National audienceLes réseaux de capteurs sont composés de systèmes généralement contraints en énergie et communiquant via des liaisons sans fil.Cependant, le déploiement d'un tel réseau est limité par la portée radio et le débit de la technologie utilisée.Pouvoir choisir la technologie la plus adaptée au scénario permettrait de dépasser cette limite et de réduire la consommation énergétique tout en permettant la différenciation des flux de données."Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution" (TOPSIS) est une méthode permettant de comparer finement des technologies basées sur des attributs contradictoires.Mais elle est limitée par un phénomène d'anomalie de classement pouvant altérer la qualité de la sélection.De plus, TOPSIS nécessite des calculs complexes, augmentant la consommation d'énergie sur du matériel contraint.Dans cet article, nous proposons une méthode TOPSIS adaptée pour la sélection d'interface de communication sur du matériel contraint.L'évaluation de notre solution avec des modules FiPy de Pycom montre une amélioration du temps de calcul de 40% tout en assurant une similarité de classement avec TOPSIS de 80%

Foubert, Brandon

Mitton, Nathalie

INRIA a CCSD electronic archive server

HAL Id: hal-02570838https://hal.inria.fr/hal-02570838Submitted on 15 May 2020HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Sélection d’interface de communication dans les réseauxde capteurs multi-technologiesBrandon Foubert, Nathalie MittonTo cite this version:Brandon Foubert, Nathalie Mitton. Sélection d’interface de communication dans les réseaux de cap-teurs multi-technologies. CoRes 2020 - 5èmes Rencontres Francophones sur la Conception de Proto-coles, l’Evaluation de Performance et l’Expérimentation des Réseaux de Communication, Sep 2020,Lyon, France. ￿hal-02570838￿Sélection d’interface de communication dansles réseaux de capteurs multi-technologiesBrandon Foubert1 et Nathalie Mitton11Inria, 40 Avenue Halley, 59650 Villeneuve-d’Ascq, FranceLes réseaux de capteurs sont composés de systèmes généralement contraints en énergie et communiquant via desliaisons sans fil. Cependant, le déploiement d’un tel réseau est limité par la portée radio et le débit de la technologieutilisée. Pouvoir choisir la technologie la plus adaptée au scénario permettrait de dépasser cette limite et de réduire laconsommation énergétique tout en permettant la différenciation des flux de données. "Technique for Order of Preferenceby Similarity to Ideal Solution" (TOPSIS) est une méthode permettant de comparer finement des technologies baséessur des attributs contradictoires. Mais elle est limitée par un phénomène d’anomalie de classement pouvant altérer laqualité de la sélection. De plus, TOPSIS nécessite des calculs complexes, augmentant la consommation d’énergie surdu matériel contraint. Dans cet article, nous proposons une méthode TOPSIS adaptée pour la sélection d’interface decommunication sur du matériel contraint. L’évaluation de notre solution avec des modules FiPy de Pycom montre uneamélioration du temps de calcul de 40% tout en assurant une similarité de classement avec TOPSIS de 80%.Mots-clefs : WSN, NIS, MADM, TOPSIS, rank reversal1 Introduction, contexte et problématiqueLes réseaux de capteurs sont un outil précieux pour de nombreux usages dont la collecte de donnéesenvironnementales. Généralement, dans un tel réseau, les noeuds doivent être autonomes opérativement eténergiquement. Les noeuds partagent les données collectées en s’appuyant sur une technologie de com-munication sans fil. Chaque technologie offre des performances différentes, et le déploiement comme larégulation juridique varie entre les pays. Le déploiement d’un réseau de capteurs est donc limité par la cou-verture de la technologie utilisée, mais aussi ses performances qui ne permettent pas toujours de respecterles besoins applicatifs (e.g. la différenciation des flux de données).Concevoir des noeuds multi-technologies résoudrait ces problèmes. La technologie répondant au mieuxaux besoins du déploiement et du cas d’usage serait sélectionnée dynamiquement, et pourrait être désactivéeau profit