FARES: um algoritmo leve para roteamento de dados em RSSF

(FARES: a light algorithm for data routing in wireless sensor networks)

Felipe Bastos Nunes; Elias Teodoro da Silva Júnior dept. Telemática

Instituto Federal do Ceará - IFCE Fortaleza, Brazil

e-mail: felipe.bastosn@gmail.com; elias@ifce.edu.br

Antônio Themoteo Varela dept. Indústria

Instituto Federal do Ceará - IFCE Fortaleza, Brazil

e-mail: themoteo@ifce.edu.br

Abstract — This paper describes a development of a routing

algorithm (FARES – Alternated Flow in WSN) for Wireless

Sensor Networks (WSN). The proposed algorithm avoids

spreading replicated messages in the network, saving energy.

Moreover, it deviates the message flow from dead or

overwhelmed nodes, providing fault tolerance. At the end, the

paper shows experimental results obtained by a network

simulator.

Keywords-Sensor networks; energy saving; routing;

I. INTRODUCTION

Com a evolução dos sistemas computacionais e da microeletrônica tornou-se possível o desenvolvimento de sistemas embarcados cada vez menores e mais eficientes. O progresso nessas áreas tornou possível o desenvolvimento das Redes de Sensores Sem Fio – RSSF [1].

Tais redes são constituídas de pequenas e numerosas unidades computacionais que através de comunicação sem fio realizam tarefas em conjunto, em geral de amostragem de dados do ambiente onde se encontram.

Segundo Krishnamachari [4], a natureza da aplicação das RSSF e os requisitos do roteamento as diferenciam das redes ad hoc. As RSSF possuem um número de nós muito maior, dispostos no ambiente em alta densidade por área. São propensas a falhas. Sua topologia varia com freqüência. Utilizam comunicação por difusão (broadcast). Os nós sensores são limitados em energia, memória e poder computacional. Os nós não possuem uma identificação global. Algumas dessas características influem diretamente nos protocolos que compõem a rede.

Uma das grandes limitações das redes de sensores sem fio é a disponibilidade de energia. O roteamento eficiente das mensagens é um dos mecanismos que pode ajudar a contornar esta limitação das RSSF e tem sido investigado em vários trabalhos.

Os principais responsáveis pelo consumo de energia numa rede de sensores são a transmissão e recepção de dados [2]. Uma boa abordagem para um roteamento eficiente envolve reduzir a quantidade de transmissões.

A proposta deste artigo é um algoritmo de roteamento que guie o fluxo de dados em direção ao seu objeto (o sink) e os desvie de áreas congestionadas. Sua forma de organizar os nós evita também a necessidade de identificação global. O

algoritmo FARES está sendo testado em uma RSSF aplicada no monitoramento de equipamentos elétricos em uma rede de distribuição de energia.

Este artigo está estruturado na forma de introdução, apresentação do roteamento proposto, apresentação e avaliação de resultados, conclusões e trabalhos futuros.

II. ROTEAMENTO E REDES DE SENSORES SEM FIO

Embora haja inúmeros algoritmos de roteamento disponíveis para redes de computadores, as necessidades especiais de uma RSSF exigem algoritmos próprios.

Algumas abordagens de aproximação do algoritmo de roteamento ideal para RSSF são:

• Para facilitar o crescimento da rede sem prejudicá-la com overhead o algoritmo ideal de roteamento deve evitar identificação individual global dos nós.

• A topologia varia tanto devido a mudanças de posicionamento dos nós quanto à falta de energia. A configuração das rotas não deve, portanto, ser estática.

• Redes de sensores são propensas a falhas. Sendo assim, dados errados ou dados não recebidos pelo nó sink devem ser ignorados.

A comunicação por difusão pode gerar certas dificuldades. Dados duplicados podem se espalhar de forma a ocupar grande parte do poder de transmissão da rede. Para evitar isso, um algoritmo de roteamento para RSSF deve ser capaz de detectar e evitar transmissão de dados duplicados.

III. O PROTOCOLO FARES

Ao estudar os protocolos de roteamento diante das RSSF se nota que a redundância, quando bem utilizada é benéfica. Baseado nesta premissa modelou-se um protocolo de roteamento que por meio de redundância conseguisse recuperar-se ou contornar falhas individuais, e até setoriais na rede.

A inspiração veio da forma como a água se dirige até um ralo, desviando-se para as laterais quando encontra obstáculos sólidos. Seguindo a idéia da “água que escorre” até o ralo, os dados deveriam fluir até o nó sink desviando-se das áreas de congestionamento. A partir desta idéia, seria necessário tanto orientar os dados na direção do destino, quanto preparar o desvio. A próxima subseção aborda este tema em detalhes.

