Sensor Networklerde Hareket İzleme (Tracking)

1. Sensor Networklerde Hareket İzleme (Tracking) Arş. Gör. Ayşegül Alaybeyoğlu aysegul.alaybeyoglu@ege.edu.tr

2. 1. Giriş • Sensor networkleri; ortamdaki sıcaklık, nem, basınç ve hareketlilik gibi durumlardaki değişiklikleri takip edebilen sismik, termik, manyetik ve görsel gibi bir çok farklı tipte sensör içerebilir. • Bu da sensor networklerinin bir çok farklı uygulama alanında kullanılabilmesini sağlar • Bu uygulamaların başında da tracking uygulamaları gelmektedir. • Özellikle de askeri uygulamalarda çok sık kullanılmaktadır.

4. Bildiri 1 DCTC: Dynamic Convoy Tree-Based Collaboration for Target Tracking in Sensor Networks IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL. 3, NO. 5, SEPTEMBER 2004

5. Dynamic Convoy Tree-Based Collaboration • Tree expansion and pruning • Conservative Scheme • Prediction Based Scheme • Tree reconfiguration • Sequential Reconfiguration • Localized Reconfiguration

6. Dynamic Convoy Tree-Based Collaboration

7. System Model • Sensor network, G(V,E) graf yapısı şeklinde modellenebilir. • Her bir düğüm kendi lokasyon bilgisini GPS veya triangulation gibi teknikler kullanarak elde edebilir. • Ağdaki her bir düğüm ya aktif ya da sleep modda olabilir. • Aktif Mod • Sleep Mod GAF protokolü Transmission power Communication range

8. System Model

9. DCTC’nin Temel Yapısı

10. Çalışmada Geçen Kavramlar • Hedefin alana girdiği an: • Hedefin alanda bulunduğu herhangi bir an: • Hedefin alandan çıktığı an: • Hedefi tespit edecek yani merkezden kadar uzaklıktaki düğümler kümesi: • T anında hedefin bulunduğu konumun merkez kabul eldildiği yarıçaplı çember alanı: monitoring region • T anında oluşturulan convoy tree:

11. Ağaç oluşturmada iki önemli nokta: • Tree coverage : Ağaçtaki düğüm sayısının hedefi algılayabilen düğümlerin sayısına oranı • Eğer hedefi algılayan bütün düğümler ağaçta ise tree coverage 100% • Ağaçta ne kadar fazla düğüm varsa o kadar doğru bilgi fakat enerji tüketimi erkin olmaz. • Energy consumption: Verinin toplanması esnasında harcanan enerji • İ düğümün algıladığı verinin büyüklüğü r birim olsun. • Verinin bir biriminin i düğümünden kök düğüme iletilmesi için harcanan enerji e(i,R) olsun. • Veri iletimi için harcanan toplam enerji:

12. Ağaç oluşturmada iki önemli nokta • Hedef hareket ettikçe ağaç sürekli güncellenir ve bir convoy tree sequence oluşur. • Average tree coverage: • Total energy consumption:

13. Optimal DCTC Scheme • network topolojisi, nesnenin gideceği yön biliniyor. Tree coverage: 100% Optimal DCTC Scheme:

14. Tree Expansion/Pruning and Reconfiguration in o_DCTC

15. Tree Expansion/Pruning and Reconfiguration in o_DCTC Tree Expansion

16. Tree Expansion/Pruning and Reconfiguration in o_DCTC • Tree Pruning • Eski düğümler belirlenir: • Bu düğümlere mesajı gönderilir. • Bu mesajı alan düğüm ağaçtan ayrılır.

17. Tree Expansion/Pruning and Reconfiguration in o_DCTC Tree Reconfiguration

18. Design and Implementation of DCTC • Bütün düğümlerin network topolojisini bilmesi • Nesnenin hareketinin biliniyor olması • Tree Coverage’ın 100% olması optimum bir durumdur ve gerçek uygulamalarda bu mümkün değildir. • DCTC’nin uygulanabilirliği için yaklaşımlar önerilmiştir.

