イベントの移動性を考慮したWSANsの性能評価

「マルチメディア通信と分散処理ワークショップJ 平成20年12月

イベントの移動性を考慮した

W S A N s

の性能評価

楊 涛

t

池田誠

t

パロリレオナルド什

f福岡工業大学大学院工学研究科知白鴎貴報システム工学専攻

tt

福岡工業大学情報工学部情総重信工学科 あらまし大規模の Wirel錨 Sensor Networks (WSNs) の省エネルギー化とイベントをリアルタイムで処理するた めに Wirel倒 Sensor and Actor Networks (WSANs) が提案された. W S A N s は従来の W S N s にアクタノードを配

置させる新たなネットワークの形

.1m

である. 従来，観測領域内で行っているイベントは固定とされてきた. しかし，実 際にはイベントは動く可能性が高い. たとえば，生態環境で生物を観測する場合，生物はランダムに移動する. この 場合" W S A N s はどう作動して全体のパフォーマンスを調査する必要がある. 本稿では，イベントの移動性を考慮し， W S A N s のデータの伝送成功率 (Goodput) とルーティング効率 (Rρuting E血ciency:R E ) を評価指標として利用 する. シミュレーション結果から， A O D V を用いてイベントが移動する場合に Goodput の変化は少なb哨t，R Eは大

きく上がることが分かった.

Performance Evaluation of a

Wireless Sensor

創

ld

Actor Network Considering Event Movement

Yang T A O t

，

Makoto IKEDA t

，

and Leon町d BAROLLI tt

t Graduate School of Engineering

，

Fukuoka Institute of Technology (FIT)

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n and Communication Engineering

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F I T E-mail: [email protected]

Abstract Wirel鍋 鶴 田or組.dactor networks伺 且d倒1with different events in r伺 l-time. 百 e energy-sa:由g包 a very importa.nもproblem for larglωωle wirel邸 鶴 田or制 or1阻むworks. In wireless 民 国or and actor networks

，

the鶴 田ing阻.dacting are perゐrmed by sensor但ld actor nod笛 . In the previous work

，

w e ∞ 凶dered th品 the

event node is stationary in the 0'凶ervation field. However

，

in many appliω，tions the event node m a y move. For

位 制.ple

，

in組 側1句y environment the anim山 can move r組 dOlnly. In this work

，

w e want to inv，鍋ig叫e h o w

the sensor actor network performs泊 the c邸e when the event node m o v田 . W e

∞

Impare the血nula北ion r倒 d旬

for two c邸 回 : when the event node is mobile and stationary. 百le simulation r'凶ults have shown that the routing

e1ficiency for the c邸e of mobile evenもnode抱bet旬:r than the station町y event node using A O D V prot

∞

01. Also， 七h e gl

∞

dput for色he mobile event node ωs e do偲 noもd 組 ge t

∞

mucb

，

∞

mpared with the stationary event c雌 .

1

はじめに

近年のネットワーク技術や無線通信技術の発展， センサデバイスの小型化および高性自町七により，セ ンサデバイス自体に無線通信機能をもたせたセン サノードから構成するネットワークが登場してい る. 環境監視のようなシステムを構成する Wirel倒 Sensor Networks ( W S N s ) では，対象とするエリア 内の環境を継続的にセンシングし，センシングした データを管理ノードヘ定期的に送信する. また，無 線通信と M E M S 技術の発展によりデバイスサイズ は小型化されエネルギー消費量は急激に減少してい る. これにより，様々な場所で W S N s が利用されて いる. しかし，小規撲で利用する場合には問題は少 ないが，規旗カ拡大するとシンクノードまでの距離 が大きくなる. その問題を解決するために Wirel， 鴎 Sensor and Actor Networks ( W S A N s ) が提案され た. W S N s における多数のセンサにアクタノード を追加するネヅトワークを W S A N s と呼ぶ. アクタ ノードは，シンクと似ており計算能力が高く，エネ ルギーも高い. アクタノードを追加することにより， そのネットワークの応用範囲やデータ処理能力を高 めることが可能となり，ピルのコントロールシステ ム，核攻撃検測，ホームオートシステムや環境観測 システムなどに適用することができる 1，2， 3， 4) • 従来， W S A N s に適用される環境でイベントを 固定と考えている. 本稿では，環境モデルとして 単一のイベントをランダムに移動可能と想定する. 例として，図 1 に示すように始点と終点を指定し て，ランダムに移動する. シミュレーションモデル

