Akıllı Şebekelerde Kablosuz Algılayıcı Ağların Optimal Kullanım Planlarının Geliştirilmesi

Abstract

Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA'lar) düşük maliyetleri ve kurulum kolaylıkları ile birlikte sundukları gelişmiş iletişim yetenekleri sayesinde diğer pek çok alan gibi, hem Akıllı Şebeke (İng. Smart Grid – SG) hem Nesnelerin İnterneti (İng. Internet of Things – IoT) uygulamaları için önemli bir teknoloji olarak görülmektedirler. Bileşenleri arasında iki yönlü veri iletişimine olanak sağlayan, kendi kendini idare edebilen SG'ler geleneksel elektrik şebekesinin eksikliklerine bir çare olarak önerilmektedir. Bu çerçevede, istenen kapsama seviyesini korurken, uzun bir ağ ömrü elde etmek için enerji verimli iletişim protokolleri tasarlamak büyük önem arz etmektedir. Tez kapsamında öncelikle, herhangi bir anda sistemde canlı olarak bulunan sensör kümesi ile gerekli kapsama seviyesi ve baz istasyonuna (BS'ye) bağlantılılık sağlanabildiği sürece iletim yollarının topoloji değişikliklerine yeniden uyarlandığı bir senaryo incelenmektedir. Özgün bir 0-1 karma tamsayılı programlama (İng. Mixed Integer Programming – MIP) modeli önerilmekte ve enerji tüketimi vurgusu ile birlikte birim zaman ayrıştırmasında ağ davranışını optimize eden iki alternatif 0-1 MIP modeli sunulmaktadır. Çalışma, optimizasyon yöntemlerine dayalı bütünsel bir çözüm çerçevesinde, enerji tükenmesi nedeniyle topoloji adaptasyonu içermesi açısından benzersizdir. Geleneksel bir ağ ömrü metriği olan ilk sensör ölünceye kadar geçen süre yerine önceden belirlenmiş kapsama seviyesi ve hayatta olan sensörlerle BS'ye bağlantı sağlanabildiği sürece KAA'nın optimal şekilde çalışmaya devam etmesine izin verilmekte ve tek seferlik bir yeniden düzenlemeden sonra bile ağ ömrünün önemli ölçüde artırılabileceği gözlemlenmektedir. Ayrıca, önerilen modellerin çözümlerinin ağ ömrü ve kapsama seviyesi açısından nasıl farklılık gösterdiği analiz edilmektedir. Bir yan katkı olarak, klasik tek periyotlu problem için; ilk sensör ölene kadar geçen sürenin (İng. First Sensor Dies – FSD) maksimize edilmesinin, en çok enerji harcayan sensörün enerji tüketimini minimize etmeye eşdeğer olduğu gösterilmektedir ki bu durum herhangi bir topoloji değişikliği durumunda doğru olmak mecburiyetinde değildir. Bu bağlamda, gerçekleştirilen çalışma ile kapsama ve bağlantı tabanlı hizmet kalitesi gereksinimleri altında, ağ ömrü için teorik üst sınır belirlemek amacıyla pratik bir araç sağlanmaktadır. SG, akıllı ulaşım, akıllı evler, akıllı sağlık, akıllı izleme/görüntüleme uygulamalarının hepsi temelde uzun yıllardır hayatımızda olan sensörlerin daha akıllı kullanımına dayanmaktadır. Tüm bu sistemlerin ortak vizyonu sensörler sayesinde IoT çatısı altında bir araya gelmektedir. IoT uygulamaları; bağlantılılık, kapsama, düşük gecikme süreleri vb. başlıkları altında gruplandırılabilen ve uygulama alanının ihtiyaçları doğrultusunda şekillenmiş karakteristik hizmet kalitesi gereksinimlerine sahiptir. İlk bakışta bu gereksinimler; gecikme ve ağ ömrü ile ilgili hizmet kalitesi beklentileri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu ölçütler doğaları gereği birbirleriyle ödünleşim içerisinde olduğundan aralarında bir denge kurulması pek çok açıdan kaliteli tasarımların yapılabilmesi için önem arz etmektedir. Dolayısıyla da etkin KAA tasarımı probleminin çok amaçlı perspektiften ve kapsama konsepti ile birlikte ele alınması anlamlı olmaktadır. Tez çalışması kapsamında bahsedilen problem için 0-1 MIP modeli tabanlı iki aşamalı bir çözüm yaklaşımı önerilmektedir. Bu amaçla maksimum gecikme, ortalama gecikme ve maksimum enerji tüketimi vurguları ile üç farklı model önerilerek ağ ömrü, veri gecikmesi ve kapsama arasındaki ödünleşim incelenmektedir. Böylece farklı uygulama alanlarındaki gereksinimlere dair bir iç görü sağlanmaktadır.

Wireless Sensor Networks (WSNs) are an enabling technology for both Smart Grid (SG) and Internet of Things (IoT) applications, like many other fields, due to their low cost and ease of installation, as well as the advanced communication capabilities they offer. Self-sustaining SGs, which allow two-way data communication between their components, are proposed as a remedy for the shortcomings of the conventional electrical grid. In this framework, it is critical to design energy efficient communication protocols to achieve a long network lifetime while maintaining the desired coverage level. In this thesis, we consider the scenario where the transmission paths are re-adapted to topology changes as long as the current set of sensors with positive residual energy ensures the required coverage level and connectivity to the base station. To this end, we propose a novel 0-1 mixed integer programming (MIP) model and two alternative 0-1 MIP models that optimize network behavior in unit time decomposition with an emphasis on energy consumption. The study is unique since topology adaptation due to energy depletion is managed within a holistic solution framework based on optimization methods. To this end, we avoid the traditional network lifetime metric, the time until the First Sensor Dies - FSD, and allow the WSN to operate optimally as long as a predetermined coverage level and connectivity to the BS can be maintahed with the remaining sensors. Accordingly, we observe that network lifetime can be increased significantly even after a one-time reorganization. Besided, we also analyzed how the solutions of the proposed models differ in terms of network lifetime and the ensured coverage level. As a side contribution, for the classical one-period problem, we emprically show that maximizing the time until the first sensor dies is equivalent to minimizing the energy consumption of the most energy consuming sensor, which is not necessarily true in the case of any topology change. Hence, the study provides a practical tool to determine the theoretical upper bound on the network lifetime with coverage and connectivity-based QoS requirements. SGs, smart transportation, smart homes, smart health, and smart monitoring/imaging applications are all based on the smarter use of sensors, which have been in our lives for many years. Thanks to sensors, the common vision of all these systems come together under the roof of IoT. Characteristic IoT quality of service requirements, based on criteria such as connectivity, coverage, and low latency, are mainly related to delay and network lifetime, and they can be tailored to the needs of the specific application area. Since they trade-off with each other, it is critical to balance them in order to develop quality designs in many respects. Therefore, it is meaningful to consider the effective WSN design problem from a multi-objective perspective considering coverage. In the second part of the thesis, we propose a 0-1 MIP based two-stage solution approach. For this purpose, we develop three different models, emphasizing maximum latency, average latency, and maximum energy consumption. Moreover, we examine the trade-off between network lifetime, data latency, and coverage. Therefore, we provide insight into the requirements of the different application areas.