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1 Nathalie Mitton – Anthony Busson - Éric Fleury Laboratoire CITI – INSA de Lyon – INRIA Auto-organisation dans les réseaux ad hoc Algotel 2004 - Batz/mer.

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1 1 Nathalie Mitton – Anthony Busson - Éric Fleury Laboratoire CITI – INSA de Lyon – INRIA Auto-organisation dans les réseaux ad hoc Algotel Batz/mer – 28 mai 2004

2 2 La problématique Un réseau ad hoc est un réseau mobile sans infrastructure. Les protocoles de routage « à plat » ne permettent pas le passage à léchelle. Une solution le routage hiérarchique avec formations de clusters.

3 3 Le routage hiérarchique Principe: partitionne le réseau en regroupant des nœuds proches géographiquement en « clusters ». Les clusters sont identifiés par leur tête de cluster dite « clusterhead »

4 4 Le routage hiérarchique But: permettre le passage à léchelle en limitant les données à stocker: les nœuds ont des informations complètes sur leur groupe et partielles pour les autres groupes. peut éventuellement servir pour lapplication de différents services par groupe Lorganisation en clusters doit être : distribuée et générer le moins de trafic possible stable face à la mobilité des nœuds afin de limiter le trafic de maintenance et de reconstruction

5 5 Le routage hiérarchique Nécessite : une métrique de formation de clusters distribuée (élection des chefs) des protocoles de routage intra et inter-clusters un processus de localisation Lorganisation en clusters doit être : distribuée et générer le moins de trafic possible stable face à la mobilité des nœuds afin de limiter le trafic de maintenance et de reconstruction

6 6 État de lart du routage hiérarchique Dans les solutions existantes: - élection des chefs de clusters sur différents critères : plus fort degré, plus faible mobilité, plus faible identifiant, une somme pondérée de plusieurs paramètres. - clusters homogènes limités par des critères « absolus »: nombre de nœuds dans un cluster, diamètre ou rayon de cluster. - tous les nœuds sont pris en compte Mais : - pas toujours adapté à un grand nombre de nœuds - un nœud peu mobile peut être isolé Dans tous les cas, chaque nœud calcule localement sa métrique et la diffuse à ses voisins afin de savoir lequel parmi eux sera le chef de cluster.

7 7 Nos objectifs Proposer une méthode de formation de clusters : – non basée sur des critères « fixes » – distribuée et asynchrone afin de générer le moins de trafic possible lors de la formation – qui favorise le trafic local – qui sadapte aux changements de topologie – qui propose une organisation des nœuds stable face à la mobilité des nœuds (afin de limiter le trafic de reconstruction) favoriser la stabilité des nœuds lors de lélection des chefs de clusters permettre de lisser les petits changements de topologie ne pas prendre en compte les nœuds trop mobiles lors de la phase délection

8 8 Notre métrique de découpage hiérarchique – la métrique de densité – analyse – la formation des clusters – exemple

9 9 Notre métrique: la densité = ( 6= ( )= ( )/6 = 10/6

10 10 Pour chaque nœud: - Découverte de son voisinage (paquets Hello) - Vérification de la constance de son voisinage si trop mobile, le nœud ne participe pas à la formation et quitte lalgorithme - Calcul de sa densité - Élection du clusterhead : rattachement à son voisin de plus forte densité voire à soi-même -En cas de conflit, on prend comme autre critère: - priorité à lancien père dans larbre de rattachement si concerné - puis la mobilité (voisin le plus stable) - puis lID Notre algorithme: formation des clusters densité = 4/3

11 11 Notre contribution: exemple Trop mobile

12 12 Notre contribution: exemple Trop mobile Custerhead

13 13 Analyse: densité moyenne Si on suppose les nœuds de rayon de voisinage R et répartis avec un processus de Poisson dintensité : On ramène le calcul au calcul de la proba quun point donné soit chef de cluster à laide du théorème de Campbell. Si v est un voisin de u à distance r: le nombre moyen de liens entre v et un autre voisin de u revient au calcul du nombre d nœuds dans A(r) : Idée de la preuve: r U V

14 14 Analyse: nombre moyen de clusters

15 15 Simulation

16 16 Exemples dorganisations obtenues 1000 nœuds – rayon nœuds – rayon 0.1

17 17 Théorie – Simulations

18 18 Ce que lon constate: Notre métrique se trouve être satisfaisante vis à vis des critères suivants: Formation de clusters distribuée et sans générer trop de trafic Nombre de clusters formés qui nexplose pas avec le nombre de nœuds Formation stable face à la mobilité des nœuds (pourcentage de réélection des chefs après mouvements plus important que pour dautres métriques) Formation stable face à lajout ou la suppression de nœuds (pourcentage de réélection des chefs après ajouts plus important que pour dautres métriques)

19 19 Conclusion et perspectives

20 20 Conclusion et perspectives Ce que nous avons proposé: une nouvelle métrique distribuée pour organiser un réseau ad hoc ou de senseurs sur de grandes échelles. avec des résultats analytiques et de simulation satisfaisants Nos perspectives : retrouver analytiquement les résultats de stabilité obtenus par simulation appliquer un processus de localisation sur cette organisation proposer des protocoles de routage inter et intra clusters

21 21 Merci de votre attention. Des questions ?


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