KR20120044704A

KR20120044704A - An energy efficient routing based on spanning tree in wireless sensor networks with high mobile base station using local search algorithm

Info

Publication number: KR20120044704A
Application number: KR1020100106144A
Authority: KR
Inventors: 강승호; 박창수; 김홍국; 장준혁; 이성로
Original assignee: 목포대학교산학협력단
Priority date: 2010-10-28
Filing date: 2010-10-28
Publication date: 2012-05-08

Abstract

PURPOSE: A spanning tree based routing method using a local searching algorithm in a high mobility sensor network is provided to improve network utilization by providing an effective local searching algorithm. CONSTITUTION: An MST(Minimal Spanning Tree) is used as a start point of local searching(S210). A proximity solution is created(S220). Numbers of wiener are calculated for the proximity solution(S230). A tree including the smallest numbers of the wiener in the proximity solution are searched(S240). The numbers of the wiener is not changed, the tree which is acquired at the last is determined as the solution.

Description

An Energy Efficient Routing Based on Spanning Tree in Wireless Sensor Networks with High Mobile Base Station Using Local Search Algorithm}

본 발명은 베이스 노드의 이동성이 높은 센서 네트워크 환경에서 패킷의 이동 거리를 최소화하고 센서들의 전체 전력 소모를 작게 하는 라우팅 방법에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 센서 간의 거리를 가중치로 하는 그래프로부터 지역 탐색 알고리즘을 사용하여 정점 간 거리의 합이 최소인 최소 Wiener 수 신장 트리(Minimum Wiener Index Spanning Tree)를 구하여 라우팅 망으로 사용하는 라우팅 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a routing method for minimizing packet travel distance and reducing overall power consumption of sensors in a sensor network environment with high mobility of a base node. More particularly, the present invention relates to a local search algorithm based on a weighted distance between sensors. This paper relates to a routing method that obtains a minimum Wiener Index Spanning Tree having a minimum sum of distances between vertices and uses it as a routing network.

Wiener 수(Wiener index 혹은 Wiener number)란 주어진 그래프 G=(V(G), E(G))의 모든 정점 간 거리의 합을 가리킨다. 그래프 내의 임의의 두 정점 u, v∈V(G) 사이의 거리 d_G(u, v)가 두 정점 간의 최단 거리를 나타내면 Wiener 수 σ(G)는 다음의 [수학식 1]과 같이 정의할 수 있다. The Wiener index (Wiener index or Wiener number) is the sum of the distances between all the vertices of a given graph G = (V (G), E (G)). If the distance d _G (u, v) between any two vertices u, v∈V (G) represents the shortest distance between two vertices, the Wiener number σ (G) can be defined as shown in Equation 1 below. Can be.

주어진 그래프로부터 (트리를 포함해서) Wiener 수를 계산하는 다양한 알고리즘이 제시되어 있는데 그 중 대표적인 것으로 O(n³)의 Floyd 알고리즘이 있다. 하지만 주어진 그래프로부터 Wiener 수를 최소로 하는 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로써 최적해를 구하기 위한 효율적인 알고리즘이 현재 존재하지 않는다. Various algorithms for calculating the number of Wieners (including trees) from a given graph are presented, including the Floyd algorithm of O (n ³ ). However, the problem of finding the spanning tree that minimizes the number of Wieners from a given graph is that there is no efficient algorithm for finding the optimal solution as NP-hard.

