KR20080051035A - Position based routing method using cell in wireless sensor network - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선 센서 네트워크에서 소스 노드의 통신 반경을 셀 단위로 나누고 각 셀 내의 노드 간 백오프 시간을 이용한 경합을 통해 최적의 다음홉 노드를 결정함으로써, 위치정보 확인을 위한 주기적인 통신을 줄여 에너지를 최소화하면서도 목적지 노드까지의 경로를 용이하게 결정할 수 있게 하는, 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a location-based routing method using a cell in a wireless sensor network. More particularly, the present invention relates to a cell-based routing method. By determining the next hop node of the present invention, it is possible to easily determine the route to the destination node while minimizing energy by reducing periodic communication for location information, and relates to a location-based routing method using a cell in a wireless sensor network.
본 발명은 정보통신부 및 정보통신연구진흥원의 IT신성장동력핵심기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2005-S-038-02, 과제명: UHF RF-ID 및 Ubiquitous 네트워킹 기술 개발].The present invention is derived from a study conducted as part of the IT new growth engine core technology development project of the Ministry of Information and Communication and the Ministry of Information and Communication Research and Development. [Task Management Number: 2005-S-038-02, Title: UHF RF-ID and Ubiquitous Networking technology development].
최근 센서 네트워크에서는 애드혹(Ad-hoc) 네트워크보다 노드의 숫자가 많아지고 있어서 무선 통신 시 노드 간의 통신 충돌이 자주 발생한다. 센서 네트워크에 서는 이러한 충돌에 따른 패킷의 재전송으로 인해 통신 횟수가 증가하여 전송 에너지가 증가하고 있다. 따라서 센서 네트워크에서는 애드혹 네트워크보다 에너지 소모를 줄이기 위해 더욱 높은 에너지 효율을 필요로 한다. 더욱이, 센서 네트워크에서의 노드는 배터리를 이용하여 통신을 수행하기 때문에 노드에서 소모되는 에너지에 대한 효율은 센서 네트워크에서 중요한 이슈가 되고 있다.Recently, in the sensor network, the number of nodes is larger than that of the ad-hoc network, and thus, communication collisions between nodes frequently occur during wireless communication. In the sensor network, the number of communication increases due to the retransmission of packets due to such collisions, and thus the transmission energy increases. Therefore, sensor networks require higher energy efficiency to reduce energy consumption than ad hoc networks. Moreover, since the nodes in the sensor network communicate using batteries, the efficiency of energy consumed by the nodes has become an important issue in the sensor network.
센서 네트워크에서 제안된 라우팅 프로토콜들은 데이터 중심(Data-Centric) 기반, 계층(Hierarchical) 기반, 위치기반의 라우팅 프로토콜로 나누어질 수 있다. 특히, 위치기반의 라우팅 프로토콜에서는 센서 네트워크에서 발생하는 정보를 단순히 센서가 수집하는 것뿐만 아니라 실제 데이터가 발생한 위치정보를 확인할 수 있다. 따라서 위치기반의 라우팅 프로토콜은 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한편, 센서 네트워크에서 위치정보를 얻기 위한 기술로는 GPS(Global Positioning System), 수신 신호 강도(RSS: Received Signal Strength), 또는 삼각측량(Triangulation) 등이 이용되고 있다.The proposed routing protocols in the sensor network can be divided into data-centric, hierarchical, and location-based routing protocols. In particular, in the location-based routing protocol, not only the sensor collects the information generated in the sensor network but also confirms the location information where the actual data is generated. Therefore, the location-based routing protocol occupies an important position in the routing protocol of the sensor network. On the other hand, as a technique for obtaining position information in the sensor network, a GPS (Global Positioning System), Received Signal Strength (RSS), or triangulation (Triangulation) is used.
이하, 종래의 위치기반 라우팅 알고리즘을 살펴보기로 한다.Hereinafter, a conventional location based routing algorithm will be described.
도 1 은 종래의 위치기반 라우팅 알고리즘 중 GPSR 알고리즘에 대한 설명도이다.1 is an explanatory diagram of a GPSR algorithm among the conventional location-based routing algorithm.
종래의 위치기반 라우팅 알고리즘으로는 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)이란 알고리즘이 대표적이다. GPSR 알고리즘은 애드혹(Ad-hoc) 네트워크에서 위치기반의 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다.Conventional location-based routing algorithm is a GPSR (Greedy Perimeter Stateless Routing). The GPSR algorithm is an algorithm developed for location based routing in an ad hoc network.
GPSR 알고리즘에서는 그리디 포워딩(Greedy Forwarding)을 사용한다. GPSR은 라우팅을 하기 위해, 소스 노드(10)의 위치정보와 목적지 노드(12)의 위치정보를 이용한다. 그리디 포워딩이란 소스 노드(10)가 전송할 수 있는 통신 반경(101) 내의 노드들 중에서 목적지 노드(12)에 가장 가까운 노드(11)에게 전달하는 방법을 말한다. 이에 따라 GPSR 알고리즘은 그리디 포워딩을 하기 위해서 주기적으로 주변의 한 홉 노드들과 위치정보를 주고받는다. 이렇게 하면 소스 노드는 자신의 한 홉 안의 이웃 노드들의 위치정보를 알게 된다. 그리고 모든 노드는 주기적으로 한 홉 안에 있는 노드들과 주기적으로 메시지를 주고받아 주변 노드들의 위치정보를 테이블로 만들어서 관리하고 있다.The GPSR algorithm uses greedy forwarding. The GPSR uses the location information of the
그리고 소스 노드(10)는 데이터를 전송해야 할 경우에 전술한 바와 같이 관리하고 있는 자신의 테이블을 검색하여 목적지 노드(12)와 가장 가까운 노드(11)를 선택한다. 그리고 소스 노드(10)는 가장 가까운 노드(11)에게 데이터를 전달한다. 이러한 과정이 데이터가 목적지 노드(12)까지 도착할 때까지 반복적으로 적용되어 라우팅이 수행된다. 그리디 포워딩은 소스 노드(10)가 네트워크 전체의 토폴로지를 알 필요가 없으며, 오직 소스 노드(10)의 한 홉 안의 노드들의 정보만을 이용하고 있다.When the
따라서 멀티 홉 네트워크의 경우에는 한 홉 안의 노드들의 숫자가 전체 네트워크 노드의 숫자보다 적기 때문에, 소스 노드(10)가 관리해야만 하는 노드의 숫자가 다른 라우팅 방식보다 줄어드는 이점이 있다.Therefore, in the case of a multi-hop network, since the number of nodes in one hop is smaller than the number of all network nodes, the number of nodes that the
만일, 소스 노드(10) 주변에 노드의 숫자가 적어서 목적지 노드(12)의 방향으로 노드가 없을 경우에는 그리디 포워딩을 수행하지 못하는 상황이 발생하게 된 다. 이러한 경우에 오른손 법칙(Right-Hand-Rule)을 적용하여 데이터(주변 노드의 위치정보를 획득하기 위한 데이터)를 전송하게 된다. 예를 들어, 소스 노드(10)는 자신의 오른쪽에 위치한 Y노드(11)에게, Y노드(11)는 Z노드(13)에게 데이터를 전송하고, Z노드(13)는 D노드(12)로 데이터를 전송한다. 이후, D노드(12)는 V(14)노드로, V(14)노드는 W(15)노드로, W노드(15)는 X노드(10)로 전달한 후, X노드(10)가 주변을 돌아오면서 수집한 정보를 바탕으로 W노드(15)나 Y노드(11)로 실제 전송하고자 하는 데이터를 전송한다.If the number of nodes around the
하지만, 이러한 GPSR 알고리즘은 센서 네트워크 전체에 주기적인 통신으로 인한 오버헤드를 증가시켜 에너지를 낭비한다는 문제점이 있다. 즉, GPSR 알고리즘은 노드가 전달해야 할 패킷이 없는 경우에도 항상 주변의 노드들과 위치정보를 주고받기 때문에, 라우팅에 참여하지 않더라도 노드들은 지속적으로 에너지를 소모한다는 문제점이 있다.However, this GPSR algorithm has a problem in that it wastes energy by increasing overhead due to periodic communication throughout the sensor network. That is, since the GPSR algorithm always exchanges location information with neighboring nodes even when there are no packets to be transmitted, the nodes continuously consume energy even if they do not participate in routing.