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政問m 以助n 図 1 イベントの移動パターン

は無線伝搬モデルT

wo-

ray groundを用いて， M o・

bile Ad-hoc Network ( M A N E T ) プロトコルのA d hoc On-Demand Distance ( A O D V ) と Dy-namic Source

R o

uting (DSR) を利用し， W S A N s

のRρuting Efficiency (RE) とGoodpu色に関する 評価を行うためのシミュレーションシステムを実装 した. 同じ伝搬モデル，イベントをランダムに移動 する場合，異なったルーティングプロトコルを利用 してW S A N sのR E とGoodputの変化を調べる. 本稿の構成は以下のとおりである. 2 章では W S A N sの関連研究について述べ， 3章ではW S A N s の仕組みを述べる.

4

章ではイベントの輔額制御に ついて詳述し， 5 章ではシミュレーション環境につ いて説明し， 6章では，評価するパラメータについ て説明する.

7

章ではシミュレーション結果と考察 を行い，最後にまとめと今後の課題を述べる.

2

関連研究

文献5) ではW S N sのパフォーマンスについてト レードオフ手法で評価を行った. しかし，従来研究 ではW S N sはイベントの移動性を考慮しなかった. 我々の従来初院では A O D VとD S Rを利用しW S N s のGoodp凶と

R E

について評価を行った6，7) 広 範囲のモデルの場合，ネットワークのエネルギー消 費を減少させるためにW S A N sが利用されている. 文献めではW S A N sのネットワークトポロジ，伝 搬モデル，プロトコルなどから

R E

の影響について 評価している. しかし，イベントの移動性を考慮し ていない. そこで，本稿ではイベントをランダムに 移動させるシミュレーションシステムを実装した. 評価指標としてW S A N sのGoodput とR Eについ て評価する. • ‘ • ‘ h

-- -E-scr田mrzωrf副d

ム:町

図2 W S A N sの仕組み 図3 イベント信頼性を考慮する機構

3 W S A N s の仕組み

W S A N sは図2のように，イベントが発生する範 囲にセンサとアクタノードを配置させる. センサ ノードはイベントをセンシングする. アクタはセン サがセンシングしたデータを処理する. シンクノー ドはイベント発生地戚とは遠く離れているが，セン サとアクタど通信が可能なため，ネットワーク全体 をコントロールすることが可能である. センサから センシングした情報は近いアクタを選択し

1

育報を伝 える. これにより，一般的なW S N sと比減し，アク タノードを有するW S A N sは遅延を短縮し，エネル ギー消費の削減が可能である. つまり，ネットワー クの生存時間を延ばすことができる. また， W S A N s の特徴として，アクタノードは高いデータ処理能力 とエネルギーを持ち，ネットワークの通信能力が高 い. そのため，センサノードとアクタノードの距離 が，センサノードとシンクまでの距離よりも近いた め，イベントが発生時の郷里時聞が短縮できる. ア クタの配置する数はイベントによって動的に変更し 配置することができる. さらに，ノード密度が低い 部分ではアクタノードをスリープモードにすること でエネルギーの節約や，アクタ間通信を利用するこ とでトラフィックの削減をすることが可能となる.

4

イベントの輯験制御

本稿では，広域モデル9) を利用して，シンクま でに転送されるパケット数を制御する. センサノー

ドはセンシングしたデータをアクタまたはシンクま で転送する. しかし，アクタとシンクノードから近 い場所でイベントが発生した場合，センサノードは イベントを感知するとその情報を送るがイベントが アクタ，シンクに近い場合は大量のパケットが発生 し輯鞍が起こる. そのため，輯験によるパケット棄 却を減らすために，データ転送手法に信頼性が要求 される. この信頼性を提供するための機構について， 図3 に具体例を示す. 大量なデータが発生してシン クとアクタノードでオーバーフローが発生した場合， コントロール関数

/0

で郷里が起こなわれ，センサ ノードにデータ伝送速度を下げる要求を送る.

