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Progetto e valutazione di algoritmi per la raccolta
dati affidabili su reti di sensori senza cavo
una complessità nel caso peggiore molto alta in quanto dipende dal numero
totale di sensori presenti nella rete più che dallo specifico limite sulla
dimensione del cluster.
Una soluzione alternativa alla realizzazione di cluster con limitate
dimensioni e con un overhead di messaggi basso è l’approccio budget-based
clustering. In questo tipo di algoritmi al nodo iniziatore (cluster-head) è
assegnato un budget iniziale. Il cluster-head inizia col distribuire il proprio
budget ai suoi vicini i quali a loro volta fanno lo stesso fin quando il budget
non è esaurito. Questo tipo di approccio permette una crescita dei vari
cluster basandosi su decisioni locali al nodo ed evitando di coinvolgere i
cluster head in ogni round, diminuendo in questo modo l’overhead dei
messaggi. Controllando quindi il budget allocato per la formazione del
cluster si è in grado di controllare il numero superiore alla dimensione del
cluster. Krishnan e Starobinski [47] propongono due algoritmi per budgetbased
clustering: rapid e persistent. Entrambi astraggono dal numero e dalla
dislocazione delle base station nella rete e non considerando l’assunzione
della connettività diretta (molto utile quando si considerano scenari reali nei
quali ci sono da considerare possibili ostacoli durante la trasmissione). Il
lavoro si pone di tener in considerazione: (i) l’efficienza dei messaggi che è
cruciale per mantenere limitati i requisiti di banda e il consumo energetico
dei sensori, (ii) la necessità di avere dimensioni dei cluster limitate in modo
da avere un impatto favorevole sulle performance dei protocolli di routing e,
(iii) scelta di adeguati budget per la procedura di clustering al fine di
controllare le dimensioni e il numero di cluster prodotti.
Una evoluzione allo studio di Krishnan e Starobinski è proposto da
Tzevelekas et al [48] dove è descritta una metodologia intelligente di
distribuzione dei budget ai vicini. L’idea è quella di far si che i nodi possano
tenere in considerazione le caratteristiche dei propri vicini al fine di stabilire
politiche per la distribuzione del budgets.
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