또한, 소스 노드는 주변의 노드들과 위치정보를 주고받기 위해서, 브로드캐스트를 반복해야 한다. 이러한 주기적인 브로드캐스트 방식은 주변의 노드들의 통신을 방해하여 패킷을 전송하는데 많은 영향을 준다는 문제점이 있다.In addition, the source node must repeat the broadcast in order to exchange location information with neighboring nodes. This periodic broadcast method has a problem in that it affects the packet transmission by disturbing the communication between neighboring nodes.
이러한 GPSR의 문제를 해결하기 위해 제안된 알고리즘이 OD-GPSR(On Demand GPSR) 알고리즘이다. OD-GPSR 알고리즘은 센서 네트워크에서 항상 데이터를 전달하는 것이 아니라 이벤트가 발생했을 경우에만 그 이벤트를 센서가 감지한다. 그리고 OD-GPSR 알고리즘은 이벤트 감지 후, 데이터를 보내기 때문에 실제 데이터를 보내는 양이 GPSR 알고리즘에 비해 적다.The proposed algorithm to solve this problem of GPSR is OD-GPSR (On Demand GPSR) algorithm. The OD-GPSR algorithm does not always carry data in the sensor network, but only when an event occurs. And since the OD-GPSR algorithm sends data after event detection, the amount of actual data sent is less than that of the GPSR algorithm.
OD-GPSR 알고리즘은 데이터를 보내야 할 필요가 없을 경우에는 아무런 행동도 하지 않는다. 이후, OD-GPSR 알고리즘에서는 보내야 할 데이터가 발생하면 노드가 그때 주변의 노드들로부터 위치정보를 받아온다. 따라서 주기적으로 메시지를 주고받는 GPSR에 비해 OD-GPSR 알고리즘은 에너지 소모를 많이 줄일 수 있는 이점이 있다.The OD-GPSR algorithm does nothing if there is no need to send data. Then, in the OD-GPSR algorithm, when data to be sent occurs, the node receives location information from neighboring nodes at that time. Therefore, the OD-GPSR algorithm can reduce energy consumption much compared to GPSR that sends and receives messages periodically.
하지만, OD-GPSR 알고리즘은 데이터가 발생해야 주변의 위치정보를 받아오기 때문에 주변의 위치정보를 수집하는 과정에서 전송 지연시간이 커진다는 문제점이 있다.However, the OD-GPSR algorithm has a problem in that the transmission delay time increases in the process of collecting the surrounding location information when data is generated.
도 2 는 종래의 위치기반 라우팅 알고리즘 중 지오-백 알고리즘에 대한 설명도이다.2 is an explanatory diagram of a geo-back algorithm of a conventional location-based routing algorithm.
지오-백(Geo-back: Geographical-Backoff) 알고리즘은 GPSR 알고리즘에서 주기적으로 위치정보를 주고받아 생기는 문제점을 해결하기 위한 알고리즘이다. 지오-백 알고리즘은 다른 노드의 위치정보 없이 자신의 위치정보만을 이용하여 라우팅을 하기 위해 최적의 다음홉 위치정보(ONI: Optimal Nexthop Information)라는 가상의 노드 위치를 계산하여 계산된 가상의 노드 위치를 이용하여 라우팅을 수행한다.Geo-back (Geo-back: Geographical-Backoff) algorithm is an algorithm for solving the problem of periodically sending and receiving location information in the GPSR algorithm. The geo-back algorithm calculates a virtual node location called Optimal Nexthop Information (ONI) for routing using only its own location information without the location information of other nodes. To perform routing.
도 2에 도시된 바와 같이, 최적의 다음홉 위치정보(ONI)(23)는 소스 노드(21)가 전송할 수 있는 전송범위(211) 안에서 목적지 노드(22)에 가장 가까운 가상의 위치(23)를 말한다.As shown in FIG. 2, the optimal next hop position information (ONI) 23 is the
최적의 다음홉 위치정보(23)는 위치적으로 소스 노드(21)가 목적지 노드(22) 에 가장 가깝게 보낼 수 있는 곳을 나타내는 값이다. 이 최적의 다음홉 위치정보(23)를 계산한 소스 노드(21)는 한 홉 내의 노드들에게 최적의 다음홉 위치정보(23)를 브로드캐스팅한다.The optimal next
그리고 최적의 다음홉 위치정보(23)를 받은 노드들은 자신이 최적의 다음홉 위치정보(23)로부터 얼마나 떨어져 있는지를 계산하고 그 값에 따라서 서로 다른 백오프 시간을 가진다. 최적의 다음홉 위치정보(23)로부터 가까운 곳에 위치한 노드일수록 짧은 백오프 시간을 갖게 설계하여, 최적의 다음홉 위치정보(23)에 가까운 노드가 먼저 최적의 다음홉 위치정보(23)에 대한 응답 메시지를 보낸다. 경합을 수행하던 다른 노드들은 응답 메시지를 듣게 되면 다른 노드(24)가 선택되었다고 생각하고 백오프를 멈춘다. 이런 방식을 사용하여 소스 노드(21)는 응답메시지를 보낸 노드를 다음 노드(24)로 선택하고 그 선택된 노드(24)에게 데이터를 전달한다. 이러한 지오-백 알고리즘은 GPSR 알고리즘이 주기적으로 주고받던 라우팅 메시지를 줄여 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 증가시킬 수 있다.Nodes receiving the optimal next
하지만, 지오-백 알고리즘은 응답 메시지와 관련된 백오프 시간을 결정하기 위해서, 최적의 다음홉 위치정보(23)로부터의 거리에 따라 미리 정해진 백오프 시간을 사용한다. 이러한 백오프 시간의 설정 방식은 토폴로지(Topology)가 자주 변하는 센서 네트워크에서는 토폴로지 변화에 적응적으로 대처하지 못한다는 문제점이 있다.However, the geo-back algorithm uses a predetermined backoff time according to the distance from the optimal next
따라서 상기와 같은 종래 기술은 주기적으로 메시지를 주고 받기 때문에 에너지 소모가 증가될 수 있으며, 특히 토폴로지가 자주 변하는 센서 네트워크에서 적응적으로 대처하지 못한다는 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.Therefore, the prior art as described above may have a problem in that energy consumption may be increased due to the periodic exchange of messages, and in particular, it may not be able to cope adaptively in a sensor network whose topology changes frequently. Is the task.
따라서 본 발명은 무선 센서 네트워크에서 소스 노드의 통신 반경을 셀 단위로 나누고 각 셀 내의 노드 간 백오프 시간을 이용한 경합을 통해 최적의 다음홉 노드를 결정함으로써, 위치정보 확인을 위한 주기적인 통신을 줄여 에너지를 최소화하면서도 목적지 노드까지의 경로를 용이하게 결정할 수 있게 하는, 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention reduces the periodic communication for checking location information by dividing the communication radius of the source node by cell unit in the wireless sensor network and determining the optimal next hop node through contention using the backoff time between nodes in each cell. It is an object of the present invention to provide a location-based routing method using a cell in a wireless sensor network that can easily determine a route to a destination node while minimizing energy.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention which are not mentioned above can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 무선 센서 네트워크에서 소스 노드의 통신 반경을 셀 단위로 나누고 각 셀 내의 노드 간 백오프 시간을 이용한 경합을 통해 최적의 다음홉 노드를 결정하는 것을 특징으로 한다.The present invention has been proposed to solve the above-mentioned problem. In the wireless sensor network, the communication node of the source node is divided into cells and the optimal next hop node is determined through contention using a backoff time between nodes in each cell. It is done.