d’une autre si l’environnement ou les besoins changeaient. Un noeud doit donc être capable desélectionner de façon autonome une technologie en fonction des performances des technologies et desbesoins applicatifs. Ceci est un problème connu comme la "Network Interface Selection" (NIS).Les méthodes "Multiple Attribute Decision-Making" (MADM) sont communément utilisées pour ce pro-blème, car elles permettent de classer différentes alternatives en prenant en compte chacun de leurs attributset l’importance associée. Le tableau 1 représente une matrice de décision, où on a A = {Ai | i = 1,2, ...,n}l’ensemble des candidats, P = {Pj | j = 1,2, ...,m} l’ensemble des attributs et W = {w j | j = 1,2, ...,m}l’ensemble des poids associés à chaque attribut. Appliqué à la NIS, A représente les technologies, P leurscaractéristiques et W les besoins applicatifs sous formes de poids.Une méthode MADM prend en entrée la matrice de décision et produit en sortie un classement descandidats. Parmi les méthodes existantes,"Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solu-tion" (TOPSIS) est largement étudiée et utilisée. L’idée de TOPSIS est de classer chacun des candidats enfonction de leurs distances (au sens mathématique) avec deux candidats idéaux positif et négatif.Le déroulement de TOPSIS est le suivant : les valeurs xi j d’une matrice de décision sont normaliséesselon l’équation 1, puis pondérées selon l’équation 2. À partir des valeurs normalisées et pondérées vi j, lescandidats idéaux positif et négatif sont déterminés selon l’équation 3. Les valeurs de leurs attributs sontBrandon Foubert et Nathalie Mitton4 6 8 10Square matrix order2468101214Computation time (ms)TOPSISLightweight TOPSISFIGURE 1: TOPSIS vs TOPSIS simplifiéTABLE 1: Matrice de décision MADMP1w1P2w2...PmwmA1 x11 x12 ... x1mA2 x21 x22 ... x2m... ... ... ... ...An xn1 xn2 ... xnmdéterminées selon l’équation 4 pour les attributs "montants" (e.g. portée) ou selon l’équation 5 pour les at-tributs "descendants" (e.g. délai). Les distances entre chaque candidat et les candidats idéaux sont calculéesselon l’équation 6, puis la proximité relative avec la solution optimale est calculée selon l’équation 7. Dansl’application de la NIS, la technologie avec la plus grande valeur de proximité est finalement sélectionnée.TOPSIS permet de comparer finement plusieurs candidats, mais a aussi ses limites. Une anomalie declassement est une modification des rangs des candidats qui peut survenir lorsqu’un candidat quelconqueest retiré du classement. Les anomalies de classement affectent plusieurs méthodes MADM dont TOPSIS,et peuvent altérer la qualité du classement résultant. Dans le cas de la NIS, les anomalies de classementpeuvent survenir lors de la dégradation des liens radio (e.g. due à des variations atmosphériques) déclassantpotentiellement la technologie optimale et engendrant un coût de changement de technologie inutile.Plusieurs travaux proposent d’appliquer TOPSIS à la NIS : [BL07b] utilise TOPSIS de façon itérative jus-qu’à l’obtention d’une seule technologie ; [Zha04] combine TOPSIS avec de la logique floue pour prendreen compte les attributs incertains ; [SMHM16] propose des méthodes MADM alternatives basées sur TOP-SIS et utilisant des algorithmes de normalisation s’appuyant sur les valeurs maximales et minimales desattributs ; [SW06] propose une comparaison de plusieurs méthodes de NIS appliquées au réseaux sans filhétérogènes ; [BL07a] introduit une méthode MADM originale et une analyse en profondeur de TOPSIS.Les propositions sus-mentionnées permettent de limiter les anomalies de classement mais ne les éliminentpas. Certaines propositions résultent de plus en une augmentation de la complexité de TOPSIS, ce qui enaugmenterait le coût énergétique sur du matériel contraint. Une seconde limite de TOPSIS est en effet sacomplexité, les équations utilisés par TOPSIS étant relativement complexes elles peuvent allonger le tempsd’exécution, et donc directement augmenter la consommation énergétique de noeuds contraints.Nous proposons dans cet article une version simplifiée de TOPSIS adaptée à du matériel contraint. Notreméthode