최소 Wiener 수를 가진 신장 트리를 구하는 문제처럼 최소화 또는 최대한 문제에 대해 최적해를 보장해주는 분기 한정 알고리즘이 있다. 하지만 이러한 분기 한정 알고리즘은 지나치게 많은 시간을 필요로 하기 때문에 센서 네트워크와 같이 수십에서 수백에 이르는 센서를 대상으로 라우팅을 해야 하는 경우에는 사용이 불가능하다. 이러한 어려운 문제를 현실적으로 해결하기 위해 최적해는 포기하되 그에 근접한 해를 찾는 방법으로 휴리스틱 알고리즘들이 있다. 최소, 최대화 문제를 해결하는 대표적인 휴리스틱 방법 중 지역 탐색방법이 있다. 이 방법은 여러 방면에서 효용성이 입증되고 있으며 구현이 간편하고 최적해에 근사한 결과를 제공하는 경우가 많은 것으로 알려져 있다. There is a branch-specific algorithm that guarantees optimal solutions for minimization or maximal problems, such as the problem of finding a spanning tree with the minimum number of wieners. However, such branch-limited algorithms require too much time and cannot be used when routing to dozens or hundreds of sensors, such as sensor networks. In order to solve such a difficult problem realistically, heuristic algorithms are used to find the solution close to the optimum solution. The local search method is one of the representative heuristic methods to solve the minimum and maximization problem. This method has been proven to be useful in many ways and is often known to be easy to implement and provide near-optimal results.

본 발명은 상술한 바와 같은 기술적 배경에서 고안된 것으로서, 1라운드 패킷 전송을 정의하여 센서 네트워크 모델에 베이스 노드의 이동성을 고려해 넣고 이러한 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에서 패킷의 전송 거리를 최소화하고 센서들의 전체 전력 소모를 작게 하는 최소 Wiener 수 신장 트리 기반 라우팅 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. The present invention has been devised in the technical background as described above, and defines the first round packet transmission to consider the mobility of the base node in the sensor network model and minimizes the transmission distance of the packet in the sensor network environment where the base node is highly mobile. An object of the present invention is to propose a tree-based routing method for minimizing the number of Wieners.

본 발명에 따르면, 본 발명은 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 트리 기반 라우팅 방법으로서, 센서 네트워크 모델에 베이스 노드의 이동성을 포함하는 방법을 제시하고, 최소 Wiener 수 신장 트리를 네트워크 토폴로지로 제안하며, 최소 Wiener 수 신장 트리를 구하기 위하여 지역 탐색 알고리즘을 사용한다. According to the present invention, an energy efficient tree-based routing method in a sensor network with high mobility of a base node is provided. The present invention provides a method of including mobility of a base node in a sensor network model, and uses a minimum Wiener number extension tree as a network topology. We propose a local search algorithm to find the minimum Wiener number extension tree.

본 발명에서는 효율적인 지역 탐색 알고리즘을 위하여 해인 라우팅 트리를 센서의 수 n에 대한 n차원 벡터로 표현한다. 그리고 인접해를 정의하고 탐색 방법을 제시한다. In the present invention, for the efficient local search algorithm, the routing tree, which is a solution, is expressed as an n-dimensional vector for the number n of sensors. Then we define the adjacency solution and present the search method.

본 발명에 따른 신장 트리 기반의 라우팅 방법은, 지역 탐색 알고리즘을 사용하여 신장 트리를 구하는 제1 단계; 및 상기 신장 트리를 사용하여 라우팅 경로를 결정하는 제2 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A spanning tree based routing method according to the present invention includes a first step of obtaining a spanning tree using a local search algorithm; And a second step of determining a routing path using the spanning tree.

여기에서, 상기 제1 단계는, 상기 지역 탐색 알고리즘의 인접해를 정의하는 단계; 상기 인접해 중 가장 작은 Wiener 수를 가진 트리를 다음 탐색의 시작 트리로 삼는 단계; 및 더 이상의 Wiener 수에 대한 개선이 없을 때 탐색을 종료하는 단계를 포함할 수 있다. Wherein the first step comprises: defining a contiguous solution of the local search algorithm; Making a tree with the smallest Wiener number of the adjacent seas as the start tree for the next search; And terminating the search when there is no improvement in the number of Wieners.

