Sensor Networklerde Hareket İzleme (Tracking)

Sensor Sensor Networklerde Networklerde

Hareket İzleme Hareket İzleme (Tracking)(Tracking)

Arş. Gör. Ayşegül AlaybeyoğluArş. Gör. Ayşegül Alaybeyoğ[email protected]@ege.edu.t

rr

2

1. Giriş1. Giriş• Sensor networkleri; ortamdaki sıcaklık, Sensor networkleri; ortamdaki sıcaklık,

nem, basınç ve hareketlilik gibi nem, basınç ve hareketlilik gibi durumlardaki değişiklikleri takip edebilen durumlardaki değişiklikleri takip edebilen sismik, termik, manyetik ve görsel gibi bir sismik, termik, manyetik ve görsel gibi bir çok farklı tipte sensör içerebilir.çok farklı tipte sensör içerebilir.

• Bu da sensor networklerinin bir çok farklı Bu da sensor networklerinin bir çok farklı uygulama alanında kullanılabilmesini uygulama alanında kullanılabilmesini sağlar sağlar

• Bu uygulamaların başında da tracking Bu uygulamaların başında da tracking uygulamaları gelmektedir.uygulamaları gelmektedir.

• Özellikle de askeri uygulamalarda çok sık Özellikle de askeri uygulamalarda çok sık kullanılmaktadır.kullanılmaktadır.

3

4

Bildiri 1Bildiri 1

DCTC: Dynamic Convoy Tree-DCTC: Dynamic Convoy Tree-Based Collaboration for Based Collaboration for

Target Tracking in Sensor Target Tracking in Sensor NetworksNetworks

IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL. 3, IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL. 3, NO. 5, SEPTEMBER 2004NO. 5, SEPTEMBER 2004

5

Dynamic Convoy Tree-Dynamic Convoy Tree-Based CollaborationBased Collaboration

• Tree expansion and pruningTree expansion and pruning

– Conservative SchemeConservative Scheme– Prediction Based SchemePrediction Based Scheme

• Tree reconfigurationTree reconfiguration– Sequential ReconfigurationSequential Reconfiguration– Localized ReconfigurationLocalized Reconfiguration

6

Dynamic Convoy Tree-Dynamic Convoy Tree-Based CollaborationBased Collaboration

7

System ModelSystem Model• Sensor network, G(V,E) graf yapısı şeklinde Sensor network, G(V,E) graf yapısı şeklinde

modellenebilir.modellenebilir.• Her bir düğüm kendi lokasyon bilgisini GPS Her bir düğüm kendi lokasyon bilgisini GPS

veya triangulation gibi teknikler kullanarak veya triangulation gibi teknikler kullanarak elde edebilir.elde edebilir.

• Ağdaki her bir düğüm ya aktif ya da sleep Ağdaki her bir düğüm ya aktif ya da sleep modda olabilir.modda olabilir.

• Aktif ModAktif Mod

• Sleep ModSleep Mod GAF protokolü GAF protokolü

Transmission powerCommunication range

8

System ModelSystem Model

9

DCTC’nin Temel YapısıDCTC’nin Temel Yapısı

10

Çalışmada Geçen Çalışmada Geçen KavramlarKavramlar

• Hedefin alana girdiği an:Hedefin alana girdiği an:• Hedefin alanda bulunduğu herhangi bir Hedefin alanda bulunduğu herhangi bir

an:an:• Hedefin alandan çıktığı an:Hedefin alandan çıktığı an:• Hedefi tespit edecek yani merkezden Hedefi tespit edecek yani merkezden

kadar uzaklıktaki düğümler kümesi:kadar uzaklıktaki düğümler kümesi:• T anında hedefin bulunduğu konumun T anında hedefin bulunduğu konumun

merkez kabul eldildiği yarıçaplı merkez kabul eldildiği yarıçaplı çember alanı: monitoring region çember alanı: monitoring region

• T anında oluşturulan convoy tree: T anında oluşturulan convoy tree:

11

Ağaç oluşturmada iki Ağaç oluşturmada iki önemli nokta:önemli nokta:

– Tree coverageTree coverage : Ağaçtaki düğüm sayısının : Ağaçtaki düğüm sayısının hedefi algılayabilen düğümlerin sayısına oranıhedefi algılayabilen düğümlerin sayısına oranı

• Eğer hedefi algılayan bütün düğümler ağaçta ise Eğer hedefi algılayan bütün düğümler ağaçta ise tree coverage 100%tree coverage 100%

• Ağaçta ne kadar fazla düğüm varsa o kadar doğru Ağaçta ne kadar fazla düğüm varsa o kadar doğru bilgi fakat enerji tüketimi erkin olmaz.bilgi fakat enerji tüketimi erkin olmaz.