19. Constructing the Initial Tree • Nesne, alana girdiğinde, hedefi algılayan düğümler öncelikle kendilerine root düğüm seçerek initial ağacı oluştururlar. • Nesneye en yakın düğüm root olarak belirlenir. • Kök belirleme algoritması iki aşamadan oluşur: • Birinci Aşama • Her bir i düğümü komşu düğümlerine kendi id ve nesneye olan uzaklık bilgisini mesajı ile broadcast eder. • Eğer i düğümü ‘den küçük bir mesajı elde etmezse kendisi root adayı olur aksi halde en küçük sahip komşusunu parent olarak belirler.

20. Constructing the Initial Tree • Root Belirleme- Devam • Bütün düğümler birbirlerine tek hop’luk mesafede olmayacağı için ilk aşama sonucunda birden çok rook adayı çıkacaktır. • İkinci Aşama • Herbir i root adayı, hedefi algılayan diğer düğümlere mesajını iletir. • Eğer root adayı den daha küçük bir mesajı elde ederse adaylığı bırakır ve j düğümüne winner mesajının geldiği yolun tersi yönde bir yol oluşturur. • Enküçük ye sahip düğüm root olur.

21. Tree Expansion and Pruning

22. Tree Reconfiguration • Nesne hareket ettikçe, nesneyi algılayan düğümler de değişecektir. • Bu düğümler köke uzak kalırsa düğümlerden köke veri iletimi için harcanan enerji artacaktır. • Bu durumda nesneye yakın bir kök seçilecek ve ağaç yeniden yapılandırılacaktır. • Ağacın yeniden yapılandırılmasında da çok enerji harcanır. • Bu yüzden kök ile nesne arasındaki mesafe belirli bir threshold değerini aşmadığı sürece ağaç yeniden yapılandırılmaz. • Threshold: • Kökdüğüm seçildikten sonra ağacın yeniden yapılandırılması gerekir. • İki yaklaşım önerilmiştir: Sequential ve Localized Reconfiguration

23. Tree Reconfiguration • Sequential Reconfiguration

24. Sequential Tree Reconfiguration Algorithm

25. Localized Reconfiguration • Bu yaklaşım ile iki optimizasyon önerilmiştir: • Reconf mesajından maliyet bilgisini kaldırma. • İki düğüm arasındaki mesafe bilindiği sürece maliyetin de hesaplanabileceği düşünülmüş. • Reconf mesajından düğümlerin lokasyon bilgisini kaldırma. • Diğer düğümlerin lokasyon bilgisinin lokal olarak tutulması önerilmiştir.

26. Sonuç • Tree expansion ve pruning için prediction based yaklaşım conservative yaklaşıma göre daha iyi sonuç vermiştir. Yüksek bir tree coverage’a ve az maliyete sahiptir. • Aynı tree expansion ve pruning yöntemi kullanıldığında, tree reconfiguration için düğüm yoğunluğu fazla ise localized az ise sequential yaklaşım iyi sonuç verir.

27. Bildiri 2 Efficient Location Tracking Using Sensor Networks Proceedings of 2003 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)

28. Publish and Subscribe Tracking Method Scalable Tracking Using Networked Sensors (STUN) • Drain and Balance Method

29. STUN Yapısı

30. STUN Yapısı • Communication Cost ve Delay

31. Drain and Balance • DAB ağacının kaç adımlık olacağı ve threshold değerleri belirlenir. • Draining İşlemi: Threshold değerinden yüksek düğümleri seçme ve birer intermediate node ile ayrı ağaçlar oluşturma • Balancing İşlemi: Komşu ağaçların köklerini bir intermediate node ile birleştirme

32. Drain and Balance

33. Bildiri 3 • Energy Efficient Strategies For Object Tracking in Sensor Networks: a data minig approach The Journal of Systems and Software 80 (2007) 1678–1698

34. Sistem Mimarisi

35. Hareket loglarının entegre edilmiş tablosu

36. Dinlediğiniz için Teşekkürler...