2011 Brazilian Symposium on Computing System Engineering

978-0-7695-4641-4/11 $26.00 © 2011 IEEE

DOI 10.1109/SBESC.2011.25

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2011 Brazilian Symposium on Computing System Engineering

978-0-7695-4641-4/11 $26.00 © 2011 IEEE

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978-0-7695-4641-4/11 $26.00 © 2011 IEEE

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A. Desvio de Rota

O fluxo principal dos dados numa rede de sensores segue em direção ao nó sink. Uma maneira de atender à necessidade de auto-configuração, e preparar a rede para a abordagem com desvio de rota, é fazer com que o nó sink inicie a configuração da rede.

Ao receber um pacote de configuração, um nó comum salva a sua configuração de camada, contabilizando a quantidade de ligações com a camada imediatamente inferior; enviando a configuração aos nós próximos; e contabilizando quantas das ligações com a camada abaixo estão disponíveis para uso em tempo de execução. Esta forma de configuração abre caminho para o algoritmo de desvio de rota. Uma demonstração gráfica de configuração de uma rede simples é apresentada na figura 1. Cx representa a camada com que o nó se configurou, e LCA representa o número de ligações com a camada imediatamente abaixo que o nó possui.

Figure 1. Demonstração gráfica da configuração em camadas

B. Pacote Básico de Dados

Com o ambiente preparado para fluir as informações na direção correta, faz-se necessário modelar os dados propriamente. Um campo obrigatório em um pacote de dados é o número da camada do remetente.

O uso do número de camada atende à impossibilidade de identificação global, aumentando assim o potencial de crescimento da rede como um todo.

Ao receber um pacote de dados, o nó, atuando como roteador, verifica se foi enviado por um nó da camada imediatamente acima, e em caso afirmativo, retira dados importantes para seu buffer de memória. Para isso são guardados apenas pares <camada:informação>. Pacotes advindos da mesma camada são descartados assim como os das camadas abaixo.

C. Inserindo o Desvio de Rota

RSSF possuem pouca memória. Para redes de alta densidade, nós próximos ao sink podem incorrer em estouro de buffer nos momentos de alto tráfego de dados. Uma forma de reduzir a perda de dados por estouro de buffer é variar a rota dinamicamente.

Para inserir o desvio dinâmico de rota, dois bits adicionais de cabeçalho são utilizados. Sob o algoritmo para

tratamento de dados recebidos nó, ao receber dados válidos da camada imediatamente acima, guarda-os no buffer e verifica seu estado. Verificando o estado do buffer, o nó poderá enviar esta informação para nós interessados. O tratamento de dados provindos da camada imediatamente abaixo consiste na checagem dos bits de estado de buffer contidos no pacote recebido. Para o padrão '00', o nó remetente, embora não identificado, é considerado como caminho disponível em direção ao sink, Para '01' o nó é considerado como indisponível, e para '10' a disponibilidade é restabelecida. Isso vai permitir aos nós da camada superior mudarem o seu padrão de transmissão, emulando temporariamente ser de uma camada superior, oferecendo um caminho alternativo em caso de sobrecarga de nós da camada inferior. Constantemente o nó verifica se suas ligações com a camada abaixo estão em número abaixo de um patamar pré-estabelecido. Sempre que as ligações forem restabelecidas, o desvio é interrompido. Desta forma, o fluxo de dados é alternado dinamicamente e de forma leve conforme os eventos ocorrem na rede.

Figure 2. Desvio de rota por movimento lateral na camada

D. Tolerância a falhas

As principais causas de perda de mensagens são quando nós param de funcionar ou quando seus buffers estão sobrecarregados, deixando de receber e repassar efetivamente os dados provindos da camada acima. O algoritmo FARES pode contornar estas falhas na topologia lógica da rede de duas formas. A primeira é através de reconfiguração iniciada pelo sink, que pode ser programada para ocorrer periodicamente, contribuindo para que nós problemáticos interfiram menos no desempenho da rede. Esta estratégia é adotada por vários protocolos, mas introduz um gasto de energia com mensagens de configuração, além de ocupar parte da banda da rede.