est basée sur un algorithme de normalisation alternatif, qui nous permet de réduire la complexitéde TOPSIS et de résoudre totalement les anomalies de classement. La pertinence de notre approche estvérifiée par expérimentation avec du matériel multi-technologies dédié aux réseaux de capteurs. Les résul-tats montrent une réduction du temps de calcul moyen d’environ 40% et une similarité de classement avecTOPSIS dans environ 80% des cas, cela tout en évitant totalement les anomalies de classement.ri j =xi j√∑ni=1 x2i j(1)vi j =w jri j (avecn∑j=1w j = 1) (2)A+ = [v+1 ...v+m ]A− = [v−1 ...v−m ](3)v+j = max{vi j, i = 1, ...,n}v−j = min{vi j, i = 1, ...,n}(4)v+j = min{vi j, i = 1, ...,n}v−j = max{vi j, i = 1, ...,n}(5)S+i =√m∑j=1(v+j − vi j)2S−i =√m∑j=1(v−j − vi j)2(6)CTOPSIS =S−iS−i +S+i(7)Sélection d’interface de communication dans les réseaux de capteurs multi-technologiesAlgorithme 1 Normalisation bornéeEntrée: xi j la valeur brute de chaque attribut j de chaque candidat ipour chaque attribut Pj fairesi Pj est un attribut montant alorsB+j est la borne supérieure de Pjri j =xi jB+jsinon si Pj est un attribut descendant alorsB−j est la borne inférieure de Pjri j =B−jxi jfin sifin pourretourne ri j la valeur normalisée de xi j2 Proposition de simplificationLa normalisation utilisée par TOPSIS (a.k.a. normalisation euclidienne) normalise les valeurs d’une al-ternative en se basant sur les données des autres alternatives. De fait, si une alternative est enlevée del’ensemble A, le classement final peut être altéré. De plus, cet algorithme de normalisation est complexe,car nécessitant des opérations coûteuses en temps processeur et en accès mémoire.Nous proposons un algorithme de normalisation simplifié pour TOPSIS, qui élimine totalement les ano-malies de classement et réduit la complexité de TOPSIS. L’idée est la suivante : les anomalies de classementsont dues à l’utilisation d’un référentiel de normalisation instable dans le temps. Or, nous savons que lorsde l’utilisation d’un noeud multi-technologies, les valeurs des attributs des technologies sont bornées po-sitivement et négativement par des valeurs théoriques maximales et minimales. Ces bornes sont fixes carle matériel d’un noeud n’est en général pas amené à changer après déploiement ; nous proposons doncd’utiliser ces bornes en tant que référentiel de normalisation.Ce fonctionnement est décrit par l’algorithme 1, qui remplace l’équation 1. Chaque valeur xi j est norma-lisée en étant divisée avec la borne supérieure ou inférieure de son attribut j. L’ensemble B = {B+j ,B−j | j =1,2, ...,m} des bornes inférieures et supérieures de chaque attribut j est stable, donc les valeurs normali-sées des candidats ne seront pas modifiées par le retrait d’un candidat quelconque, résolvant les anomaliesde classement. La complexité algorithmique est également réduite. En effet, l’équation 1 nécessite de cal-culer le dénominateur√∑ni=1 x2i j pour chaque valeur de j (pour m attributs), ce qui n’est plus nécessaireavec notre normalisation bornée. La connaissance des bornes de chaque attribut nous permet de simplifierTOPSIS davantage. En effet, l’équation 3 pour déterminer les candidats idéaux positif et négatif consiste àregrouper les valeurs extrêmes selon les équations 4 et 5, ce qui nécessite de nombreuses comparaisons etaccès mémoire. Au contraire, en utilisant notre normalisation bornée, la construction des candidats idéauxA+ et A− est triviale car les bornes normalisées des attributs sont forcément 1 ou 0 et donc les équations 4et 5 sont simplifiées en l’équation 9. Selon l’équation 3, les candidats idéaux sont donc fixes et décrits parl’équation 8. Logiquement, l’équation 6 peut donc être simplifiée en l’équation 10, car v+j = 1 et v−j = 0.Ces simplifications réduisent la complexité de TOPSIS, et éliminent totalement les anomalies de classe-ment. Cela se traduit par un coût temporel réduit comme nous allons le voir dans la section 3.A+ = [1...1]A− = [0...0](8)v+j = 1v−j = 0(9)S+i =√m∑j=1(1− vi j)2S−i =√m∑j=1v2i j(10)Brandon Foubert et Nathalie Mitton3 Évaluation de notre propositionPour évaluer notre approche, nous