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Caso di studio particolare nelle
reti wireless:
Wireless Sensor Network
Seminario di Simulazione di Sistemi Andrea Sghedoni
A.A. 2014/2015 Gruppo 5

Architettura Wireless
● La rete di comunicazione tra diversi terminali avviene
senza l’utilizzo di cavi trasmissivi
● Principio di trasporto delle informazioni si basa su onde
elettromagnetiche
● Standard IEEE 802.11
● Situazioni attuali:
○ in presenza di un access point
○ in assenza di un access point (ad-hoc networking)
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Strumenti a disposizione della
simulazione - NS2
● Approccio ibrido tra i linguaggi C++ e Otcl
● Tcl è un linguaggio di scripting, realizzato per una
migliore usabilità del tool e una migliore interazione con
gli utilizzatori
● Permette di studiare numerosi aspetti legati alle reti (es
algoritmi routing, protocolli, gestione traffico)
● Caso di studio (focus su throughput, packet drop rate,
end to end delay)
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Objective Modular Network Test-bed
OMNeT++
● Framework C++
● Simple Module/Compound Module/Network(top-level module)
● Scambio messaggi (self-msg→ self schedule)
● Network Description language (NED)
● Output e prime considerazioni
● File .ini
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Wireless Sensor Network
● Certo numero di sensori distribuiti in un’area
● Possono esser posizionati in ambienti ostili
● Allo stesso tempo vi è necessità di reperire informazioni
dall’ambiente circostante
● Ambiti applicativi sono molteplici:
○ monitoring situazioni ambientali/climatiche
[inquinamento, livello precipitazioni ...]
○ elettrodomestici, domotica in particolare
○ rilevamenti geografici 5/19

Struttura interna sensore
● Coordinator mette in relazione i componenti
hardware con lo stack software
● Batteria fornisce l’energia necessaria per il
completo funzionamento del sensore
● Radio permette la comunicazione wireless
con gli altri nodi della rete. In un determinato
istante può essere in uno dei seguenti stati:
idle, sleep, transmit, and receive
● CPU è un’unità di calcolo elementare che
può trovarsi in idle, sleep e active state
● Wireless channel può avere differenti modelli
di propagazione come Free Space
Propagation e Two-ray ground reflection
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Problematiche di comunicazione a basso
livello : Mac Layer
● Mac Layer si preoccupa di determinare l’accesso al
canale trasmissivo di un nodo che intende trasmettere
informazioni
● Necessità di protocolli che rilevino le collisioni tra
pacchetti, generando così interferenza sul ricevitore
● Lo standard 802.11 in assenza di un controllo centrale
utilizza il protocollo CSMA/CA
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Stazione nascosta & stazione esposta
A B C
STAZIONE NASCOSTA:
● C sta trasmettendo a B, rilevando il canale vuoto
● A pensa erroneamente di poter inviare a B
● Collisione
portata onde
radio di C
A B C
STAZIONE ESPOSTA:
● A sta trasmettendo a D
● B vorrebbe trasmettere a C, ma rileva una
trasmissione sul canale
● Mancata trasmissione di Bportata onde
radio di A
D
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Soluzione protocollo CSMA/CA
A
B
C
A vuole inviare un pacchetto a B
● A invia a B un RTS
● B concede il permesso con un CTS
● A invia il frame dati a B
● B conferma ad A di aver ricevuto il pacchetto dati con un
ACK
● C rileva l’RTS inviato da A e decide di non trasmettere per
non creare interferenze
● D rileva invece il CTS inviato da B e decide anch’esso di
rimanere inattivo per non creare interferenze
● L’inattività dura finchè B non reinvia l’ACK di conferma ad
A (rappresentato da NAV)
portata onde
radio di A
D
portata onde
radio di B
A
B
C
D
RTS
CTS
data
ACK
NAV
NAV
RTS : Request To Send
CTS : Clear To Send
NAV : Network Allocation vector
SIFS DIFS
● SIFS: nodi coinvolti si scambiano messaggi di
sincronizzazione
● DIFS: dopo un certo intervallo qualsiasi altro
nodo può cercare di impossessarsi del canale
di comunicazione 9/19
SIFS : Short Inter Frame Space
DIFS : Distributed Inter Fame Space

