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@@ -32,7 +32,7 @@ The remainder of this chapter is organized as follows. The next section is devot
 \noindent  We consider a sensor  network composed  of static  nodes distributed independently and uniformly at random.  A high-density deployment ensures a high coverage ratio of the interested area at the start. The nodes are supposed to have homogeneous characteristics from a communication and a processing point of view, whereas they  have heterogeneous energy provisions.  Each  node has access to its location thanks,  either to a hardware component (like a  GPS unit) or a location discovery algorithm. Furthermore, we assume that sensor nodes are time synchronized in order to properly coordinate their operations to achieve complex sensing tasks~\cite{ref157}. Two sensor nodes are supposed to be neighbors if the euclidean distance between them is at most equal to 2$R_s$, where $R_s$ is the sensing range.
  
 
-\indent We consider a boolean disk coverage model which is the most widely used sensor coverage  model in the  literature. Thus, since  a sensor has a constant sensing range $R_s$, every space points within a disk centered at a sensor with the radius of the sensing range is said to be covered with this sensor. We also assume  that  the communication  range $R_c$ is at least twice the sensing range $R_s$ (i.e., $R_c \geq  2R_s$). In  fact, Zhang and Hou~\cite{ref126} proved  that if the transmission range  fulfills the previous hypothesis, a complete coverage of  a convex area implies connectivity among the working nodes in the active mode. we consider multi-hop communication.
+\indent We consider a boolean disk coverage model which is the most widely used sensor coverage  model in the  literature. Thus, since  a sensor has a constant sensing range $R_s$, each space point within a disk centered at a sensor with the radius of the sensing range is said to be covered with this sensor. We also assume  that  the communication  range $R_c$ is at least twice the sensing range $R_s$ (i.e., $R_c \geq  2R_s$). In  fact, Zhang and Hou~\cite{ref126} proved  that if the transmission range  fulfills the previous hypothesis, a complete coverage of  a convex area implies connectivity among the working nodes in the active mode. we consider multi-hop communication.
 %We assume that each sensor node can directly transmit its measurements toward a mobile sink node. 
 %For example, a sink can be an unmanned aerial vehicle (UAV) flying regularly over the sensor field to collect measurements from sensor nodes. The mobile sink node collects the measurements and transmits them to the base station.
 
@@ -139,7 +139,7 @@ This  step includes choosing  a wireless  sensor node called leader, which  will
 
 \subsubsection{Decision phase}
 \label{ch4:sec:02:03:03}
-The  leader will  solve an  integer  program (see  section~\ref{ch4:sec:03}) to select which sensors will be  activated in the following sensing phase to cover  the subregion.  It will send  ActiveSleep packet  to each sensor in the subregion based on the algorithm's results.
+The  leader will  solve an  integer  program (see  section~\ref{ch4:sec:03}) to select which sensors will be  activated in the following sensing phase to cover  the subregion.  It will send an ActiveSleep packet  to each sensor in the subregion based on the algorithm's results.
 
 %($RE_j$)  corresponds to its remaining energy) to be alive during  the selected periods knowing  that $E_{th}$ is the  amount of energy required to be alive during one period.
 
@@ -344,38 +344,27 @@ The modeling language for Mathematical Programming (AMPL)~\cite{AMPL} is  employ
 
 \indent For our energy consumption model, we refer to the sensor node Medusa~II which uses an Atmel's  AVR ATmega103L microcontroller~\cite{ref112}. The typical architecture  of a  sensor  is composed  of four  subsystems: the  MCU subsystem which is capable of computation, communication subsystem (radio) which is responsible  for transmitting/receiving messages, the  sensing subsystem that collects  data, and  the  power supply  which  powers the  complete sensor  node \cite{ref112}. Each  of the first three subsystems  can be turned on or  off depending on  the current status  of the sensor.   Energy consumption (expressed in  milliWatt per second) for  the different status of  the sensor is summarized in Table~\ref{table1}.
 
-\begin{table}[ht]
-\caption{Energy Consumption Model}
-% title of Table
+\begin{table}[h]
 \centering
-% used for centering table
-\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
-% centered columns (4 columns)
-      \hline
-%inserts double horizontal lines
-Sensor status & MCU & Radio & Sensing & Power (mW) \\ [0.5ex]
-\hline
-% inserts single horizontal line
-LISTENING & on & on & on & 20.05 \\
-% inserting body of the table
-\hline
-ACTIVE & on & off & on & 9.72 \\
-\hline
-SLEEP & off & off & off & 0.02 \\
-\hline
-COMPUTATION & on & on & on & 26.83 \\
-%\hline
-%\multicolumn{4}{|c|}{Energy needed to send/receive a 1-bit} & 0.2575\\
- \hline
+\caption{Power consumption values}
+\label{tab:EC}
+\begin{tabular}{|l||cccc|}
+  \hline
+  {\bf Sensor status} & MCU & Radio & Sensor & {\it Power (mW)} \\
+  \hline
+  LISTENING & On & On & On & 20.05 \\
+  ACTIVE & On & Off & On & 9.72 \\
+  SLEEP & Off & Off & Off & 0.02 \\
+  COMPUTATION & On & On & On & 26.83 \\
+  \hline
+  \multicolumn{4}{|l}{Energy needed to send or receive a 2-bit content message} & 0.515 \\
+  \hline
 \end{tabular}
-
-\label{table1}
-% is used to refer this table in the text
 \end{table}
 
 \indent For the sake of simplicity we ignore  the energy needed to turn on the radio, to start up the sensor node, to move from one status to another, etc. Thus, when a sensor becomes active (i.e., it has already received its status from leader), it can turn  its radio  off to  save battery. DiLCO uses two types of packets
 for communication. The size of the INFO packet and ActiveSleep packet
-are 112 bits and 16 bits respectively. The value of energy spent to send a 1-bit-content message is  obtained by using  the equation in ~\cite{ref112} to calculate  the energy cost for transmitting  messages and  we propose  the same value for receiving the packets. The energy  needed to send or receive a 1-bit packet is equal to $0.2575~mW$.
+are 112 bits and 16 bits respectively. The value of energy spent to send a 2-bit-content message is  obtained by using  the equation in ~\cite{ref112} to calculate  the energy cost for transmitting  messages and  we propose  the same value for receiving the packets. The energy  needed to send or receive a 1-bit packet is equal to $0.2575~mW$.
 
 %We have used an energy consumption model, which is presented in chapter 1, section \ref{ch1:sec9:subsec2}. 
 
@@ -519,7 +508,7 @@ In this experiment, the execution time of the distributed optimization approach
 
 
 
-\begin{figure}[h!t]
+\begin{figure}[t]
 \centering
 \includegraphics[scale=0.8]{Figures/ch4/R1/T.pdf}  
 \caption{Execution Time (in seconds)}