Actas JP2011 - Universidad de La Laguna

Actas XXII Jornadas de Paralelismo (JP2011) , La Laguna, Tenerife, 7-9 septiembre 2011C. Modelo PuntualEn esta propuesta, cada nodo almacena en una listainterna todas las posiciones de fuego recogidas por la red.Nos referiremos a esta estructura de datos como PL (Listade Posiciones). Cuando se recibe un nuevo punto de fuego,se inserta en TL, y no se inserta en PL hasta que se eliminade TL. Esto ocurre cuando se ha transmitido correctamenteo cuando se cancela. La Fig. 2 (b) muestra el aspecto delfuego (a) cuando se aproxima mediante este modelo.D. Modelo basado en Envolvente ConvexaLa principal diferencia entre este enfoque y el modelopuntual es que, en este caso, PL sólo contiene lasposiciones que forman la envolvente convexa.Cuando se recibe un nuevo punto de fuego, éste se insertaen TL y PL simultáneamente. Si el nuevo punto estáincluido en la envolvente convexa, se ignora. De locontrario, el punto está fuera de la envolvente, y suinclusión modifica su perímetro. Además, la actualizacióndel perímetro puede implicar la eliminación de otros nodosen el mismo. La Fig. 2 (c) muestra el aspecto del fuego (a)cuando se aproxima usando este modelo.Este enfoque reduce los recursos en los nodos de red. Sila información recibida contribuye a su modelo actual delincendio, los nodos almacenan y reenvían esta información.En otro caso, no es necesario ni transmitirla ni almacenarla.IV. EVALUACIÓNEn esta sección, se analizan las dos propuestas descritasanteriormente. En primer lugar, se presenta el entorno de# of correct cells100009000800070006000500040003000200010000-1000(a) Propagación del fuego (b) Puntual (c) Envolvente convexaFig. 2. Aproximaciones del fuego.FarsitePunctual R5Punctual R4Punctual R3Punctual R2Punctual R1simulación. A continuación, se establece un criterio paraevaluar la calidad de los modelos obtenidos. Antes decomparar ambas propuestas, la aproximación puntual seajusta con el fin de obtener su mejor rendimiento. Lacomparativa se centra en la precisión, los recursosconsumidos, y la escalabilidad de los dos enfoques.A. Entorno de SimulaciónUsamos un entorno de simulación de área forestal [9]desarrollado para el sistema EIDOS , que permite desplegaruna WSN, propagar un incendio forestal, situar a losbomberos en una localización concreta y ver la evoluciónde los frentes de llama que ellos perciben. Esta herramientase compone de varios módulos independientes einterconectados, que comparten información a través deuna base de datos global MySQL. En primer lugar se utilizaFarsite [5] para simular un incendio en un área forestalconcreta, usando datos geográficos, medioambientales y devegetación reales. A continuación, la aplicación EIDOS seejecuta en cada nodo de la red en un simulador de WSN(desarrollado en Python / TOSSIM [16]).Con el fin de obtener resultados realistas, el simuladorincorpora un modelo de interferencia, ruido y el modelo deFriis de propagación de la señal. Se ha modelado la radioque incorporan los motes Iris de Crossbow [2], con unapotencia de transmisión de 3 dBm y potencia mínima derecepción de -90 dBm, obteniendo un radio de coberturapróximo a los 87 metros. También se supone que todos losnodos de la red están equipados con un receptor de GPS.En cada simulación, se despliega de forma aleatoria unared de sensores sobre un área de 1000×1000 metros. Se han0 1 2 3 40 1 2 3 4Time(h)Time(h)(a) Valores absolutos(b) Valores normalizadosFig. 3. Calidad de la aproximación (Farsite vs modelo puntual) (tamaño de red: 500 nodos).# of correct cells1,510,50-0,5-1-1,5FarsitePunctual R5Punctual R4Punctual R3Punctual R2Punctual R1JP2011-447