A segunda estratégia para evitar perda de mensagens na rede utiliza-se do conhecimento de ligações com a camada abaixo, ilustrada na figura 2, onde o nó escurecido representa um nó problemático. Podem-se comparar as diferenças desta figura com a figura 1. Um dos nós, por ausência de conexões diretas com a camada abaixo, teve que ativar o desvio lateral para nós de sua própria camada. Isto contribui para que tanto o nó central da camada 2, quanto o nó central da camada 3 não tenham todos os seus dados perdidos, bem

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como mantém a redundância das conexões dos nós laterais da camada 3.

IV. RESULTADOS EXPERIMENTAIS

Para verificar as propriedades do algoritmo proposto foi utilizado o simulador ShoX [5]. Apesar de existirem diversos simuladores de redes mais populares, o ShoX se destaca por ser dedicado para RSSF. Para este estudo foi escolhida uma granularidade de 10000 passos por segundo e geração de 10 pacotes por segundo.

A figura 3 demonstra visualmente a formação das camadas em uma rede com 213 nós estáticos e área 180m x180m. A topologia utilizada foi retirada de uma rede de distribuição de energia cujos equipamentos se pretende monitorar. Cada ponto numerado representa um nó sensor. Sua numeração é conhecida apenas pelo simulador, e nada tem a ver com identificação global. A identificação das camadas na figura não é um recurso do simulador.

Figure 3. Formação de camadas

Para avaliação de desempenho dos algoritmos, as métricas analisadas são: atraso fim a fim médio e quantidade de mensagens enviadas em toda a rede. Atraso fim a fim médio é a média de todos os atrasos entre o nó transmissor e o sink. O total de mensagens enviadas serve como indicativo da energia gasta pelo conjunto da rede.

A figura 4 representa os resultados obtidos para atraso fim a fim médio entre o nó 10 (escolhido pela sua posição lógica distante do sink) e o sink. O eixo horizontal representa cada simulação e o vertical representa o atraso médio em segundos. Como referência são incluídos dados de simulação para o protocolo de inundação. Note que a linha tracejada, referente às métricas do algoritmo de inundação, é estável, porém consideravelmente mais alta, da ordem de 43 segundos. O algoritmo proposto, representado pela linha contínua, embora varie o atraso de uma simulação para outra, possui uma média muito menor.

Em relação ao quantitativo de mensagens, após 120 segundos de operação da rede, o rádio dos nós com FARES havia enviado 129822 e recebido 1595544 mensagens para o nó 10, enquanto a inundação tinha enviado 169807 e recebido 1909501. Para efeito de comparação, os mesmos dados foram coletados para o nó 43 e são: 44080 enviadas e 69671 recebidas sob o FARES; e 170307 enviadas e

1908267 recebidas para a inundação. Esta diferença dá uma idéia do ganho em energia proporcionado pelo FARES.

Figure 4. Atraso fim a fim médio

V. CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS

O trabalho apresenta um algoritmo para roteamento de dados em uma rede de sensores sem fio plana (não hierárquica). O funcionamento da proposta foi avaliado com uso de um simulador e mostrou bons resultados se comparado com a inundação clássica. A proposta se mostra vantajosa principalmente por sua simplicidade e redução na emissão de mensagens desnecessárias. Esta característica tem o potencial de racionalizar energia, já que a comunicação é o principal consumidor desse recurso, fundamental para uma RSSF.

Na continuação deste trabalho espera-se comparar o seu desempenho com algoritmos hierárquicos, como o LEACH [2].

AGRADECIMENTOS

Este trabalho foi parcialmente financiado pela CEMAR – Companhia Energética do Maranhão, através do projeto “Detector remoto de curto circuito em linhas de distribuição”.

REFERÊNCIAS [1] I. F. Akyildiz, et ali. “Wireless sensor networks: a survey”. Atlanta:

Georgia Institute of Technology: School of Electrical and Computer Engineering: Broadband and Wireless Networking Laboratory: Elsevier Science B.V., 2002.

[2] W. Heinzelman, et ali. “Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks”, Proc. 33rd Hawaii Int’l. Conf. Sys. Sci., Jan. 2000.

[3] H. Karl, A. Willig, “Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks”. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2005.

[4] B. Krishnamachari, et ali. “Modelling data-centric routing in wireless sensor networks”. Proc. 21st International Annual Joint Conference Of The IEEE Computer And Communications Societies (INFOCOM 2002), pages 1587–1596, New York, New York, USA, June 2002.

[5] J. Lessmann, et ali. “ShoX: An Easy to Use Simulation Platform for Wireless Networks”. Computer Modeling and Simulation. Proc. Tenth International Conference on Computer Modeling and Simulation (UKSIM 2008), p: 410 – 415, Abril 2008.

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