Controllo di Congestione basato sull’aggregazione di dati in Reti Wireless di Sensori

In-network processing and data-aggregation are key features of Wireless Sensor Networks. In fact, they allow the data to be processed and aggregated as they go through the network. Furthermore, if the aggregation process involves only linear operations, end-to-end cryptography techniques can be also exploited to enforce privacy. In this work, we propose an innovative congestion control algorithm for wireless sensor networks based on data aggregation. The algorithm has been designed by exploiting linear discrete time control theory. It can be applied in a fully distributed way. Using our approach, each node periodically evaluates the amount of data to aggregate in order to control the level of its transmission queue. The aggregation process involves only linear operations and allows the sink node to estimate the confidence level of received data. The effectiveness of the algorithm has been evaluated with reference to a temperature monitoring problem in a fire detection scenario, using the Castalia simulator. Results have shown that the aggregation mechanism implemented is able to significantly improve the estimation accuracy.

L’elaborazione in-rete e l’aggregazione dei dati sono operazioni chiave in reti wireless di sensori. Infatti, esse permettono di elaborare ed aggregare le informazioni mentre attraversano la rete. Inoltre, se il processo di aggregazione coinvolge solo operazioni lineari, tecniche di crittografia end-to-end possono essere sfruttate per garantire la privacy delle informazioni. In questo lavoro, è stato proposto un algoritmo di controllo della congestione innovativo per reti wireless di sensori basato sull’aggregazione dei dati. L'algoritmo è stato progettato sfruttando la teoria del controllo lineare a tempo discreto. Può essere applicato in modo completamente distribuito. Utilizzando l’approccio proposto, ogni nodo valuta periodicamente la quantità di dati da aggregare per controllare il livello della sua coda di trasmissione. Il processo di aggregazione coinvolge solo operazioni lineari e permette al nodo sink di stimare il livello di confidenza dei dati ricevuti. L'efficacia dell’algoritmo è stata valutata con riferimento ad un problema di controllo della temperatura in uno scenario di rivelazione incendio, utilizzando il simulatore Castalia. I risultati hanno dimostrato che il meccanismo di aggregazione implementato è in grado di migliorare notevolmente la precisione di stima.