더욱 구체적으로, 본 발명은, 위치기반의 라우팅 방법에 있어서, 목적지 노드까지의 경로 중에서 가상의 최적 다음홉 위치(ONI: Optimal Nexthop Information)를 계산하는 다음홉 위치 계산 단계; 상기 계산한 가상의 최적 다음홉 위치를 이용하여 자신의 통신영역을 일정한 셀 크기로 구역화하는 통신영역 구역화 단계; 상기 가상의 최적 다음홉 위치 및 상기 셀 크기가 포함된 패킷을 자신의 통신영역 내의 주변 노드로 브로드캐스팅하는 패킷 브로드캐스팅 단계; 및 상기 브로드캐스팅한 패킷에 대한 응답 메시지를 상기 주변 노드로부터 수신하여 최초로 전송한 주변 노드를 다음홉 노드로 결정하는 다음홉 노드 결정 단계를 포함한다.More specifically, the present invention provides a location-based routing method comprising: a next hop position calculation step of calculating a virtual optimal next hop position (ONI) in a path to a destination node; A communication area zoning step of zoning its communication area into a predetermined cell size by using the calculated optimal next hop position; A packet broadcasting step of broadcasting a packet including the virtual optimal next hop position and the cell size to neighboring nodes in its communication area; And a next hop node determining step of receiving a response message for the broadcast packet from the neighboring node and determining a neighboring node that is initially transmitted as a next hop node.
또한, 상기 본 발명은, 상기 다음홉 노드 결정 단계에서 상기 주변 노드로부터 응답 메시지를 수신하지 못하면, 상기 가상의 최적 다음홉 위치를 자신의 통신영역에 해당하는 가상의 원의 다른 지점으로 이동시켜 다른 다음홉 노드를 결정하는 다른 다음홉 노드 결정 단계를 더 포함한다.In addition, in the present invention, if the response message is not received from the neighboring node in the next hop node determination step, the virtual optimal next hop position is moved to another point of the virtual circle corresponding to its own communication area, Another next hop node determination step of determining a next hop node is further included.
상기와 같은 본 발명은, 센서 네트워크에서 라우팅을 하기 위한 오버헤드를 최소화하기 위해 무선 통신 시 발생하는 충돌을 줄이고 통신 횟수를 줄임으로써 노드의 에너지 소모를 최소화할 수 있으며, 이로 인해 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있는 효과가 있다.The present invention as described above, to minimize the overhead for routing in the sensor network, it is possible to minimize the energy consumption of the node by reducing the collision occurring during wireless communication and the number of communication, thereby extending the life of the network It can be effected.
또한, 본 발명은 셀과 백오프 시간을 이용한 새로운 위치기반의 라우팅 프로토콜을 통해 라우팅을 함으로써, 주기적으로 주변의 노드 위치를 받아올 필요 없이 라우팅할 수 있어서 라우팅 오버헤드를 줄일 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of reducing the routing overhead by routing through a new location-based routing protocol using the cell and the backoff time, without having to periodically receive the position of the surrounding nodes.
또한, 본 발명은, 크로스 레이어 기법을 이용하여 MAC에서 슬립/웨이크 스케줄을 제시하여 전체적인 라우팅 지연시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect of reducing the overall routing delay time by presenting a sleep / wake schedule in the MAC using a cross-layer technique.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above objects, features, and advantages will become more apparent from the detailed description given hereinafter with reference to the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention pertains may share the technical idea of the present invention. It will be easy to implement. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3 은 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a location-based routing method using a cell in a wireless sensor network according to the present invention.
본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법을 도 3 내지 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.A location-based routing method using a cell in a wireless sensor network according to the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 9.
먼저, 본 발명을 간략하게 설명하면, 본 발명은 센서 노드들이 자신의 위치정보를 알고 있는 센서 네트워크에서의 라우팅 프로토콜을 이용한다. 그리고 본 발명은 네트워크의 밀도가 높고 토폴로지가 변화하는 센서 네트워크에 적응적이며 동적으로 라우팅을 수행하고 패킷을 전달하기 위한 프로토콜에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 크로스 레이어(Cross Layer) 기법을 이용하여 MAC(Media Acess Control)에서의 슬립(Sleep) 스케줄을 적용한다.First, briefly describing the present invention, the present invention uses a routing protocol in a sensor network in which sensor nodes know their location information. In addition, the present invention relates to a protocol for adaptively and dynamically routing and forwarding a packet to a sensor network having a high density and changing topology. In addition, the present invention applies a sleep schedule in a media access control (MAC) using a cross layer technique.
우선, 본 발명은 최적의 다음홉 위치정보(ONI: Optimal Nexthop Information)를 계산하고 최적의 다음홉 위치정보(ONI)와 다음 노드의 거리를 계산하여 백오프 시간을 계산한다. 그리고 소스 노드가 가장 먼저 응답을 하는 노드를 다음 노드로 선택한다. 전술된 지오-백(Geo-back) 알고리즘과 다른 점은 미리 정해진 테이블을 이용하여 백오프 시간을 결정하는 것이 아니라 셀이라고 하는 가변적인 구역을 설정하여 셀 단위로 백오프 시간을 결정한다.First, the present invention calculates the optimal next hop position information (ONI) and calculates the distance between the optimal next hop position information (ONI) and the next node to calculate the backoff time. The source node responds first to the next node. The difference from the geo-back algorithm described above is that the backoff time is determined in units of cells by setting a variable region called a cell rather than determining a backoff time using a predetermined table.
도 3을 간략하게 설명하면, "302" 과정 내지 "309" 과정은 패킷을 전송하는 과정을 나타낸다. 그리고 "311" 과정 내지 "320" 과정은 최적의 다음홉 위치정보(ONI)에 대한 패킷을 받아서 셀의 위치를 계산하고 백오프 시간을 계산하여 노드들끼리 경합하는 과정을 나타낸다.Briefly referring to FIG. 3, processes “302” to “309” indicate a process of transmitting a packet. Processes "311" to "320" represent a process of receiving a packet for optimal next hop position information (ONI), calculating a cell position, calculating a backoff time, and contending nodes.
이하, 패킷을 전송하는 노드의 동작인 "302" 과정 내지 "309" 과정부터 설명하고, "311" 과정 내지 "320" 과정을 도 3 내지 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.Hereinafter, processes "302" to "309" which are operations of a node transmitting a packet will be described, and processes "311" to "320" will be described with reference to FIGS. 3 to 9.
먼저, 센서 네트워크의 노드는 유휴(Idle) 상태(301)에 있다고 가정하여 설명하기로 한다.First, a description will be given on the assumption that a node of the sensor network is in an
무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법을 간략하게 살펴보면, 소스 노드가 패킷을 목적지 노드로 보내려면 최적의 다음홉 위치정보(ONI)를 계산하고(302) 이웃 노드들로 계산된 최적의 다음홉 위치정보에 대한 메시지를 브로드캐스팅한다(303). 그리고 소스 노드는 이웃 노드들로부터 기설정된 시간 동안 전송된 메시지에 대한 응답 메시지를 수신하기 위해 대기한다(304). 여기서, 이웃 노드는 소스 노드의 통신 반경 내에 있는 주변 노드를 말한다.In the wireless sensor network, the location-based routing method using the cell is briefly described. In order to send a packet to a destination node, the source node calculates an optimal next hop location information (302) and calculates an optimal next node calculated as neighbor nodes. A message for hop location information is broadcasted (303). The source node then waits 304 to receive a response message to the message sent for a predetermined time from the neighbor nodes. Here, the neighbor node refers to the neighbor node within the communication radius of the source node.