– Energy consumptionEnergy consumption: Verinin toplanması : Verinin toplanması esnasında harcanan enerjiesnasında harcanan enerji• İ düğümün algıladığı verinin büyüklüğü r birim İ düğümün algıladığı verinin büyüklüğü r birim

olsun.olsun.• Verinin bir biriminin i düğümünden kök düğüme Verinin bir biriminin i düğümünden kök düğüme

iletilmesi için harcanan enerji e(i,R) olsun.iletilmesi için harcanan enerji e(i,R) olsun.• Veri iletimi için harcanan toplam enerji: Veri iletimi için harcanan toplam enerji:

12

Ağaç oluşturmada iki Ağaç oluşturmada iki önemli noktaönemli nokta

• Hedef hareket ettikçe ağaç sürekli Hedef hareket ettikçe ağaç sürekli güncellenir ve bir convoy tree güncellenir ve bir convoy tree sequence oluşur.sequence oluşur.

• Average tree coverage:Average tree coverage:

• Total energy consumption:Total energy consumption:

13

Optimal DCTC SchemeOptimal DCTC Scheme• network topolojisi, nesnenin gideceği yön network topolojisi, nesnenin gideceği yön

biliniyor. Tree coverage: 100% Optimal biliniyor. Tree coverage: 100% Optimal DCTC Scheme:DCTC Scheme:

14

Tree Expansion/Pruning Tree Expansion/Pruning and Reconfiguration in and Reconfiguration in

o_DCTCo_DCTC

15


o_DCTCo_DCTCTree Expansion

16


o_DCTCo_DCTC• Tree PruningTree Pruning

– Eski düğümler belirlenir:Eski düğümler belirlenir:

– Bu düğümlere mesajı Bu düğümlere mesajı gönderilir.gönderilir.

– Bu mesajı alan düğüm ağaçtan ayrılır.Bu mesajı alan düğüm ağaçtan ayrılır.

17


o_DCTCo_DCTCTree Reconfiguration

18

Design and Implementation Design and Implementation of DCTCof DCTC

• Bütün düğümlerin network Bütün düğümlerin network topolojisini bilmesitopolojisini bilmesi

• Nesnenin hareketinin biliniyor olmasıNesnenin hareketinin biliniyor olması• Tree Coverage’ın 100% olması Tree Coverage’ın 100% olması

optimum bir durumdur ve gerçek optimum bir durumdur ve gerçek uygulamalarda bu mümkün değildir.uygulamalarda bu mümkün değildir.

• DCTC’nin uygulanabilirliği için DCTC’nin uygulanabilirliği için yaklaşımlar önerilmiştir.yaklaşımlar önerilmiştir.

19

Constructing the Initial Constructing the Initial TreeTree

• Nesne, alana girdiğinde, hedefi algılayan düğümler Nesne, alana girdiğinde, hedefi algılayan düğümler öncelikle kendilerine root düğüm seçerek initial öncelikle kendilerine root düğüm seçerek initial ağacı oluştururlar.ağacı oluştururlar.

• Nesneye en yakın düğüm root olarak belirlenir.Nesneye en yakın düğüm root olarak belirlenir.• Kök belirleme algoritması iki aşamadan oluşur:Kök belirleme algoritması iki aşamadan oluşur:

– Birinci AşamaBirinci Aşama

– Her bir i düğümü komşu düğümlerine kendi id ve nesneye Her bir i düğümü komşu düğümlerine kendi id ve nesneye olan uzaklık bilgisini mesajı ile broadcast olan uzaklık bilgisini mesajı ile broadcast eder.eder.

– Eğer i düğümü ‘den küçük bir mesajı Eğer i düğümü ‘den küçük bir mesajı elde etmezse kendisi root adayı olur aksi halde en küçük elde etmezse kendisi root adayı olur aksi halde en küçük sahip komşusunu parent olarak belirler. sahip komşusunu parent olarak belirler.

20

Constructing the Initial Constructing the Initial TreeTree

• Root Belirleme- DevamRoot Belirleme- Devam– Bütün düğümler birbirlerine tek hop’luk mesafede Bütün düğümler birbirlerine tek hop’luk mesafede

olmayacağı için ilk aşama sonucunda birden çok olmayacağı için ilk aşama sonucunda birden çok rook adayı çıkacaktır.rook adayı çıkacaktır.

– İkinci Aşamaİkinci Aşama• Herbir i root adayı, hedefi algılayan diğer düğümlereHerbir i root adayı, hedefi algılayan diğer düğümlere

mesajını iletir.mesajını iletir.

• Eğer root adayı den daha küçük bir Eğer root adayı den daha küçük bir mesajı elde ederse adaylığı bırakır ve j düğümüne winner mesajı elde ederse adaylığı bırakır ve j düğümüne winner mesajının geldiği yolun tersi yönde bir yol oluşturur.mesajının geldiği yolun tersi yönde bir yol oluşturur.

• Enküçük ye sahip düğüm root olur.Enküçük ye sahip düğüm root olur.

21

Tree Expansion and Tree Expansion and PruningPruning

22

Tree ReconfigurationTree Reconfiguration• Nesne hareket ettikçe, nesneyi algılayan düğümler de Nesne hareket ettikçe, nesneyi algılayan düğümler de

değişecektir.değişecektir.

