Selección dinámica de agregadores de tráfico en redes capilares

Abstract

RESUMEN: Ante la eclosión de las aplicaciones Machine-to-Machine (M2M) y del desarrollo de la Internet de las Cosas (IoT) surgen nuevos retos, relacionados principalmente con el aprovisionamiento de servicio a la gran cantidad de elementos que se necesitarán ser conectados de manera automática a una red de datos (inalámbrica). En este escenario se distinguen dos grandes grupos de dispositivos; por un lado los que se conectan directamente a las redes celulares y, por otro, aquellos que lo hacen a través de un nodo pasarela (gateway). Este trabajo se centra en optimizar el comportamiento de los dispositivos que forman parte del segundo grupo y, más concretamente, en escenarios de redes con una gran cantidad de nodos, lo que se viene denominando red capilar. El concepto de red capilar emerge de las redes de sensores tradicionales, y se refiere concretamente a aquellas que se caracterizan por tener una población muy alta, una tasa individual de datos muy baja (<1 bps) y la necesidad de usar comunicaciones multisalto para poder alcanzar el punto de salida hacia una red de datos. Este tipo de despliegues son ampliamente utilizados para la monitorización y actuación sobre grandes áreas (bosques, pantanos...); además, teniendo en cuenta que están basadas en tecnologías y conceptos genéricos de redes de sensores, ofrecen un notable margen de mejora en varios aspectos. En particular, este trabajo se centra en la optimización de los procesos de selección de los nodos agregadores de tráfico. Para ello, partiendo de políticas tradicionales de clustering, se diseñarán y evaluarán una serie de procedimientos basados en la información de contexto de cada nodo. En base a estas políticas se evaluarán los siguientes parámetros de mérito: •Impacto de la selección dinámica de agregadores en la vida de la red. •Impacto del re-cálculo de la topologías de la red sobre el consumo global. •Estudio del balance energético derivado de la aplicación de las políticas diseñadas. •Impacto en la vida de la red y en el área sobre la que se realiza la monitorización. Finalmente, en base a los resultados obtenidos en los estudios realizados, se propondrá un esquema de protocolo context aware que podría emplearse para la implementación de las funcionalidades analizadas.

ABSTRACT: The emerging of M2M applications and the development of the Internet of Things concept new challenges need to be faced. It is mandatory to solve different issues such us service provisioning to the huge amount of devices that it is supposed to be wirelessly connected. In this scenario there are two main groups of devices; on the one hand those which are directly connected with cellular technologies, and on the other hand those using low power low range communication technologies that requires a gateway for reaching the core network. This work focuses on developing and analyzing different techniques that could be applied to this second group forming capillary networks. Capillary network concept comes from traditional WSN, and it refers to those with a huge amount of device but whose devices do not require many resources neither bandwidth nor complex processing for performing their activities. One of the key aspects is the use of multihop communication for providing connectivity to public network with only one device connected to it. This kind of deployments is widely used for monitoring big areas mainly environmental and industrial applications. The scope of this work is acting over the procedures running in networks for selecting the different points where traffic could be aggregated so as to reduce overall network load and also reduce power consumption in many points of the network. It has been defined three different policies that have been compared introducing key concepts that will be applied improving overall capillary network performance. The four main aspects that have been considered are: •Impact of dynamic selection in capillary network life. •Impact of network topology reconfiguration in terms of resources and energy in the nodes. •Analysis of energetic balance based on the policy for selecting aggregation point chosen. •Evaluation of energy saving versus area covered and impact of maximizing one of the parameters. Finally, the work will provide some key aspects that must be included for creating a real protocol implementing the analysis performed in the simulations.