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Karel Heurtefeux1, Fabrice Valois2
ARES INRIA / CITI, INSA-Lyon, F-69621, France
Journées ResComUniversité Paris-Est
Marne-La-Vallée – 7 et 8 février 2008
1 [email protected] [email protected]
Localisation collaborative dans les réseaux de capteurs
ResCom Février 2008
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Plan
Contexte et motivations
Protocole
Résultats
Conclusion et perspectives
Worldsens, a small sensor node developped in the CITI lab
Karel Heurtefeux (CITI, INSA-Lyon) ResCom Février 2008
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Contexte et motivations
Karel Heurtefeux (CITI, INSA-Lyon)
Nécessité d’avoir une information géographique pour certaines couches ou applications: routage, aggrégation de données, suivi de feu de forêts, etc…
Compromis entre la localisation, le coût énergétique et le coût financier est à réévaluer.
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Protocole QLoP (Qualitative Localization Protocol): idée générale
• Il est souvent inutile d’obtenir une localisation très précise
• Des nœuds proches géographiquement vont posséder un voisinage proche numériquement
• Des nœuds proches géographiquement vont posséder un voisnage distinct faible numériquement
On va donc définir différentes classes de proximité
On va déterminer une métrique qui mette en rapport ces deux valeurs
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RNG LMST
Protocole QLoP (Qualitative Localization Protocol): détails
Karel Heurtefeux (CITI, INSA-Lyon)
Chaque noeud du réseau calcule un indice de proximité pour chacun de ses voisins
PondérationVoisinage de a Voisinage de bIndice de proximité du voisin B
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Protocole QLoP (Qualitative Localization Protocol): classes de
proximité
On détermine une classe pour chaque voisin en fonction de l’étendue de l’indice de proximité
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Modélisation
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Méthodologie
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Résultats: application sur une topologie régulière
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L’algorithme est déployé sur une grille et la puissance de transmission de chaque noeud est augmentée
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Résultats: distance quadratique
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La distance quadratique:
Elle mesure la dissimilarité entre deux vecteurs.Si le classement des voisins obtenu par l’algorithme est le même que celui réel, cette métrique est nulle.
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Résultats: classes de proximité
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Exemple d’exécution de l’algorithme sur un noeud:
Division de ses voisins en 3 classes de proximité.
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Résultas: Evolution de la cardinalité en fonction du degré
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Evolution de la cardinalité:
On mesure ici la taille relative des classes proche (bleu) et très proche (rouge) en fonction du degré moyen du réseau.
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Résultats: fiabilité de l’algorithme en fonction du degré moyen
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Fiabilité en fonction du degré moyen:
La courbe rouge représente le pourcentage de noeuds des 2 premières classes de proximité qui sont effectivement proche et très proche géographiquement. En bleu, les noeuds proches et très proches géographiquement, non classé comme tels par l’algorithme.
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Conclusion
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Algorithme localisé: connaissance limitée à 2 sauts
Algorithme fiable: capable de déterminer un noeud proche ou très proche à 80%
Algorithme efficace en milieu dense et très dense
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Perspectives
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Karel Heurtefeux
Questions ?
Worldsens, a small sensor node developped in the CITI lab http://perso.citi.insa-lyon.fr/kheurtef/
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