본 발명인 지역 탐색 알고리즘을 이용한 에너지 효율적인 신장 트리기반 라우팅 방법은 신장 트리 중 정점 간의 경로 거리가 최소가 되는 최소 Wiener 수 신장트리를 사용하여 패킷 라우팅을 실행함으로써 무선 센서 네트워크처럼 다수의 베이스 노드가 존재하거나 베이스 노드의 이동성이 높은 센서 네트워크 환경에서 전체적인 에너지 효율성을 달성할 수 있다. 또한 최소 Wiener 수 신장 트리를 구하기 위해 효율적인 지역 탐색 알고리즘을 제공함으로써 많은 수의 센서 구성된 네트워크에도 사용이 가능한 효과가 있다.The energy efficient spanning tree-based routing method using the local search algorithm of the present invention executes packet routing using the minimum number of Wiener trees whose path distance between vertices in the spanning tree is the minimum. Overall energy efficiency can be achieved in the highly mobile sensor network environment of the base node. In addition, by providing an efficient local search algorithm to find the minimum Wiener number tree, it can be used for a large number of sensor networks.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신장 트리 기반 라우팅 방법의 전체 라우팅 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 신장 트리 기반 라우팅 방법에서 지역 탐색 알고리즘을 적용하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating the overall routing procedure of the decompression tree based routing method according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a process of applying a local search algorithm in the decompression tree based routing method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로서, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various forms, and only the embodiments are to make the disclosure of the present invention complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains. As the invention is provided to fully inform the scope of the invention, the invention is defined only by the description of the claims. Meanwhile, the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신장 트리 기반 라우팅 방법의 전체 라우팅 절차를 나타내는 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 신장 트리 기반 라우팅 방법에서 지역 탐색 알고리즘을 적용하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating an entire routing procedure of a decompression tree based routing method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flowchart showing a process of applying a local search algorithm in a decompression tree based routing method according to an embodiment of the present invention. to be.

센서 네트워크 모델에 베이스 노드의 이동성을 포함하기 위하여 1 라운드 패킷 전송을 모든 센서에 대해 다른 모든 센서가 동일한 크기의 패킷을 전송하는 것으로 정의한다. 즉, 1 라운드 패킷 전송에서 각 센서는 다른 모든 센서로부터 하나씩의 패킷을 전송받고 자신도 다른 모든 센서들에 하나씩의 패킷을 전송하게 된다. 이는 베이스 노드가 이동하기 때문에 모든 센서가 베이스 노드의 최근접 센서가 될 수 있기 때문이다. In order to include the mobility of the base node in the sensor network model, one round packet transmission is defined as all other sensors transmitting packets of the same size for all sensors. In other words, in the first round packet transmission, each sensor receives one packet from all other sensors, and itself transmits one packet to all other sensors. This is because all the sensors can be the nearest sensor of the base node because the base node is moved.

도 1을 참조하면, 각 센서는 GPS 모듈을 사용하여 자신의 위치 정보와 에너지 상태를 플러딩을 통해 베이스 노드에게 전달하고(S110), 베이스 노드는 전달받은 위치 정보를 기반으로 정점 간 한 홉 거리를 계산하여 전체 센서를 대상으로 하는 그래프를 작성하며, 작성된 그래프를 입력으로 하여 지역 탐색 알고리즘을 사용하여 최소 Wiener 수 신장 트리를 결정한다(S120). 다음, 베이스 노드는 결정된 라우팅 트리 정보를 각 센서들에게 전송한다(S130). 그러면, 라우팅 트리에 따라 센서와 베이스 노드 간의 패킷 송수신이 이루어진다(S140).Referring to FIG. 1, each sensor transmits its location information and energy state to the base node through flooding using the GPS module (S110), and the base node determines a hop distance between vertices based on the received location information. By calculating the graphs for all the sensors, a graph is created for the entire sensor. The minimum Wiener number extension tree is determined by using the local search algorithm as an input of the graph (S120). Next, the base node transmits the determined routing tree information to each sensor (S130). Then, packet transmission and reception are performed between the sensor and the base node according to the routing tree (S140).

