) aims to facilitate grid energy automation for a better quality of service by providing fault tolerance and integrating renewable energy resources in the power market. This evolution towards a smarter electricity grid requires the ability to transmit in real time a maximum of data on the network usage. A Wireless Sensor Network (WSN) distributed across the power grid is a promising solution, given the reduced cost and ease of deployment of such networks. These advantages come up against the unstable radio links and limited resources of WSN. In order to reduce the amount of data sent over the network, and thus reduce energy consumption, data prediction is a potent solution of data reduction. It consists on predicting the values sensed by sensor nodes within certain error threshold, and resides both at the sensors and at the sink. The raw data is sent only if the desired accuracy is not satisfied, thereby reducing data transmission. We focus on time series estimation with Least Mean Square (LMS) for data prediction in WSN, in a Smart Grid context, where several applications with different data types and Quality of Service (QoS) requirements will exist on the same network. LMS proved its simplicity and robustness for a wide variety of applications, but the parameters selection (step size and filter length) can directly affect its global performance, choosing the right ones is then crucial. Having no clear and robust method on how to optimize these parameters for a variety of applications, we propose a modification of the original LMS that consists of training the filter for a certain time with the data itself in order to customize the aforementioned parameters. We consider different types of real data traces for the photo voltaic cells monitoring. Our simulation results provide a better data prediction while minimizing the mean square error compared to an existing solution in literatur

Fonction objectif pour un RPL adapté aux Smart Grids

International audienceL'acheminement des données dans l'Internet des Objets a depuis toujours été un défi. En effet, il s'agit de router des données dans un réseau caractérisé par une hétérogénéité omniprésente : logicielle, matérielle, mais aussi applicative. En réponse, l'IETF (Internet Engineering Task Force) a standardisé le protocole de routage généraliste RPL (Routing Protocol for Low-Power and Lossy networks). Toutefois, RPL n'est pas adapté pour les Smart Grids car sa fonction objectif de base, MRHOF (Minimum Rank with Hysteresis Objective Function) avec ETX (Expected Transmission Count), ne gère pas la qualité de service. Or, dans un Smart Grid, les différents messages de contrôle ou de commande (relevé de compteur, activation d'une centrale) doivent être traités avec une qualité et priorité différente. En réponse, on présente un travail en cours : OFQS. OFQS est une fonction objectif qui comprend une métrique multi-objectifs mOFQS. Cette métrique intègre à la fois la qualité des liens, le délai d'acheminement des paquets et aussi l'énergie restante dans les batteries des noeuds. OFQS/mOFQS assure ainsi une différentiation dans la qualité de service adaptée aux différentes applications des Smart Grids en la comparant avec MRHOF/ETX. Par la suite, notre approche pourra être paramétrée, permettant ainsi à chaque application de choisir son niveau de QoS (Quality of Service) sur la base de ses besoins

QoS-compliant Data Aggregation for Smart Grids

International audienceThe Smart Grid (SG) aims to transform the current electric grid into a "smarter" network where the integration of renewable energy resources, energy efficiency and fault tolerance are the main benefits. A Wireless Sensor Network (WSN) controlling and exchanging messages across the grid is a promising solution because of its infrastructure free and ease of deployment characteristics. This comes at the cost of resource constrained and unstable links for such networks. The management of communication is then an issue: billions of messages with different sizes and priorities are sent across the network. Data aggregation is a potential solution to reduce loads on the communication links, thus achieving a better utilization of the wireless channel and reducing energy consumption. On the other hand, SG applications require different Quality of Service (QoS) priorities. Delays caused by data aggregation must then be controlled in order to achieve a proper communication. In this paper, we propose a work in progress, that consists of a QoS efficient data aggregation algorithm with two aggregation functions for the different traffics in a SG network. We expect to reduce the energy consumption while respecting the data delivery delays for the different SG applications

