Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze
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1 Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetze Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell (basierend auf VL11) Fabian Fuchs 17. Jan (Version 1) INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER) KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft
2 Motivation Interferenzmodell bisher: kein Knoten kann gleichzeitig an zwei Übertragungen teilnehmen benachbarte Knoten können nicht gleichzeitig übertragen/empfangen Realität für Drahtloskommunikation ist komplexer! Globale Interferenz kann Übertragungen verhindern Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (2/24)
3 Wiederholung: SINR SINR-Modell, allgemein Im Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio Modell kann ein Empfänger r eine Nachricht eines Senders s dekodieren, wenn P/ dist(s, r) α s s P/ dist(s, r) α + N β P: Signalstärke, mit der s sendet dist(s, r) α : geometrischer Leistungsabfall zwischen s und r SINR-Modell ist sehr viel realistischer, aber gleichzeitig viel komplexer zu analysieren. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (3/24)
4 Wiederholung: SINR SINR-Modell, allgemein Im Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio Modell kann ein Empfänger r eine Nachricht eines Senders s dekodieren, wenn P/ dist(s, r) α s s P/ dist(s, r) α + N β P: Signalstärke, mit der s sendet dist(s, r) α : geometrischer Leistungsabfall zwischen s und r SINR-Modell ist sehr viel realistischer, aber gleichzeitig viel komplexer zu analysieren. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (4/24)
5 Wahrscheinlichkeitstheorie Sei n die Anzahl an Knoten im Netzwerk. Definition: mit hoher Wahrscheinlichkeit Ein Ereignis geschieht mit hoher Wahrscheinlichkeit, wenn die Wahrscheinlichkeit dafür mindestens (1 1 n ) ist. Damit ist die Fehlerwahrscheinlichkeit < 1 n Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (5/24)
6 Wahrscheinlichkeitstheorie Sei n die Anzahl an Knoten im Netzwerk. Definition: mit hoher Wahrscheinlichkeit Ein Ereignis geschieht mit hoher Wahrscheinlichkeit, wenn die Wahrscheinlichkeit dafür mindestens (1 1 n ) ist. Damit ist die Fehlerwahrscheinlichkeit < 1 n Satz (o.b.) Tritt ein Ereignis in jeder Runde mit konstanter Wahrscheinlichkeit 1 c ein, ist die Wahrscheinlichkeit das es nach c log e n Runden einmal eingetreten ist mindestens 1 1 n. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (5/24)
7 Wahrscheinlichkeitstheorie Sei n die Anzahl an Knoten im Netzwerk. Definition: mit hoher Wahrscheinlichkeit Ein Ereignis geschieht mit hoher Wahrscheinlichkeit, wenn die Wahrscheinlichkeit dafür mindestens (1 1 n ) ist. Damit ist die Fehlerwahrscheinlichkeit < 1 n Satz (o.b.) Tritt ein Ereignis in jeder Runde mit konstanter Wahrscheinlichkeit 1 c ein, ist die Wahrscheinlichkeit das es nach c log e n Runden einmal eingetreten ist mindestens 1 1 n. Idee: Eintrittswahrscheinlichkeit ist mindestens 1 (1 1 c ) c log e n log 1 (1 e n )c log e n (1) c log e n 1 e log e n = 1 1/n FehlerWS (1) gilt da (1 + t x )x e t ) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (5/24)
8 Local Broadcasting Grundlegende Fragestellung: Wann soll welcher Knoten senden? Local Broadcasting Problem Jeder Knoten im Netzwerk sendet eine Nachricht an seine Nachbarn Knoten innerhalb der Sendereichweite müssen erreicht werden Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (6/24)
9 Local Broadcasting Grundlegende Fragestellung: Wann soll welcher Knoten senden? Local Broadcasting Problem Jeder Knoten im Netzwerk sendet eine Nachricht an seine Nachbarn Knoten innerhalb der Sendereichweite müssen erreicht werden Im Beispiel: Nacheinander ( Ω(n) Zeitslots) In Praxis: Möglichst viele Knoten gleichzeitig Ziel: Minimiere Laufzeit Local Broadcasting kann in O( log n) Zeit erreicht werden! Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (6/24)
10 Local Broadcasting Algorithmus Local Broadcasting Jeder Knoten kennt n und Maximalgrad 1 Sende in jedem Zeitslot mit Wahrscheinlichkeit 1/O( ) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (7/24)