• Bu düğümler köke uzak kalırsa düğümlerden köke veri iletimi Bu düğümler köke uzak kalırsa düğümlerden köke veri iletimi için harcanan enerji artacaktır.için harcanan enerji artacaktır.

• Bu durumda nesneye yakın bir kök seçilecek ve ağaç yeniden Bu durumda nesneye yakın bir kök seçilecek ve ağaç yeniden yapılandırılacaktır.yapılandırılacaktır.

• Ağacın yeniden yapılandırılmasında da çok enerji harcanır.Ağacın yeniden yapılandırılmasında da çok enerji harcanır.

• Bu yüzden kök ile nesne arasındaki mesafe belirli bir threshold Bu yüzden kök ile nesne arasındaki mesafe belirli bir threshold değerini aşmadığı sürece ağaç yeniden yapılandırılmaz.değerini aşmadığı sürece ağaç yeniden yapılandırılmaz.

• Threshold:Threshold:

• Kökdüğüm seçildikten sonra ağacın yeniden yapılandırılması Kökdüğüm seçildikten sonra ağacın yeniden yapılandırılması gerekir.gerekir.

• İki yaklaşım önerilmiştir: Sequential ve Localized İki yaklaşım önerilmiştir: Sequential ve Localized ReconfigurationReconfiguration

23

Tree ReconfigurationTree Reconfiguration

• Sequential ReconfigurationSequential Reconfiguration

24

Sequential Tree Sequential Tree Reconfiguration AlgorithmReconfiguration Algorithm

25

Localized Localized ReconfigurationReconfiguration

• Bu yaklaşım ile iki optimizasyon Bu yaklaşım ile iki optimizasyon önerilmiştir:önerilmiştir:– Reconf mesajından maliyet bilgisini Reconf mesajından maliyet bilgisini

kaldırma. kaldırma. • İki düğüm arasındaki mesafe bilindiği sürece İki düğüm arasındaki mesafe bilindiği sürece

maliyetin de hesaplanabileceği düşünülmüş.maliyetin de hesaplanabileceği düşünülmüş.

– Reconf mesajından düğümlerin lokasyon Reconf mesajından düğümlerin lokasyon bilgisini kaldırma.bilgisini kaldırma.• Diğer düğümlerin lokasyon bilgisinin lokal Diğer düğümlerin lokasyon bilgisinin lokal

olarak tutulması önerilmiştir.olarak tutulması önerilmiştir.

26

SonuçSonuç• Tree expansion ve pruning için Tree expansion ve pruning için

prediction based yaklaşım prediction based yaklaşım conservative yaklaşıma göre daha iyi conservative yaklaşıma göre daha iyi sonuç vermiştir. Yüksek bir tree sonuç vermiştir. Yüksek bir tree coverage’a ve az maliyete sahiptir.coverage’a ve az maliyete sahiptir.

• Aynı tree expansion ve pruning Aynı tree expansion ve pruning yöntemi kullanıldığında, tree yöntemi kullanıldığında, tree reconfiguration için düğüm reconfiguration için düğüm yoğunluğu fazla ise localized az ise yoğunluğu fazla ise localized az ise sequential yaklaşım iyi sonuç verir. sequential yaklaşım iyi sonuç verir.

27

Bildiri 2Bildiri 2

Efficient Location Tracking Using Sensor Networks

Proceedings of 2003 IEEE Wireless Communications and Networking

Conference (WCNC)

28

• Publish and Subscribe Tracking Publish and Subscribe Tracking MethodMethod Scalable Scalable Tracking Using Networked Sensors (STUN)

• Drain and Balance Method

29

STUN YapısıSTUN Yapısı

30

STUN YapısıSTUN Yapısı

• Communication Cost ve DelayCommunication Cost ve Delay

31

Drain and BalanceDrain and Balance

• DAB ağacının kaç adımlık olacağı ve DAB ağacının kaç adımlık olacağı ve threshold değerleri belirlenir.threshold değerleri belirlenir.

• Draining İşlemi: Threshold değerinden Draining İşlemi: Threshold değerinden yüksek düğümleri seçme ve birer yüksek düğümleri seçme ve birer intermediate node ile ayrı ağaçlar intermediate node ile ayrı ağaçlar oluşturmaoluşturma

• Balancing İşlemi: Komşu ağaçların Balancing İşlemi: Komşu ağaçların köklerini bir intermediate node ile köklerini bir intermediate node ile birleştirmebirleştirme

32

Drain and BalanceDrain and Balance

33

Bildiri 3Bildiri 3

• Energy Efficient Strategies For Energy Efficient Strategies For Object Tracking in Sensor Networks: Object Tracking in Sensor Networks: a data minig approacha data minig approach

The Journal of Systems and Software 80 (2007) 1678–1698

34

Sistem MimarisiSistem Mimarisi

35

Hareket loglarının entegre Hareket loglarının entegre edilmiş tablosuedilmiş tablosu

36

• Dinlediğiniz için Teşekkürler...Dinlediğiniz için Teşekkürler...

Documents

Sensor Networklerde Hareket İzleme (Tracking)