본 발명의 지역 탐색 알고리즘을 사용하기 위해서는 우선 해의 표현 방법을 정의해야 한다. 신장 트리는 루트를 제외하면 반드시 하나의 부모 정점을 갖는다. 따라서 그래프의 정점의 개수를 n이라 하면 하나의 해를 차원이 n인 벡터T(v₀,v₁,v₂,…,v_n _-1)로 나타낼 수 있다. 즉, 벡터의 색인은 트리의 특정 정점을 나타내고 해당 벡터 값은 부모 정점을 나타내는 것이다. 이 중 타당한(feasible) 해는 벡터 값 중 하나가 null 이어야 하며 사이클이 없어야 한다. In order to use the local search algorithm of the present invention, a method of representing a solution must first be defined. An extension tree must have one parent vertex except for the root. Therefore, if the number of vertices of the graph is n, one solution can be represented as a vector T having a dimension n (v ₀ , v ₁ , v ₂ ,..., V _n _-1 ). That is, the index of a vector represents a particular vertex in the tree and the vector value represents a parent vertex. One of these feasible solutions is that one of the vector values must be null and there must be no cycle.

지역 탐색을 하기 위해서는 초기 해가 필요하며, 본 발명의 실시예에서는 최소신장트리를 지역 탐색의 출발점으로 한다(S210). An initial solution is required for local search, and in the embodiment of the present invention, the minimum height tree is used as a starting point for local search (S210).

탐색은 우선 인접해들을 대상으로 이루어지므로 인접해를 다음과 같이 정의한다. 주어진 트리의 간선으로 연결된 정점을 제외한 정점 사이에 간선을 추가하면 사이클이 생성된다. 새로 첨가한 간선을 제외하고 사이클을 구성하고 있는 간선들 중 하나를 제거하면 새로운 트리를 생성할 수 있다. 이는 모든 사이클을 구성하는 간선들에 적용된다. 우리는 특정 트리의 인접해를 이처럼 원래 트리의 간선으로 연결된 정점 사이를 제외한 모든 정점 간에 차례로 간선을 추가하고 이로 인해 만들어진 사이클을 구성하는 간선들을 제거한 트리들 전체 집합을 인접해로 한다(S220). Since the search is first performed on the adjacent solutions, the adjacent solution is defined as follows. Adding edges between vertices except those connected by edges in a given tree creates a cycle. Except for the newly added edges, you can create a new tree by removing one of the edges that make up the cycle. This applies to the edges that make up every cycle. We add the edges in order between all the vertices except for the vertices connected to the edges of the original tree, and set the entire set of trees from which the edges constituting the cycle are removed (S220).

인접해들을 대상으로 Wiener 수를 계산하여(S230), 인접해 중 가장 작은 Wiener 수를 가진 트리를 찾아 이를 새로운 트리로 삼는다(S240). 새로운 트리를 상대로 동일하게 정의된 인접해를 대상으로 Wiener 수를 계산하여 Wiener 수의 개선이 있는지를 판단한다(S250). The number of Wieners is calculated for the adjacent solutions (S230), and the tree with the smallest number of Wieners among the adjacent solutions is found as a new tree (S240). It is determined whether there is an improvement in the number of Wieners by calculating the number of Wieners with respect to the neighboring solutions that are identically defined with respect to the new tree (S250).

Wiener 수의 개선이 있을 때에는 상술한 과정(S220 내지 S250)을 반복하고, 더 이상 Wiener 수의 개선이 없으면, 마지막으로 얻어진 트리를 해로 정하게 된다.When there is an improvement in the number of Wieners, the above-described steps (S220 to S250) are repeated. If there is no improvement in the number of Wieners, the last obtained tree is determined as a solution.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims

In the tree-based routing method,
A first step of obtaining a spanning tree using a local search algorithm; And
A second step of determining a routing path using the spanning tree
Stretch tree-based routing method comprising a.

The method of claim 1, wherein the first step is
Defining a contiguous solution of the local search algorithm;
Making a tree with the smallest Wiener number of the adjacent seas as the start tree for the next search; And
A spanning tree based routing method comprising terminating a search when there is no further improvement in the number of Wieners.