Desplegando redes inalámbricas de sensores organizados en clusters

Recientes avances en la electrónica y comunicación inalámbrica han permitido el despliegue a bajo coste y bajo consumo de sensores multifuncionales. Se abre un extraordinario campo de acción para la ingeniería pues el tendido de redes inalámbricas de sensores es indudablemente una de las formas más efectivas de detectar los derroches y consecuentemente aumentar la productividad de plantas industriales existentes.

En este artículo vamos a continuar entrando en detalles de ingeniería que ayudan a entender cómo abordar proyectos de despliegue de redes inalámbricas en plantas industriales existentes. De manera específica trataremos la importancia de saber planificar el diseño y valorar el equilibro en las redes que se pretenden desplegar para evitar problemas futuros que surgirán conforme aumentemos la cobertura sensora.

Para alcanzar eficiencia energética e incrementar la escalabilidad de redes, los nodos de sensores pueden organizarse en clusters. La comunicación dentro de un cluster, así como entre diferentes clusters puede organizarse como una combinación de comunicación one-hop y multi-hop. En comunicación one-hop, cada nodo de sensor puede alcanzar directamente el nodo sumidero, mientras que en comunicación multi-hop, los nodos tienen rango de transmisión limitado y por lo tanto son forzados a dirigir sus datos en varios hops hasta que los datos alcanzan el nodo sumidero. En ambos modelos surgen problemas ineludibles de disipación de energía desequilibrada entre diferentes nodos, originándose una situación en la que los nodos pierden energía a un ritmo mayor y mueren antes que otros, reduciendo posiblemente la cobertura sensora y originando la partición de la red.

En comunicaciones single-hop, los nodos más alejados del nodo sumidero son los más críticos, mientras que en comunicación multi-hop, los nodos más cercanos al nodo sumidero se cargarán con tráfico pesado y morirán primero.

Un algoritmo de direccionamiento de la arquitectura jerárquica bien conocido es LEACH, que utiliza la aleatorización para rotar el Cluster Heads (CHs) y alcanzar una mejora significativa comparada con una aproximación directa. Sin embargo, esta aproximación permite sólo clusters one-hop y no considera los problemas de los puntos calientes.

Li and Mohapatra (2005) presentaron un modelo matemático para caracterizar el problema del hueco de energía en redes de sensores inalámbricos. Basado en una perspectiva de tráfico, este modelo analítico examina la validez de varios posibles esquemas que se proponen mitigar o solventar el problema del hueco de energía. Se observa que en redes de sensores distribuidas uniformemente, el despliegue de datos y la compresión de datos tienen un efecto positivo. Olariu and Sojmenovic (2006´) presentaron el primer trabajo teórico que analiza la forma de eludir el problema del hueco de energía.

Otro protocolo que puede usarse para solventar el problema es Energy-Balancing Unequal Clustering Protocol (EB-UCP) para WSNs. En EB-UCP, la red completa se divide en capas y clusters. El número de clusters más próximos al nodo sumidero es más grande que los que están alejados del nodo sumidero. Sin embargo, el número de nodos de cada cluster más próximos al nodo sumidero es más pequeño que los más alejados del nodo sumidero. De esta forma CHs interior puede reducir el consumo energético dentro de un cluster y preservar más energía para transmitir de datos inter-clustes. En orden de equilibrar la disipación de energía en cada capa, ratio razonable de densidad de distribución entre capas se deriva de acuerdo con el principio de equilibrio energético. Por lo tanto, el consumo de energía en cada capa es casi igual después de tal despliegue y el problema del punto caliente pues ser efectivamente mitigado de esta forma.

Bibliografía:

• Jang J. & Zhang D. An energy-balancing unequal clustering protocol for wireless sensor networks. Information Technology Journal 8 (1): 57-63, 2009
• Li, J. and P. Mohapatra, 2005. An analytical model for the energy hole problem in many-to-one sensor networks. IEEE 62nd Semiannual Vehicular Technology Conference, September 25-28, IEEE Press, Dallas, USA
• Olariu, S. & Stojmenovic, I. 2006. Design guidelines for maximizing lifetime and avoiding energy holes in sensor networks with uniform distribution and uniform reporting. Proceedings on 25th IEEE International Conference on Computer Communication, April 23-29, IEEE Communications Society, Barcelona, Spain, pp: 1-12.

Palabras clave: unequal clustering, energy-balancing, network lifetime, network scalability, hierarchical architecture routing algorithm, wireless sensor networks (WSNs), distributed sensor network, sink node