Heterogeneous data reduction in WSN: Application to Smart Grids

International audienceThe transformation of existing power grids into Smart Grids (SGs) aims to facilitate grid energy automation for a better quality of service by providing fault tolerance and integrating renewable energy resources in the power market. This evolution towards a smarter electricity grid requires the ability to transmit in real time a maximum of data on the network usage. A Wireless Sensor Network (WSN) distributed across the power grid is a promising solution, given the reduced cost and ease of deployment of such networks. These advantages come up against the unstable radio links and limited resources of WSN. In order to reduce the amount of data sent over the network, and thus reduce energy consumption, data prediction is a potent solution of data reduction. It consists on predicting the values sensed by sensor nodes within certain error threshold, and resides both at the sensors and at the sink. The raw data is sent only if the desired accuracy is not satisfied, thereby reducing data transmission. We focus on time series estimation with Least Mean Square (LMS) for data prediction in WSN, in a Smart Grid context, where several applications with different data types and Quality of Service (QoS) requirements will exist on the same network. LMS proved its simplicity and robustness for a wide variety of applications, but the parameters selection (step size and filter length) can directly affect its global performance, choosing the right ones is then crucial. Having no clear and robust method on how to optimize these parameters for a variety of applications, we propose a modification of the original LMS that consists of training the filter for a certain time with the data itself in order to customize the aforementioned parameters. We consider different types of real data traces for the photo voltaic cells monitoring. Our simulation results provide a better data prediction while minimizing the mean square error compared to an existing solution in literatur

Energy Efficient Multi-Flow Routing in Mobile Sensor Networks.

International audienceControlled mobility is one of the most complex challenges in Wireless Sensor Networks (WSN). Only a few routing protocols consider controlled mobility in order to extend the network lifetime. They are all designed to optimize the physical route topology from a source to a destination. However, there is often more than one sensor which reports an event to the sink in WSN. In existing solutions, this leads to oscillation of nodes which belong to different routes and their premature death. Experiments show that the need of a routing path merge solution is high. As a response we propose the first routing protocol which locates and uses paths crossing to adapt the topology to the network traffic in a fully localized way while still optimizing energy efficiency. Furthermore the protocol makes the intersection to move away from the destination, getting closer to the sources, allowing higher data aggregation and energy saving. Our approach outperforms existing solutions and extends network lifetime up to 37%

Geographic routing in wireless sensor and actuator networks

Cette thèse se positionne dans le contexte des réseaux sans fil multi-sauts (réseaux de capteurs/actionneurs/robots mobiles). Ces réseaux sont composés d’entités indépendantes à la puissance limitée et fonctionnant sur batteries qui communiquent exclusivement par voie radio. Pour pouvoir relayer les messages d’un robot à une station de base, on utilise des protocoles dits « de routage» qui ont en charge de déterminer quel robot doit relayer le message. Nous nous sommes basés sur le protocole CoMNet, qui adapte la topologie du réseau à son trafic lors du routage afin d’économiser de l’énergie en déplaçant les robots. Mais modifier la topologie c'est aussi modifier les possibilités de routage. Nous proposons donc MobileR (Mobile Recursivity) qui choisit le prochain noeud en ayant anticipé par le calcul les conséquences de tous les changements de topologie possibles. Un autre problème vient du fait qu’il y a souvent plusieurs nœuds qui détectent un même événement et vont émettre des messages à router vers la station de base. Ces messages vont finir par se croiser, et le nœud de croisement va sans cesse être relocalisé sur chacun des chemins. Le protocole PAMAL (PAth Merging ALgorithm) détecte ces intersections : il va provoquer une fusion des chemins de routage en amont du nœud de croisement et une agrégation de paquets en aval. Enfin, le protocole GRR (Greedy Routing Recovery) propose un mécanisme de récupération pour augmenter le taux de délivrance des messages dans les réseaux de capteurs/actionneurs avec obstacle(s). En effet, les protocoles de routage actuels échouent face à un obstacle. GRR va permettre de contourner l’obstacle en relocalisant des nœuds tout autour.This thesis is about wireless multi-hop networks such as sensor/actuator networks and actuator networks. Those networks are composed of independent entities which have limited computing and memory capabilities and are battery powered. They communicate through the radio medium and do not require any static infrastructure. In order to relay messages between actuators up to the base station, we use what is called "routing protocols". My works rely on CoMNet, the first geographic routing protocol which aims to adapt the network topology to the routed traffic in order to save energy. Nevertheless, CoMNet does not consider the consequences of those relocations more than in a one-hop way. We proposed MobileR (Mobile Recursivity), which anticipates the routing in a multi-hop manner through computations over its one-hop neighbors. Hence it can select the “best” next forwarding node according to its knowledge. Another important topic is that events are likely to be detected by multiple sensors and all of them transmit message toward the destination. But those messages are likely to cross over an intersection node. This crossing provokes useless oscillation for it and premature node death. The PAMAL (PAth Merging ALgorithm) routing algorithm detects those routing path crossing and provokes a path merging upstream and uses a packet aggregation downstream. Finally, the Greedy Routing Recovery (GRR) protocol takes controlled mobility into account in order to increase delivery rate on topology with holes or obstacles. GRR includes a dedicated relocation pattern which will make it circumvent routing holes and create a routing path