Network Layer
● Si supponga di voler campionare una certa misura, in
una determinata regione target della nostra WSN
● Efficienza nel routing e risparmio energetico
○ flooding totale nella rete rappresenta una soluzione
totalmente inefficiente dal punto di vista energetico e
ridondanza dei pacchetti sulla rete
● Algoritmi Direct Diffusion e GEAR
● Caching delle informazione nei nodi intermedi
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Direct Diffusion with GEAR(1)
● Alcuni sensori [Subscrivers] iniziano la ricerca e come prima cosa inviano
un messaggio beacon ai vicini per conoscere, in seguito ad un beacon-
replay, la loro posizione ed il loro livello di batteria residuo
● Sucessivamente l’AppLayer dei Subscrivers genera un messaggio
interests, che contiene tutte le informazioni necessario riguardanti la query
che si intende propagare (regione target, tasso di campionamento, tipo di
dato da rilevare), e lo inoltra nella rete
● L’inoltro di questo messaggio viene fatto in modo intelligente tramite l’
algoritmo di routing GEAR, che verrà illustrato a breve.
● Quando il pacchetto interest raggiunge un sensore della regione target
[Publisher], quest’ultimo manda indietro (seguendo il medesimo path di
andata) un messaggio di tipo Exploratory
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Direct Diffusion with GEAR(2)
● Quando il Subscriver vede arrivarsi un pacchetto di tipo Exploratory si
preoccupa di mandare un massaggio di tipo Reinforcement verso il Publisher
● Quest’ultimo tipo di pacchetto serve a notificare su quale path il target deve
ritornare i dati campionati, con il rate indicato nella query
● Questi percorsi di costo minore
possono variare in base all’evolversi
della rete (sensori attivi,disattivi, livelli di
batteria...)
● Necessità di aggiornare le tabelle
dei sensori vicini periodicamente
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Algoritmo GEAR(1)
● L’obbiettivo dell’algortimo è quello di trovare il prossimo hop
nella rete di sensori che minimizzi il costo per raggiungere la
regione target, tenendo in considerazione il livello di batteria dei
sensori
● Prerequisiti:
○ ogni sensore conosce la propria posizione e quella dei vicini
○ ogni sensore conosce il proprio livello di batteria residua e
quello dei vicini
○ range di propagazione di un pacchetti è limitato ai nodi vicini
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Algoritmo GEAR(2)
● Il nodo N vuole inoltrare la query alla regione target T
● Il nodo N inoltra il pacchetto al nodo vicino Ni che minimizza il
costo per arrivare a T, rispetto a tutti gli altri vicini : h(Ni, T)
● Se non si ha questa misura il sensore N fa una stima del costo:
c(Ni,T) = α*d(Ni, T) + (1 - α)*e(Ni)
dove α è un parametro che indica il peso che si vuol dare al
percorso minimo, rispetto al peso dell’energia residua sul sensore e
(Ni) è l’energia stimata, d(Ni, T) percorso stimato tra Ni e target T
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Algoritmo GEAR(3)
● Quando un pacchetto di interest arriva su un sensore N vi possono
essere due situazioni differenti:
○ almeno un sensore vicino Ni è più vicino a T
○ tutti i sensori vicini Ni sono più lontani a T, rispetto ad N(hole)
● Nel primo caso, si segue un approccio greedy e si sceglie il nodo
più vicino alla destinazione (sempre bilanciando con la batteria)
● Nel secondo caso, Ni segnala ad N di essere un hole. N di
conseguenza aggiorna la tabella dei vicini, rivede le stime e
intraprende un percorso di routing differente
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Algoritmo GEAR(4) - RGF
● Quando un sensore rileva di essere all’interno della
regione target si utilizza il Recursive Geographic
Forwarding
● Flooding totale, anche se all’interno di una medesima
regione, risulta inefficiente
● L’algoritmo divide in sottoregioni in cui fare il flooding,
finchè una sottoregione ha al suo interno un unico
sensore, così facendo la ridondanza viene quanto meno
limitata
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Risultati NS2 vs OMNeT++ (1)
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● Number of Queries: 100
● Network Dimension: Varies
with the number of nodes
● Number of Nodes in
Region: 15
● Simulation Time: 250s
Notes: NS2 out of memory con
nodi >> 2000

Risultati NS2 vs OMNeT++ (2)
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● Number of Queries: 10
● Network Dimension: Varies
with the number of nodes
● Number of Nodes in
Region: 5
● Simulation Time: 300s
Notes: NS2 out of memory con
nodi >> 2000

Bibliografia
● C. Intanagonwiwat, R. Govindan, D. Estrin, J. Heidemann, and F. Silva. “Directed Diffusion for Wireless
Sensor Networking”. IEEE/ACM Transactions on Networking, 11(1):2–16, February 2003.
● Y. Yu, R. Govindan, and D. Estrin. “Geographial and energy aware routing: A recursive data dissemination
protocol for wireless sensor networks”. August 2001.
● C. Mallanda, A. Suri, V. Kunchakarra, S.S. Iyengar*,R. Kannan* and A. Durresi. “Simulating Wireless Sensor
Networks with OMNeT++”.The University of Akron, Ohio, 2005
● Almargni Ezreik, Abdalla Gheryani. “Design and Simulation of Wireless Network using NS-2”.2nd
International Conference on Computer Science and Information Technology , Singapore, April 28-29, 2012.
● A.S.Tanenbaum, “Reti di calcolatori”. 4th Edition, 2003.
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