5

シミュレーション環境

5.1 M A N E T

プロトコル D S R は完全オンデマンド型の経路制御プロトコ ルであり，

MANET

の研究としては初期段階に提案 された始点制御ルーティングプロトコルである. 動 作メカニズムとして，フラッディングを用いる経路 発見プロセスと経路維持プロセスから構成されてお り，全てのデータパケットのヘッダに送信元から通 信相手までの経路情報を保持して，経路制御を行う. この経路情報は各中継端末がキャッシュすることで， 経路発見時間の短縮や経路切断時の回復などに用い て効率化を計る. D S R の最適化に関する機能もいく つか提案されている. たとえば，ネットワークイン タフェースカードをプロミスキャスモードにするこ とで，自分宛以外の通信パケヅトを監視し，より多 くのキャッシュ情報を取得して経路制御の最適化を 行う. 一般的に D S R の実装にはO S のカーネル部分 の変更が必要となることがあり笑装が複雑である. A O D V は，通信要求の発生毎に宛先の探索を行 う. また，特徴として各ノードはネットワークの全 体像を知らず、宛先ノードと次ホップの情報のみで ルーティングを行う距離ベクトル型のルーティング プロトコルである. このように通信開始時に宛先を フラッディングで探索するため，頻繁に通信が発生 する環境では謡駿が発生しやすく経路表を更新する のにオーバーヘッドになる恐れがある. しかし，距 離ベクトル型のプロトコルは動作がシンプルなため 改良を施すことでセンサネットワークなどの近距離 無線技術に適用することが可能だと考える10，11)

5.2

トポロジの設定 図4 にシミュレーションモデルのレギュラートポ ロジを示す12) 義する (L は正方形の底辺の長さ ，x はノード数を Physi伺l Phenomenon

o

0 0 0 0 図4 レギュラートポロジ 図 5 T wo-ray gr・ound 伝鍛モデル 示す) . シミュレーション・パラメータとして，観 測範囲を 800X 800[m2]，ノード数を 12，64， 100， 256で評価を行った. 本稿では，イペントの移動環境を模擬するため， イベントの発生位置は始点から終点に向かつてラ ンダムに移動する. 移動体として車を想定し，移動 速度は等速ではなくランダムである. 各シミュレー ションのイベント開始点と終点を回定し途中の移動 パターンはランダムである. シミュレーション時間 は 30 秒と設定した. ネットワークシミュレータと して， ns・213) を利用し，ルーティングプロトコル はM A N E T のA O D V とD S R を用いる. 5.3 無線伝搬モデル 本稿では，無線伝鍛モデルとして T wo-ray ground を利用する. 図 5 にTwo-ray ground 無線伝搬モデ ルの特徴となる伝送距離を示す. このモデルは伝送 距離が中心から放射状に円を描くため，伝送距離は 等しく障害物が少ない環境に適応力が高い. T w cト ray ground の受信電力( 九〉の計算式を式 (1) に 示す14)

九(d)

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乃ー β(dU3) • (1) ー

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G r， Gtは宛先ノーに送信元ノードのアンテナの 利得である. 入は波長 L はアンテナの挿入損失であ る.β は無線伝搬PathL o 閣である. オムニアンテ ナの場合 Gr

=

Gt

=

1である. 信号の減衰は距離 の二乗に比例する. そして， Two-ray groundは 送信元ノードから宛先ノードまで，信号地面反射が 存在する場合に適用する. そのため，受信電力もア ンテナの高さと Path

L088

に影響する 15). hr， ht は宛先と送信元のアンテナの高さである.β によっ て九は減少しやすい.β とん，

ht

およびG r，G tの 関係は式 (2) を示している.

一(

(4πd)4L ¥

β = 1010g

I

内

i

o ¥ GtGrhthr入

2J

6

評価パラメータ

(2) イベントが移動するとシンクまでの経路が動的に 変わる. そこで，センサからシンクまでパケットを 伝送の安定性を調査するため， Goodput をパラメー タとして評価した. Goodp凶はシンクノードにすべ てのノードから送られたパケットの到着率である. 式 (3) に Goodput の計算式を示す. (r) G

∞

d仰t ( T ) = ( 3 )_Nsent(r) また，我々はプロトコルのルーティング効率をパラ メータとして評価した. R Eの計算式を式 (4) に 示す.