Routage g éographique dans les r éseaux de capteurs et actionneurs

This thesis is about wireless multi-hop networks such as wireless sensors networks or hybrid sensor/actuator networks and actuator networks. Those kinds of networks are composed of independent entities (nodes, i.e. the robots) which have very limited computing and memory capabilities. Moreover, they are battery powered and have to work in an efficient way. They communicate through the radio medium and do not require any static infrastructure. In order to relay messages between actuators up to the base station, we use what is called "routing protocols". In order to be efficient, those protocols have to find a routing path, over multiple robots, in a local and distributed manner, without any global knowledge about the network. My works rely on CoMNet, the first geographic routing protocol which relies on the controlled mobility of the robots while guaranteeing network connectivity despite their movements. CoMNet relocates next hop node on each routing step, according to a predefined relocation pattern. Its aims to adapt the network topology to the routed traffic in order to save energy. Nevertheless, CoMNet does not consider the consequences of those relocations more than in a one-hop way. By making node N relocating node N +1 on the routing path, CoMNet adapts the topology locally. But CoMNet ignores the fact that making this N + 1 node move changes its routing possibilities too. We proposed MobileR (Mobile Recursivity), a new routing protocol which takes this phenomena into account. MobileR, at each routing step, anticipates the routing in a multi-hop manner through computations over its one-hop neighbors. It makes the current forwarding node compute all the possible routing paths toward the destination using relocation patterns recursively. The cost-over-progress of each path is computed and the next hop selected is the first hop on the best computed path. Still, the protocol is completely localized and no information, except the forwarding packet, is shared between nodes. On the one hand, the relocating nodes principle is not without consequences. It brings new issues to solve. For instance, in wireless sensor networks, events are likely to be detected by multiple sensors. Consequently, on events occurrence, multiple sensors transmit message toward the destination. But those source nodes are geographically close, as they report the same event. Hence the routing paths for the data they transmit are very close and even merge close to the destination. This phenomena has to be considered. In current routing protocol for actuators, those common routing path parts provoke useless oscillation and premature node death as relocating scheme compete for the same nodes. As a response to this phenomena, I propose the PAMAL (PAth Merging ALgorithm) routing algorithm. PAMAL detects those routing path crossing and handles them in a purely localized way. It makes nodes oscillation stop and provokes a path merging upstream and uses a packet aggregation downstream. Thanks to this behavior, PAMAL makes the network lifetime increase up to 37% with the simplest possible aggregation. But on the other hand, controlled mobility also makes possible new answers to old routing issues in wireless sensors networks. The Greedy Routing Recovery (GRR) routing protocol takes controlled mobility into account in order to increase delivery rate on topology with holes or obstacles. Indeed, None of the few existing routing protocols for actuator networks proposes any mechanism to bypass obstacles or topology holes where greedy routing is impossible. They all rely on a greedy forwarding routing strategy toward destination node. Hence they all fail when the current holding node has no neighbor closer to the destination than itself. GRR includes a dedicated relocation pattern which will make it bypass routing holes and create a routing path on which greedy forwarding will be possible. The obstacle, or hole, is circumvented by relocating nodes all around. Thanks to this light recovery, next routing are going to be in a fully greedy forwarding way. Simulation results show that the light recovery mechanism we use in GRR has a hit ratio of 72% over network topologies where traditional CoMNet fails.Cette thèse se positionne dans le contexte des réseaux sans fil multi-sauts tels les réseaux de capteurs ou les réseaux de capteurs/actionneurs ou encore de robots mobiles. Ces réseaux sont composés d'entités (nœuds) indépendantes (c.