한편, "303" 과정에서의 최적의 다음홉 위치정보를 전송받은 이웃 노드들은 자신이 속한 셀 위치 값을 계산하고(312) 셀 위치 값에 기초하여 백오프 시간을 계산한다(313).Meanwhile, neighbor nodes receiving the optimal next hop position information in
이웃 노드들은 "313"과정에서 계산된 백오프 시간이 끝날 때까지 일정 시간 동안 대기한다(314). 이후, 이웃 노드들은 백오프 시간을 이용하여 각 셀 내의 노드 간 경합을 시작한다(315). 노드 간의 경합은 이웃 노드들이 자신의 셀에 맞는 백오프 시간이 끝날 때까지 기다린 후, 소스 노드로 응답 메시지 전송한다.The neighbor nodes wait 314 for a time until the backoff time calculated in
이때, 다른 노드들로부터 소스 노드로 전송되는 최적의 다음홉 위치정보에 대한 응답 메시지를 수신한다면 전송된 최적의 다음홉 위치정보에 관한 패킷을 삭제한다(317). 또한, 각 셀 내의 노드 간 경합에서 소스 노드로 응답 메시지를 처음으로 전송한 노드를 제외한 다른 노드들은 "317" 과정 즉, 전송된 패킷을 삭제한다.At this time, if a response message for the optimal next hop position information transmitted from other nodes to the source node is received, the packet about the optimal next hop position information is deleted (317). In addition, other nodes except for the first node that transmits the response message to the source node in the inter-node contention in each cell delete the transmitted packet.
그리고 백오프 시간이 가장 짧은 노드가 최적의 다음홉 노드로 선택되어 릴레이 응답 메시지를 소스 노드로 전송한다(316). 경합 중에 백오프 시간이 가장 짧은 노드가 경합에서 이길 확률이 높다.The node with the shortest backoff time is selected as an optimal next hop node and transmits a relay response message to the source node (316). During contention, the node with the shortest backoff time is likely to win the contention.
한편, 최적의 다음홉 위치정보 및 셀의 크기를 계산하는 과정을 상세하게 설명하면, 소스 노드는 목적지 노드로 보낼 패킷이 발생하면 패킷에 소스 주소와 목적지 주소를 설정하고 최적의 다음홉 위치정보를 계산하여 패킷에 설정한다(302). 즉, 소스 노드는 최적의 다음홉 위치정보를 계산하고 전송하고자 하는 패킷에 목적지 노드의 주소와 소스 노드의 주소 및 셀의 크기를 세팅한다.Meanwhile, the process of calculating the optimal next hop position information and the cell size will be described in detail. When a packet to be sent to the destination node occurs, the source node sets the source address and the destination address to the packet and provides the optimal next hop position information. It is calculated and set in the packet (302). That is, the source node calculates the optimal next hop position information and sets the address of the destination node, the address of the source node, and the cell size in the packet to be transmitted.
이때, 본 발명에서는 라우팅을 위해서 노드의 통신 반경을 셀의 크기와 최적의 다음홉 위치정보를 이용하여 구역화한다. 셀은 정사각형의 모양으로 한 변의 길이는 셀 크기 값으로 정의된다. 이때, 셀을 이용하여 구역화하기 위해서는 먼저 셀 크기부터 결정해야 한다. 셀 크기는 한 홉의 노드 밀도에 의해서 결정된다. 셀 크기를 정하기 위해서 본 발명에서는 다음과 같은 과정을 거친다.At this time, in the present invention, the routing radius of the node is zoned using the size of the cell and the optimal next hop position information. The cell has a square shape and the length of one side is defined by the cell size value. At this time, in order to zone using the cell, the cell size must be determined first. The cell size is determined by the node density of one hop. In order to determine the cell size, the present invention undergoes the following process.
네트워크가 처음 생성되었을 때 싱크 노드는 자신의 위치정보를 네트워크 전체에 전송한다. 이러면, 모든 노드는 싱크 노드의 위치를 알 수 있을 뿐만 아니라, 노드의 한 홉 밀도를 파악할 수 있다. 이러한 밀도 정보를 바탕으로 통신 반경을 몇 개의 셀로 나누어야 할지를 결정하게 된다. 즉, 한 홉 안의 노드 밀도를 바탕으로 하나의 셀 안에 적어도 한 개의 노드가 들어갈 수 있도록 셀을 나누게 된다.When a network is first created, the sink node sends its location information throughout the network. This allows all nodes to know the location of the sink node, as well as determine the density of one hop of the node. Based on this density information, it is decided how many cells the communication radius should be divided into. In other words, based on the density of nodes in one hop, the cell is divided so that at least one node can fit in one cell.
본 발명에서는 라우팅을 위하여 그리디 포워딩(Greedy Forwarding)과 유사한 방법을 이용한다. 종래의 그리디 포워딩(Greedy Forwarding)과 다른 점은 패킷을 전달할 다음 노드를 주변의 노드들의 위치정보를 이용하여 선택하는 것이 아니라 백오프 시간을 이용하여 주변의 노드들의 경합을 통하여 다음 노드를 선택하게 된다는 점이다. 이를 위해서, 본 발명에서는 최적의 다음홉 위치정보를 계산하게 된다. 최적의 다음홉 위치정보는 소스 노드가 통신을 할 수 있는 곳 중에서 목적지 노드에 가장 가까운 지점을 나타내는 값이다.In the present invention, a similar method to greedy forwarding is used for routing. The difference from the conventional greedy forwarding is that the next node to forward the packet is not selected using the location information of the neighboring nodes, but the next node is selected through contention of the neighboring nodes using the backoff time. Is that. To this end, in the present invention, the optimal next hop position information is calculated. The optimal next hop location information is a value representing the point closest to the destination node from which the source node can communicate.
도 4 는 본 발명에 따른 최적의 다음홉 위치정보를 계산하는 방법에 대한 일 실시예 설명도이다.4 is a diagram illustrating a method of calculating optimal next hop position information according to the present invention.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 적용되는 최적의 다음홉 위치정보 계산 과정은 소스 노드(41)의 통신 반경인 r을 고려해 소스 노드(41)가 보낼 수 있는 곳 중에서 목적지 노드(42)에 가장 가까운 위치를 최적의 다음홉 위치정보(ONI)(43)로 계산한다.As shown in FIG. 4, the optimal next hop position information calculation process applied to the present invention takes the
즉, 최적의 다음홉 위치정보 계산 과정은 수학적으로는 소스 노드(41)와 목적지 노드(42) 사이의 거리를 d라고 정한다. 그리고 최적의 다음홉 위치정보 계산 방법은 정해진 거리 d의 선분 중에서 소스 노드(41)와 목적지 노드(42) 사이를 r과 d-r로 내분하는 점(43)을 최적의 다음홉 위치정보로 정한다.That is, the optimal next hop position information calculation process mathematically determines that the distance between the
한편, 도 4를 참조하여 "303" 내지 "307" 과정을 살펴보면, 소스 노드(41)는 최적의 다음홉 위치정보를 구한 후, 이웃 노드들에 최적의 다음홉 위치정보를 메시지를 통해 전송한다(303). 즉, 소스 노드(41)는 최적의 다음홉 위치정보에 대한 메시지를 통신 반경인 r 내의 이웃 노드들로 브로드캐스팅한다.On the other hand, referring to the process "303" to "307" with reference to Figure 4, the
이어서, 소스 노드(41)는 최적의 다음홉 위치정보를 이웃 노드로 전송한 후, 이웃 노드로부터 최적의 다음홉 위치정보에 대한 응답메시지를 전송받을 때까지 대기한다(304).Subsequently, the
그리고 소스 노드(41)는 주변 노드로부터 응답 메시지를 받으면 응답 메시지에 포함된 최적의 다음홉 노드의 주소를 패킷에 세팅한다(305). 그리고 "305" 과정에서 설정된 패킷을 응답받은 최적의 다음홉 노드의 주소로 전송한다(306).When the
그리고 소스 노드(41)는 타이머를 리셋하고 MAC(Medium Acess Control) 스케 줄에 따라 다음 스케줄링을 수행한다(307).The
한편, 소스 노드(41)는 주변의 노드들로부터 응답이 없으면, 최적의 다음홉 위치정보를 자신의 위치를 기준으로 회전시킨 DA-ONI(Deadzone Avoidance-Optimal Nexthop Information)를 계산한다. 그리고 소스 노드(41)는 DA-ONI가 포함된 제1사분면에 해당하는 영역에 "303" 과정과 유사하게 DA-ONI가 포함된 메시지를 브로드캐스팅한다(308).On the other hand, if there is no response from neighboring nodes, the
전술한 대로, 소스 노드(41)는 패킷을 전송하기 위해서 최적의 다음홉 위치정보(ONI)를 계산하고 이웃 노드들에 계산된 최적의 다음홉 위치정보를 브로드캐스팅한다. 최적의 다음홉 위치정보를 받은 노드들은 자신의 위치정보와 최적의 다음홉 위치정보를 이용하여 자신이 속해 있는 셀 위치를 계산한다. 이때, 노드는 소스 노드를 기준으로 일사분면에 대해서 셀을 나누어 백오프 시간을 계산하는 것이 바람직하다. 만약, 전체의 영역에 대해서 셀을 나누게 되면 가장 긴 백오프 시간을 가지는 노드의 경우에는 수초의 백오프 시간을 가지게 될 수 있다. 이러한 경우에는 지연시간에 큰 영향을 주게 되므로 라우팅 프로토콜의 성능을 낮추는 원인이 될 수 있다.As described above, the
따라서 노드는 일사분면의 영역에 대해서만 셀로 나누어 백오프 시간을 계산한다. 이는 백오프 시간을 계산하는 지연을 줄이기 위함이다. 그리고 일사분면에 노드가 없어서 라우팅이 실패할 경우(이하, 데드존(Deadzone))에는 이를 극복하기 위한 데드존(Deadzone) 회피 알고리즘을 사용한다.Therefore, the node calculates the backoff time by dividing the cell into only one quadrant region. This is to reduce the delay in calculating the backoff time. If the routing fails because there are no nodes in the quadrant (hereinafter referred to as deadzone), a deadzone avoidance algorithm is used to overcome this.