R E

( 7 ) = ( 4 ) _N rωting(r) 時間をはし，N rout切

(r)

はルーティングプロト コルを利用して送信したパケット数，Nsent(r)は全 センサノードが送ったパケット数を表している. 単 位時間内でルーティングプロトコルを利用して送っ たパケット数が多い場合，

R E

が寓くなる.

R E

は 経路制御部だけではなく周囲の環境などに大きな影 響を受ける. そこで，本稿ではトポロジ，プロトコ ル，無線伝搬モデルから W S A N s にどのような影響 があるかを調査するとともに， トポロジ，プロトコ ルおよび伝搬モデルのトレードオフ関係を調べる.

7 シミュレーション結果と評価

図6 (a) にA O D V を用いて，イベントが動いてな い場合の W S A N s のR Eの平均値を示している. 横 軸は伝送レートを示す. ノード数が多くなると，R E 値は低くなった. これは，ノード数が多くなったた め，経路構築に時間がかかったためである. 次にイ ベントが動いた場合の結果を図 6 (b) に示す'.

R E

値はイベントが固定している場合と比較するとイベ ントが動く場合のほうが高くなることが分かった. .図 7 (a) はイベントを固定した場合の Goodput の 平均値で，図 7 (b) はイベントが動く場合の Good-p凶の平均値である. シミュレーシヨャン結果から，イ ベントが動き，ノード数が増加した場合に. . Good-plltが下がることが分かった. そしてイベントを 固定した場合は Goodp叫が安定した. 次に， D S R を用いた場合のイベントが動く場合と 固定する場合のR Eの結果を図 8 (a) ， (b) に示す. 結果として，R Eはイベントを固定する場合のほう が安定している. イベントが動く場合は図 9 (b) に 示すように? 伝送レートが低く，ノード数が増える とR Eがかなり不安定になっている. しかし，伝送 レートが 10PI溜を超えると R Eは安定した. つまり， R Eはイベントを固定した場合よりランダムにした ほうが高くなることが分かった. D S R を用いた場合 のイベントが動く場合と固定する場合の Goodput の結果を図 9 (a) ， (b) にそれぞれ示す' . Goodput はイベントが動く場合よりイベントを固定する場合 のほうが安定して高くなっている. イベントが動く 場合はノード数が増えると， Goodput はかなり下 がっていることが分かった. 総括として， A O D V は全てのノードの経路表を 更新するために大量のルーティングパケットを必 要とするため R Eの値が低くなったと考えられる. Goodputについては D S R より A O D V のほうが高 くなった. パケヅトの転送は，経路表に従って行う のではなく，パケットの発信元があらかじめ全体の 経路を指定する方式を用いている. そのため，通信 が開始するまでに時間がかかり，パケット棄却も発 生した.

8

まとめと今後の課題

本稿では W S A N s のイベントの移動性について ネヅトワークの Goodput と

R E

の二つのパラメー タを利用して定量的に評価を行った. 結果として， イベントが移動する場合に D S R より A O D V を利 用した場合のほうが W S A N s の Goodput が安定し た結果となった. また，ノード数が増加した場合に もGoodpllt は高くなることが分かった. さらに，イ ベントを固定する場合よりイベントが動く場合のほ うが

R E

の値のほうが高くなることが分かつたが，

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(a) 固定イベント (b)移動イベント 図7 A O D Vを用いた場合のGoodputの絡果 A O D Vを用いた場合のほうが

R E

は安定した. こ

参考文献

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題，新たなアクタノードの配置，イベントによって 351・367，2

∞

4.

のアクタノード数およびモバイルアクタについて研 4) O. Younis 釦.d S. Flぬm y，" H回，0 : A Hybrid，

究を進めていく Energy-efficient，Distributed αust剖ng Appro叫

謝辞

本研究は日本学術振興会と財団法人国際コミュニ ケーション基金からの研究費による成果である. こ

こに記して謝意を表す.

for Ad-h

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Sensor Networks"

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IEEE Tr組組.ctions on Mobile白 mputing，VoL 3， No. 4， pp. 366-379，

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“Infrastructure 骨adω，ffs for SelUlSOr Ne・も

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