comparons les performances d’une TOPSIS classique et de notreTOPSIS simplifiée. Nous avons implémenté les deux algorithmes en MicroPython sur des modules FiPy dePycom, qui offrent cinq interfaces de communication : WiFi, LoRa, Sigfox, LTE-M, NB-IoT et BLE. Nousmesurons le temps d’exécution des algorithmes et quantifions la similarité des classements. Il est notablequ’il n’existe pas de critère de qualité objectif pour évaluer un classement, mais TOPSIS est considéréecomme performante et souvent utilisée comme référentiel. Les résultats sont visibles sur la Figure 1.Nous obtenons en moyenne une accélération du temps de calcul de 39%, tout en conservant une similaritéde classement avec TOPSIS dans 82% des cas. Nous avons expérimenté sous différentes conditions : ma-trices de décisions larges (100x100) et valeurs aléatoires, matrices réduites (5x5) et valeurs réalistes, maisles résultats varient peu en faisant osciller ces paramètres. Dans le cas d’une matrice (5x5), et ceci pour unepopulation de 7000 expériences, les résultats arrondis à deux chiffres après la virgule sont les suivants : letemps d’exécution de TOPSIS classique est en moyenne de 4.79 ms, tandis que notre proposition s’exécuteen moyenne en 2.96 ms. Ceci résulte en un gain d’en moyenne 1.83 ms, laps de temps pendant lequel unnoeud peut économiser de l’énergie. En se basant sur les spécifications techniques du processeur utilisépar un module FiPy, cela réduirait la consommation énergétique d’environ 448 µJ pour chaque exécutionde TOPSIS. La déviation standard est de 0.05 ms, et les intervalles de confiance de +/− 2.76 ∗ 10−3 mset +/− 2.48 ∗ 10−3 ms respectivement pour TOPSIS classique et TOPSIS simplifiée, avec un niveau deconfiance de 0.99999%.4 ConclusionLes réseaux de capteurs sans fil sont contraints énergiquement par leurs batteries, mais aussi en termede déploiement par les limites de la technologie de communication utilisée par les noeuds. Pour surpassercette limite, il est envisageable de déployer des noeuds multi-technologies. Ces noeuds devront sélectionnerl’interface de communication optimale en prenant en compte l’environnement et les besoins applicatifs. Laméthode MADM TOPSIS permet de réaliser cette sélection finement, mais sa complexité algorithmique etles anomalies de classement risquent d’altérer la durée de vie des noeuds.Dans cet article, nous proposons des simplifications à apporter à TOPSIS pour réduire sa complexitéalgorithmique et éliminer les anomalies de classement, dans le but de disposer d’une méthode de NISperformante et respectueuse des contraintes énergétiques du matériel généralement utilisé dans les réseauxde capteurs. L’évaluation de notre proposition met en évidence un gain de temps d’exécution d’environ 40%tout en maintenant une similarité de classement avec TOPSIS classique de 80%. Ceci se traduit directementpar une économie d’énergie des noeuds, ces derniers pouvant rester en veille plus longtemps.Pour approfondir notre évaluation, nous voulons expérimenter en profondeur autour de la prévalence desanomalies de classement, et quantifier précisément le gain énergétique de notre proposition.Références[BL07a] F. Bari and V. C. M. Leung. Automated network selection in a heterogeneous wireless networkenvironment. IEEE Network, 21(1) :34–40, 2007.[BL07b] F. Bari and V. C. M. Leung. Multi-attribute network selection by iterative topsis for hetero-geneous wireless access. In IEEE Consumer Communications and Networking Conference,2007.[SMHM16] M. A. Senouci, M. S. Mushtaq, S. Hoceini, and A. Mellouk. Topsis-based dynamic approachfor mobile network interface selection. Computer Networks, 107 :304 – 314, 2016.[SW06] E. Stevens-Navarro and V. W. S. Wong. Comparison between vertical handoff decision al-gorithms for heterogeneous wireless networks. In IEEE Vehicular Technology Conference,2006.[Zha04] W. Zhang. Handover decision using fuzzy madm in heterogeneous networks. In IEEE WirelessCommunications and Networking Conference, 2004.

Sélection d’interface de communication dans les réseaux de capteurs multi-technologies

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