이하, "308" 과정에서 전술한 데드존 회피 알고리즘을 도 5를 참조하여 살펴 보기로 한다.Hereinafter, the dead zone avoidance algorithm described above in step 308 will be described with reference to FIG. 5.
도 5 는 본 발명에 따른 데드존을 피하기 위한 데드존 회피 알고리즘에 대한 일실시예 설명도이다.5 is a diagram illustrating an embodiment of a dead zone avoidance algorithm for avoiding a dead zone according to the present invention.
소스 노드(51)는 DA-ONI(Deadzone Avoidance-ONI)를 이용함으로써 노드가 없는 지역을 우회하여 라우팅을 수행한다. 즉, 소스 노드(51)는 최적의 다음홉 위치정보(511)가 포함된 패킷을 전송하고 일사분면 지역에 있는 노드가 존재하지 않아 응답 메시지를 받지 못한 경우에는, 최적의 다음홉 위치정보(511)를 임의의 각도(예를 들어, 90도 등)만큼 회전시킨 값인 DA-ONI(512) 값을 계산하여 라우팅을 수행한다. The
즉, 데드존 회피 알고리즘은 최적의 다음홉 위치정보(511)를 전송 범위 내의 다른 위치로 변경함으로써 라우팅을 수행하기 위한 것이다. 소스 노드(51)는 최적의 다음홉 위치정보(511)를 브로드캐스팅한 후 주변의 노드들로부터 응답이 없을 경우에 최적의 다음홉 위치정보(511)를 회전시킨 값인 DA-ONI(512)를 계산하여 다시 계산된 값을 브로드캐스팅한다. 즉, 소스 노드(51)는 최적의 다음홉 위치정보(511)를 브로드캐스팅하여 백오프 시간이 모두 지나도 다른 노드들로부터 응답을 받지 못하면, 최적의 다음홉 위치정보(511)에 데드존이 형성되어 있다고 판단한다. 소스 노드(51)는 데드존이 있다고 판단하면 DA-ONI를 이용하여 데드존을 회피하여 라우팅한다.That is, the dead zone avoidance algorithm is for performing routing by changing the optimal next
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 적용되는 일실시예로 DA-ONI 알고리즘을 살펴보면, 최적의 다음홉 위치정보(511)를 90도만큼 회전시킨 값으로 정한다. 이 값을 이용하게 되면 DA-ONI쪽으로 라우팅 경로가 돌아서 형성된다. 따라서 소스 노드(51)는 데드존을 회피하는 것이 가능하다. 이렇게 되면 최적의 다음홉 위치정보(511) 주변에 노드가 없어서 패킷 전달이 안되는 경우라도 노드가 없는 지역을 회피하여 라우팅이 가능하다. 이러한 DA-ONI 알고리즘은 라우팅 확률을 높이기 위함이다.As shown in FIG. 5, when the DA-ONI algorithm is described as an embodiment applied to the present invention, the optimal next
한편, 소스 노드는 DA-ONI를 브로드캐스팅한 후 주변의 노드들로부터 전송된 DA-ONI 값과 관련된 응답이 오기를 기다린다(309).Meanwhile, after the source node broadcasts the DA-ONI, the source node waits for a response related to the DA-ONI value transmitted from neighboring nodes (309).
그리고 주변의 노드들로부터 응답을 받으면, 전술한 "305" 과정으로 천이하여 "305" 과정부터 반복 수행한다.When receiving a response from the neighboring nodes, the process transitions to the above-described "305" process and repeats the process from "305" process.
이하, 최적의 다음홉 위치정보(511)가 포함된 패킷을 받아서 셀의 위치를 계산하고 백오프 시간을 계산하여 노드들끼리 경합하는 "311" 과정부터 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the process of receiving the packet including the optimal next
이웃 노드는 소스 노드로부터 전송된 패킷의 종류를 확인한다(311). 이웃 노드는 확인 결과(311)에 따라 전송 요청에 관한 것이면 자신의 위치정보와 최적의 다음홉 위치정보(511)를 이용하여 자신이 속한 셀 값을 계산한다(312). The neighbor node checks the type of the packet transmitted from the source node (311). The neighbor node calculates the cell value to which it belongs by using its location information and the optimal next
그리고 주변 노드는 "312" 과정에서 계산된 셀 값을 바탕으로 백오프 시간을 계산한다(313).In
여기서, 도 6을 참조하여 최적의 다음홉 위치정보를 바탕으로 셀을 나누는 과정에 대해 살펴보기로 한다.Here, a process of dividing cells based on the optimal next hop position information will be described with reference to FIG. 6.
도 6 은 본 발명에 따른 최적의 다음홉 위치정보를 바탕으로 셀을 나누는 과 정에 대한 일실시예 설명도이다.6 is a diagram illustrating an embodiment of dividing a cell based on optimal next hop position information according to the present invention.