-à-d. les robots) possédant des capacités limitées en termes de taille mémoire, de capacité de calcul et sont soumis à des contraintes énergétiques fortes (ces composants reposent sur des batteries). Ils communiquent exclusivement par voie radio, il n'y a donc aucune infrastructure fixe. Pour pouvoir relayer les messages d'un robot à une station de base, on utilise des protocoles dits " de routage" qui ont en charge de déterminer quel robot doit relayer le message, de façon locale et distribuée, sans connaissance globale du réseau. Nous nous sommes basé sur CoMNet, le premier protocole de routage géographique utilisant la mobilité contrôlée tout en garantissant la connexité de celui-ci. CoMNet va, à chaque routage, relocaliser le prochain saut selon un schéma de relocalisation prédéfini de manière à adapter la topologie du réseau à son trafic, et ce afin d'économiser de l'énergie. CoMNet propose trois schémas de relocalisation différents adaptés à différents environnements, et l'on en choisit un au démarrage du réseau. Toutefois, CoMNet, en faisant bouger le prochain nœud N, va certes adapter la topologie, mais aussi modifier le voisinage de ce même nœud. Quand ça sera à lui de transmettre le message il n'aura plus forcément les mêmes possibilités, ses voisins ayant changé. La relocalisation d'un nœud N va servir de base pour celle de N + 1 et les suivants dans le routage. En réponse à ce problème, nous avons proposé MobileR (Mobile Recursivity). MobileR va, à chaque étape du routage, essayer d'anticiper sur plusieurs sauts pour choisir le prochain noeud. Il va calculer la relocalisation des voisins N et pour chacun d'entre eux les multiples N + 1 possibles, etc. MobileR va donc calculer à chaque étape du routage les coûts sur progrès de chacun des chemins (avec nœuds relocalisés) possibles. Le paquet sera alors transmis, au premier nœud du chemin qui minimise ce ratio. Le principe même de relocaliser les nœuds apporte son lot de nouveaux problèmes. Ainsi, dans les réseaux de capteurs, il y a souvent plusieurs nœuds sources qui détectent un même événement et vont émettre des messages à router vers l'unique station de base. Les chemins de routage de ces différents messages sont physiquement proches - vu qu'ils sont liés à un même événement - et ce d'autant plus qu'on se rapproche de la station de base. Ces chemins vont finir par se croiser, et le noeud de croisement va sans cesse être relocalisé par chacun des chemins. C'est pourquoi j'ai proposé le protocole de routage PAMAL (PAth Merging ALgorithm) en réponse à un problème introduit par la mobilité. En effet, PAMAL permet de détecter ces intersections et de les gérer localement. Il va arrêter ces oscillations parasites, provoquer une fusion des chemins de routage en amont du noeud d'intersection et une agrégation de paquets en aval. PAMAL propose ainsi une amélioration de la durée de vie du réseau allant jusqu'à 37% avec un mécanisme d'agrégation très simple. La mobilité contrôlée permet aussi d'envisager de nouvelles solutions à des anciens problèmes. Le protocole GRR (Greedy Routing Recovery) propose ainsi un mécanisme de récupération pour augmenter le taux de délivrance des messages dans les réseaux de capteurs/actionneurs avec obstacle(s). En effet aucun des protocoles de routage reposant sur des actionneurs n'implémente un procédé pour contourner les obstacles ou les zones de faible densité où le routage glouton simple est impossible. Ils routent tous les messages de manière gloutonne vers la destination. Le routage échoue alors quand un noeud n'a plus de voisin plus proche de la destination que lui-même. C'est pourquoi GRR va, quand le routage glouton simple de proche en proche échoue, appliquer un nouveau schéma de relocalisation qui va permettre de contourner l'obstacle tout en restaurant le routage glouton. L'obstacle va ainsi être circonvenu en relocalisant des nœuds tout autour. Ainsi, les routages suivants seront gloutons. Sans pour autant garantir la délivrance de 100% des messages, nos simulations montrent que le mécanisme de récupération de GRR permet de router avec succès dans 72% des cas sur des topologies où CoMNet échoue dans tous les cas