본 발명은 라우팅 경로 상에 다음 노드로서 최적화된 노드를 찾기 위해, 최적의 다음홉 위치정보(62)를 기준으로 최적의 다음홉 위치정보(62)에서 가장 가까운 노드를 다음 노드로 선택한다. 본 발명은 이를 위해 최적의 다음홉 위치정보(62)로부터의 거리에 따라 백오프 시간을 달리 설정하고, 설정된 백오프 시간을 이용하여 노드들이 서로 소스 노드와의 통신을 위한 경합을 수행한다. 최적의 다음홉 위치정보(62) 값과 노드의 위치로부터 백오프 시간을 계산하기 위해, 본 발명에서는 소스 노드(61)의 통신 반경을 몇 개의 셀로 나누어 셀 단위로 백오프 시간을 계산한다. 노드가 속한 셀의 위치를 계산하기 위한 방법을 살펴보면 다음과 같다.The present invention selects the node closest to the optimal next
노드는 최적의 다음홉 위치정보(62)의 x좌표와 노드의 x좌표의 거리를 셀의 크기(611)로 나눈 몫과 최적의 다음홉 위치정보(62)의 y좌표와 노드의 y좌표의 거리를 셀의 크기로 나눈 몫을 계산한다. 이 값들은 최적의 다음홉 위치정보(62)로부터 노드가 x, y축으로 몇 번째 셀에 있는지를 나타낸다. 따라서 이러한 값을 통해 노드는 자신이 어느 셀에 속해 있는지를 알 수 있다. 노드는 셀의 위치를 계산하고 나면 셀의 위치 값에 따라서 순서대로 백오프 시간(T 내지 8T)을 계산한다. 즉, 최적의 다음홉 위치정보(62)를 받은 노드들은 최적의 다음홉 위치정보(62)와 셀의 크기(611), 자신의 위치정보를 이용하여 자신이 어떤 셀에 속해 있는지를 계산하고 셀 위치에 따라서 백오프 시간을 계산한다.The node divides the distance between the x coordinate of the optimal next
서로 다른 셀에 있는 노드들은 셀의 위치에 따라 서로 다른 백오프 시간을 가진다. 이러한 방법으로 네트워크의 토폴로지가 변화하는 센서 네트워크에 맞추어 셀의 크기를 바꾸어 줌으로써 라우팅이 효율적으로 이루어지도록 하는 것이 가능해진다.Nodes in different cells have different backoff times depending on the location of the cell. In this way, it is possible to efficiently route by changing the size of the cell in accordance with the sensor network is changing the topology of the network.
셀을 나누어 백오프 시간을 계산하는 것은 최적의 다음홉 위치정보가 속하게 되는 사분면에 있는 노드들만 하게 된다. 이렇게 하는 이유는 밀도가 높은 센서 네트워크에서 한 사분면에 있는 노드들만으로도 라우팅을 하기에 충분하기 때문이다. 만일, 한 사분면에 대해서만 라우팅을 하여 실패하는 경우가 발생한다면 본 발명은 데드존이 있다고 판단하고 이를 회피하기 위한 알고리즘을 사용한다. 이러한 데드존 알고리즘은 도 5에서 전술한 바와 같다.Calculating the backoff time by dividing the cell is done only for the nodes in the quadrant to which the optimal next hop location information belongs. This is because in a dense sensor network, nodes in one quadrant are sufficient for routing. If a failure occurs due to routing for only one quadrant, the present invention determines that there is a dead zone and uses an algorithm to avoid it. This dead zone algorithm is as described above in FIG.
한편, 노드들은 백오프 시간이 경과되면(314) 최적의 다음홉 위치정보가 포함된 패킷을 보낸 노드에 응답하여 경합을 시작한다(315). 즉, 계산된 백오프 시간에 따라서 기다리고 있다가 백오프 시간이 지나면 응답 메시지를 보내어 소스 노드에 패킷을 보내도록 알린다.On the other hand, when the backoff time elapses (314), the nodes start contention in response to the node which sent the packet including the optimal next hop position information (315). That is, it waits according to the calculated backoff time and sends a response message to notify the source node when the backoff time passes.
한편, 주변 노드에서 먼저 최적의 다음홉 위치정보에 대한 응답 메시지를 전송한다면 노드는 경합을 멈추면서 패킷을 삭제하고(317), 유휴(Idle) 상태로 돌아가 응답을 보내지 않게 된다. 최적의 다음홉 위치정보에 대한 응답을 받은 소스 노드는 다음 노드를 선정하고 데이터를 선정된 다음 노드로 전송한다.On the other hand, if the neighboring node first transmits a response message for the optimal next hop position information, the node stops contention, deletes the packet (317), and returns to an idle (Idle) state to not send a response. The source node receiving the response to the optimal next hop position information selects the next node and transmits the data to the selected next node.
데이터를 받은 노드는 목적지 주소를 확인하여(318) 목적지 노드의 주소가 로컬 노드의 주소 즉, 자신의 주소인지를 확인한다(319). 노드는 자신에게 오는 패킷이면 상위 레이어로 패킷을 전송하고(320) 다른 목적지로 가는 패킷이면 목적지 노드로 보내기 위해서 최적의 다음홉 위치정보를 전송하여 다음 노드를 찾는 "302" 과정부터 반복 수행한다. 즉, 소스 노드로부터 데이터를 받으면 목적지 노드를 체크하고 자신이 목적지 노드인 경우 상위 레이어로 패킷을 보내고 그렇지 않은 경우에 "302" 과정으로 이동하여 최적의 다음홉 위치정보를 계산하여 "302" 과정 이하부터 반복하여 수행한다.The node receiving the data checks the destination address (318) to determine whether the address of the destination node is the address of the local node, that is, its own address (319). The node transmits the packet to the upper layer if the packet comes to it (320), and if the packet goes to another destination, the node transmits the optimal next-hop position information to the destination node and repeats the process "302" to find the next node. In other words, when receiving data from the source node, it checks the destination node and if it is the destination node, sends a packet to the upper layer. Execute repeatedly from.
이하, 도 7을 참조하여 슬립/웨이크 스케줄링 방법에 대해 살펴보기로 한다.Hereinafter, a sleep / wake scheduling method will be described with reference to FIG. 7.
도 7 은 본 발명에 따른 MAC단에서의 슬립 및 웨이크(Sleep and Wake) 스케줄링 방법에 대한 일실시예 설명도이다.7 is a diagram illustrating an embodiment of a sleep and wake scheduling method in a MAC terminal according to the present invention.
슬립 및 웨이크 알고리즘에서 슬립(Sleep) 상태의 셀은 일정 시간이 지나면 깨어나서 통신을 수행한다. 그리고 웨이크(Wake) 상태의 셀은 일정 시간이 지나면 슬립하는 과정을 반복적으로 수행한다. 이는 MAC에서의 충돌을 최소화하고 유휴 상태에서의 패킷 수신을 줄여 노드의 에너지를 절약하기 위함이다.In the sleep and wake algorithm, the sleep cell wakes up after a certain time and communicates. The wake-up cell repeatedly sleeps after a certain time. This is to save node energy by minimizing collision in MAC and reducing packet reception in idle state.
MAC의 기본적인 동작은 IEEE 802.11과 같은 방식을 따르지만 라우팅을 하면서 만들어 놓은 셀을 이용하여 MAC에서의 슬립 및 웨이크 스케줄링을 수행한다. 센서 네트워크 MAC 프로토콜은 대부분 주기적인 슬립 스케줄을 사용한다. 이때, 센서 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면, 노드 간 통신 시 충돌이 일어나는 경우가 증가한다. 그러면, 노드는 패킷을 재전송하기 때문에, 노드의 통신 횟수가 늘어 노드의 에너지 소모가 커진다.The basic operation of the MAC follows the same method as the IEEE 802.11, but the sleep and wake scheduling in the MAC is performed using the cell created during routing. Most sensor network MAC protocols use periodic sleep schedules. At this time, if the density of the node is high in the sensor network, collisions occur during communication between nodes. Then, since the node retransmits the packet, the number of communication of the node increases, which increases the energy consumption of the node.
이런 문제를 해결하기 위해서, 본 발명에서는 셀 단위로 슬립하는 지역과 깨어있는 지역을 구분하여 통신 시 발생하는 충돌을 줄인다. 슬립 상태의 셀에 있는 노드들은 라우팅에 참여하지 않고 트랜시버를 오프함으로써 노드의 에너지 소모를 감소시킨다.In order to solve this problem, the present invention reduces the collision occurring during communication by distinguishing the sleeping area and the waking area by cell units. Nodes in a sleep cell reduce the energy consumption of the node by turning off the transceiver without participating in routing.
이러한 슬립 및 웨이크 알고리즘에서는, 최적의 다음홉 위치정보가 포함된 패킷을 받은 노드들은 자신의 셀 위치에 따라서 슬립과 깨어남을 반복하게 된다. 본 발명은 크로스 레이어 기법을 이용하여 라우팅을 하면서 계산하게 되는 셀 위치를 MAC 프로토콜에 이용하고 있다.In this sleep and wake algorithm, nodes receiving a packet containing the optimal next hop position information repeat sleep and wake up according to their cell position. In the present invention, the cell position calculated during routing using the cross-layer scheme is used for the MAC protocol.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 셀 단위로 특정 셀 영역에 있는 노드들은 슬립 모드로 들어가고, 나머지 셀들은 웨이크 상태를 유지하면서 라우팅을 하게 된다. 이러한 스케줄링 방법은 네트워크의 지연시간을 증가시킨다. 본 발명은 이러한 지연시간을 줄이기 위해서 크로스 레이어 기법을 이용한 새로운 슬립 스케줄링 방법을 사용한다.As shown in FIG. 7, in the present invention, nodes in a specific cell area in a cell unit enter a sleep mode, and other cells perform routing while maintaining a wake state. This scheduling method increases the latency of the network. The present invention uses a new sleep scheduling method using a cross-layer technique to reduce the delay time.
즉, 본 발명에서, 각각의 노드는 라우팅을 하면서 계산한 셀을 이용하여 셀의 위치에 따라서 슬립(Sleep)되거나 액티브(Active)되게 된다. 모든 노드가 동시에 슬립되면 슬립되는 동안 계속해서 네트워크 지연시간이 발생한다.That is, in the present invention, each node sleeps or becomes active according to the position of the cell using the cell calculated while routing. If all nodes sleep at the same time, network latency continues while they sleep.
하지만, 본 발명에서는 셀 단위로 슬립(Sleep) 스케줄을 정하기 때문에 네트워크에는 항상 액티브(Active) 상태의 노드가 존재하므로 슬립(Sleep) 스케줄로 인한 지연시간을 감소시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 액티브(Active) 상태로 있는 노드의 숫자를 제어하여 노드들 간의 충돌도 줄일 수 있다.However, in the present invention, since the sleep schedule is determined on a cell basis, since there is always an active node in the network, delay time due to the sleep schedule can be reduced. In addition, the present invention can reduce the number of nodes in the active state by controlling the number of nodes.
이때, 노드의 활동 주기(duty cycle)는 슬립 및 액티브 패턴에 따라서 달라진다. 슬립 및 액티브 패턴을 매번 바꾸도록 했을 경우가 도 7에 나타나 있다. 이러한 경우 활동 주기는 50%가 된다. 다른 실시예로, 만일 9개의 셀을 하나로 묶어 서 9개의 셀 중 하나의 노드만 동작하도록 패턴을 정하게 되면 활동 주기는 11%가 된다.At this time, the duty cycle of the node varies depending on the sleep and active patterns. The case where the sleep and active patterns are changed each time is shown in FIG. In this case, the activity cycle is 50%. In another embodiment, if the nine cells are bundled together and a pattern is set such that only one node of the nine cells operates, the activity period is 11%.
이하, 본 발명과 종래의 GPSR 알고리즘을 비교하면 다음과 같다.Hereinafter, a comparison between the present invention and the conventional GPSR algorithm is as follows.
본 발명은 노드의 밀도가 높고 토폴로지가 변화하는 네트워크에 적응적으로 대처하기 위한 알고리즘에 관한 것이다. 본 발명과 종래의 GPSR 알고리즘의 비교를 통해 노드 밀도와 토폴로지 변화에 최적화 정도를 분석하기로 한다.The present invention relates to an algorithm for adaptively coping with a network with a high density of nodes and a changing topology. By comparing the present invention with the conventional GPSR algorithm, the degree of optimization to the node density and topology change will be analyzed.
종래의 GPSR 알고리즘에서는 주기적으로 이웃 노드들과 위치정보를 주고받기 때문에, GPSR 라우팅 오버헤드는 하기의 [수학식 1]과 같이 나타난다.In the conventional GPSR algorithm, since the location information is periodically exchanged with neighbor nodes, the GPSR routing overhead is represented by
여기서, E[n]은 한 홉에 해당하는 이웃 노드의 개수, E[h]는 평균 목적지까지의 홉 개수, E[t]는 GPSR을 위한 이웃 노드 간 업데이트 메시지 주기를 나타낸다.Here, E [n] represents the number of neighboring nodes corresponding to one hop, E [h] represents the number of hops to an average destination, and E [t] represents an update message period between neighboring nodes for GPSR.
GPSR 라우팅 오버헤드는 패킷 사이즈, 한 홉에 해당하는 이웃 노드의 개수, 평균 목적지까지의 홉 개수에 비례하며, GPSR을 위한 이웃 노드 간 업데이트 메시지 주기에 반비례한다.The GPSR routing overhead is proportional to the packet size, the number of neighboring nodes corresponding to one hop, the number of hops to the average destination, and inversely proportional to the update message period between neighboring nodes for GPSR.
본 발명에 따른 CBT 오버헤드는, 한 홉에 해당하는 다음홉 노드의 위치를 결정하기 위해, 위치결정에 필요한 두 개의 메시지, 최적의 다음홉 위치정보와 이에 대한 응답 메시지를 이용하게 된다. 따라서 본 발명에 대한 라우팅 오버헤드는 하기의 [수학식 2]와 같이 정의할 수 있다.In order to determine the location of a next hop node corresponding to one hop, the CBT overhead according to the present invention uses two messages necessary for positioning, optimal next hop position information, and a response message. Therefore, the routing overhead for the present invention can be defined as shown in
여기서, E[h]는 평균 목적지까지의 홉 개수, E[d]는 트래픽 데이터율을 나타낸다.Where E [h] is the number of hops to the average destination and E [d] is the traffic data rate.
본 발명은 백오프 시간을 사용하기 때문에 지연시간이 발생하게 된다. 이러한 지연시간은 몇 번째 셀에 있는 노드가 선택될지에 대한 평균 값과 백오프 시간의 기본 단위 값이 곱해진 값이 된다. 따라서 하기의 [수학식 3]과 같은 식으로 나타낼 수 있다.Since the present invention uses the back off time, a delay time occurs. This delay is the product of the average value of which node in the cell is selected and the base unit value of the backoff time. Therefore, it can be represented by the following formula (3).
여기서, E[slot]은 예상되는 백오프 슬롯 개수를 나타낸다.Here, E [slot] represents the expected number of backoff slots.
상기의 [수학식 3]을 바탕으로 어떠한 환경에서 GPSR과 CBT가 더 유용한지 나타내기 위해서 하기의 [수학식 4]와 같이 효율비(Efficiency Ratio)를 정의한다.Based on
상기의 [수학식 4]를 바탕으로 노드의 밀도와 GPSR의 주변 노드와의 메시지 교환 주기를 변화시키면서 그래프를 그려보면 도 8과 같은 결과가 나온다.Based on the
도 8 은 노드의 밀도와 GPSR의 주변 노드와의 메시지 교환 주기에 따른 효율비에 대한 일실시예 결과도이다.FIG. 8 is a result diagram of an embodiment of an efficiency ratio according to a density of nodes and a message exchange period with neighboring nodes of a GPSR.
도 8에 도시된 바와 같이, 한 홉당 노드의 수가 높아질수록 본 발명에 따른 CBT가 더 효율적임을 알 수 있다. 또한, GPSR의 메시지 교환 주기는 노드의 이동성(Mobility)과 관계가 있는 것으로 값이 클수록 메시지를 교환하는 주기가 긴 것이므로 이동성이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 CBT는 노드의 밀도가 높고 노드가 이동성을 가질 경우에 더 효율적이며 GPSR은 노드의 밀도가 낮고 이동성이 없을 경우에 더 효과적이라는 것을 알 수 있다.As shown in FIG. 8, it can be seen that the higher the number of nodes per hop, the more efficient the CBT according to the present invention. In addition, the message exchange period of the GPSR is related to the mobility (Mobility) of the node. As the value is larger, the period of exchanging the message is longer, so the mobility is low. Therefore, it can be seen that CBT is more efficient when the node is dense and the node is mobile, while GPSR is more effective when the node is low and no mobility.
DA-ONI는 데드존이 있을 경우에 이를 회피하기 위하여 최적의 다음홉 위치정보를 일정한 각도만큼 회전시킨 값을 나타낸다. 이때, 얼마의 각도만큼 회전시키는 것이 가장 좋은지를 분석하기 위해서 두 가지 요소를 고려해야 한다.DA-ONI represents a value in which the optimal next hop position information is rotated by a certain angle in order to avoid this when there is a dead zone. At this point, two factors must be considered to analyze how best to rotate the angle.
첫 번째는 최적의 다음홉 위치정보를 θ만큼 회전시켰을 경우 얼마나 넓은 영역에 최적의 다음홉 위치정보를 줄 수 있는가이다. 많은 면적에 최적의 다음홉 위치정보를 알릴수록 라우팅이 성공할 확률은 높아지기 때문에 이 값을 최대화하는 것이 필요하다. 두 번째로 고려해야 하는 점은 DA-ONI를 이용할 경우 최적의 다음홉 위치정보를 이용하여 라우팅을 할 경우보다 얼마나 더 많은 거리를 가야 하는가이다. 최적의 다음홉 위치정보로부터 회전하는 각도 θ를 크게 할수록 더 멀리 돌아가야 하기 때문에 돌아가는 거리를 최소화하는 것이 필요하다. 이를 위해서 각각의 값을 계산해 보면 다음과 같이 나타난다.First, when the optimal next hop position information is rotated by θ, how wide the next hop position information can be given to the wide area. It is necessary to maximize this value because the higher the next hop location information is reported for a large area, the higher the probability of successful routing. The second thing to consider is how much more distance you need to travel with DA-ONI than when routing with optimal next-hop location information. It is necessary to minimize the return distance because the larger the rotation angle θ from the optimum next hop position information, the farther it should turn. To do this, each value is calculated as follows.
d값에 관계없이 θ가 90도일 경우 가장 작은 값을 나타내는 것을 볼 수 있다. 따라서 θ는 90도만큼 회전시키는 것이 가장 효율적임을 알 수 있다.Regardless of the d value, when θ is 90 degrees, the smallest value can be seen. Therefore, it can be seen that it is most efficient to rotate θ by 90 degrees.
상기 시뮬레이션은 'OPNET 11.0'을 이용하여 수행하였다. 하기의 [표 1]은 시뮬레이션과 관련된 파라미터를 나타낸다.The simulation was performed using 'OPNET 11.0'. Table 1 below shows the parameters related to the simulation.
도 9 는 종래의 GPSR 알고리즘과 본 발명에 따른 위치기반 라우팅 방법이 적용된 시뮬레이션 결과에 대한 비교도이다.9 is a comparison diagram of a simulation result to which a conventional GPSR algorithm and a location-based routing method according to the present invention are applied.
도 9에 도시된 바와 같이, GPSR의 경우 전체적으로 라우팅 성공 확률이 낮음을 볼 수 있다. 이는 GPSR이 주기적으로 주변의 노드들과 위치정보를 주고받기 위해서 많은 브로드캐스팅 메시지를 발생시키기 때문이다. 따라서 GPSR은 네트워크의 밀도가 높아지면 성능이 좋지 못한 것을 알 수 있다. As shown in FIG. 9, it can be seen that the routing success probability is low in the GPSR as a whole. This is because GPSR generates many broadcasting messages in order to periodically exchange location information with neighboring nodes. Therefore, GPSR can be found to have poor performance when network density increases.
반면, 본 발명에 따른 프로토콜의 경우 노드의 전송 범위가 높을수록, 즉 네트워크의 밀도가 높아질수록 라우팅 성공확률이 오히려 좋아지는 것을 볼 수 있다. 본 발명에 따른 프로토콜은 라우팅을 위한 오버헤드가 거의 발생하지 않기 때문에 노드의 밀도가 높아도 높은 라우팅 성공 확률을 보여준다.On the other hand, in the case of the protocol according to the present invention, the higher the transmission range of the node, that is, the higher the density of the network, the better the routing success rate. The protocol according to the present invention shows a high probability of routing success even if the node density is high because little overhead for routing occurs.
오른쪽 그림은 패킷의 지연시간을 보여주고 있다. 본 발명에 따른 프로토콜은 라우팅을 위해 백오프 시간을 사용하기 때문에 GPSR에 비해서 딜레이가 커지는 것은 당연한 일이다. 도면에서 보듯이 전체적으로 보면 본 발명에 따른 프로토콜이 지연시간이 크다. 하지만, 네트워크의 밀도가 높아질수록 점점 지연시간이 GPSR과 비슷해지는 것을 볼 수 있다. 이는 첫 번째 셀에 노드가 위치할 경우 백오프 시간이 매우 짧기 때문이다.The figure on the right shows the packet latency. Since the protocol according to the present invention uses a backoff time for routing, it is natural that the delay is larger than that of the GPSR. As shown in the figures, the protocol according to the present invention has a large delay time. However, the denser the network, the closer the latency becomes to GPSR. This is because the backoff time is very short when the node is located in the first cell.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.On the other hand, the method of the present invention as described above can be written in a computer program. And the code and code segments constituting the program can be easily inferred by a computer programmer in the art. In addition, the written program is stored in a computer-readable recording medium (information storage medium), and read and executed by a computer to implement the method of the present invention. The recording medium may include any type of computer readable recording medium.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.
도 1 은 종래의 위치기반 라우팅 알고리즘 중 GPSR 알고리즘에 대한 설명도,1 is an explanatory diagram of a GPSR algorithm of a conventional location-based routing algorithm;
도 2 는 종래의 위치기반 라우팅 알고리즘 중 지오-백 알고리즘에 대한 설명도,2 is an explanatory diagram of a geo-back algorithm of a conventional location-based routing algorithm;
도 3 은 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서 셀을 이용한 위치기반 라우팅 방법에 대한 일실시예 흐름도,3 is a flowchart illustrating a location-based routing method using a cell in a wireless sensor network according to the present invention;
도 4 는 본 발명에 따른 최적의 다음홉 위치정보를 계산하는 방법에 대한 일실시예 설명도,4 is an exemplary explanatory diagram for a method of calculating optimal next hop position information according to the present invention;
도 5 는 본 발명에 따른 데드존을 피하기 위한 데드존 회피 알고리즘에 대한 일실시예 설명도,5 is an exemplary explanatory diagram of a dead zone avoidance algorithm for avoiding a dead zone according to the present invention;
도 6 은 본 발명에 따른 최적의 다음홉 위치정보를 바탕으로 셀을 나누는 과정에 대한 일실시예 설명도,6 is a diagram illustrating a process of dividing cells based on optimal next hop position information according to the present invention;
도 7 은 본 발명에 따른 MAC단에서의 슬립 및 웨이크(Sleep and Wake) 스케줄링 방법에 대한 일실시예 설명도,7 is a diagram illustrating an embodiment of a sleep and wake scheduling method in a MAC terminal according to the present invention;
도 8 은 노드의 밀도와 GPSR의 주변 노드와의 메시지 교환 주기에 따른 효율비에 대한 일실시예 결과도,8 is a diagram illustrating an embodiment of an efficiency ratio according to a density of a node and a message exchange period between neighboring nodes of a GPSR;
도 9 는 종래의 GPSR 알고리즘과 본 발명에 따른 위치기반 라우팅 방법이 적용된 시뮬레이션 결과에 대한 비교도이다.9 is a comparison diagram of a simulation result to which a conventional GPSR algorithm and a location-based routing method according to the present invention are applied.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명* Explanation of symbols on the main parts of the drawing
41: 소스 노드 42: 목적지 노드41: source node 42: destination node
43: 최적의 다음홉 위치정보 512: DA-ONI43: optimal next hop position information 512: DA-ONI
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