11 Local Broadcasting Algorithmus Local Broadcasting Jeder Knoten kennt n und Maximalgrad 1 Sende in jedem Zeitslot mit Wahrscheinlichkeit 1/O( ) Satz Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (> 1 1/n) Erfolg. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (7/24)
12 Local Broadcasting Algorithmus Satz Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (> 1 1/n) Erfolg. Beweisskizze (vereinfacht): Schritt 1: Lokaler Erfolg - Mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) sendet kein Knoten in der Nähe Sendereichweite R k R v Nähe Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (8/24)
13 Local Broadcasting Algorithmus Satz Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (> 1 1/n) Erfolg. Beweisskizze (vereinfacht): Schritt 1: Lokaler Erfolg - Mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) sendet kein Knoten in der Nähe Schritt 2: Globaler Erfolg - Interferenz von außerhalb ist mit konstanter Wahrscheinlichkeit klein Sendereichweite R k R v Nähe Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (8/24)
14 Local Broadcasting Algorithmus Satz Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (> 1 1/n) Erfolg. Beweisskizze (vereinfacht): Schritt 1: Lokaler Erfolg - Mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) sendet kein Knoten in der Nähe Schritt 2: Globaler Erfolg - Interferenz von außerhalb ist mit konstanter Wahrscheinlichkeit klein Insgesamt: Je O( ) Zeitslots: Konstante Erfolgswahrscheinlichkeit Sendereichweite R k R v Nähe Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (8/24)
15 Local Broadcasting Algorithmus Satz Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (> 1 1/n) Erfolg. Beweisskizze (vereinfacht): Schritt 1: Lokaler Erfolg - Mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) sendet kein Knoten in der Nähe Schritt 2: Globaler Erfolg - Interferenz von außerhalb ist mit konstanter Wahrscheinlichkeit klein Insgesamt: Je O( ) Zeitslots: Konstante Erfolgswahrscheinlichkeit O( log n) Zeitslots: Erfolg mit hoher Wahrscheinlichkeit Sendereichweite R k R v Nähe Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (8/24)
16 Local Broadcasting Local Broadcasting Varianten (ohne Beweis) 1 Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (9/24)
17 Local Broadcasting Local Broadcasting Varianten (ohne Beweis) 1 Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. 2 Nach O( ) Zeitslots hatte jeder Knoten mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (9/24)
18 Local Broadcasting Local Broadcasting Varianten (ohne Beweis) 1 Nach O( log n) Zeitslots hatte jeder Knoten mit hoher Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. 2 Nach O( ) Zeitslots hatte jeder Knoten mit konstanter Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. 3 Eine unabhängige Menge an Knoten hat (mittels erhöhter Sendewahrscheinlichkeit) nach O(log n) Zeitslots mit hoher Wahrscheinlichkeit (WS ) Erfolg. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (9/24)
19 Erinnerung: TDMA - koordinierter Medienzugriff Übertragungen bekommen Slots in Zeitraster zugewiesen Time Division Multiple Access (TDMA) Übertragungen sind gleichzeitig möglich, wenn sie weit genug auseinander liegen Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (10/24)
20 Erinnerung: TDMA - koordinierter Medienzugriff Übertragungen bekommen Slots in Zeitraster zugewiesen Time Division Multiple Access (TDMA) Übertragungen sind gleichzeitig möglich, wenn sie weit genug auseinander liegen Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (10/24)
21 Erinnerung: TDMA - koordinierter Medienzugriff Übertragungen bekommen Slots in Zeitraster zugewiesen Time Division Multiple Access (TDMA) Übertragungen sind gleichzeitig möglich, wenn sie weit genug auseinander liegen Jetzt: Knotenfärbung soll TDMA-Schedule für Local Broadcasts berechnen Im geometrischen SINR Modell ist k-distanz Färbung notwendig (k-hop Färbung nicht ausreichend) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (10/24)
22 Berechnung Local Broadcasting Schedule Ablauf Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (11/24)
23 Berechnung Local Broadcasting Schedule Ablauf 1 Berechnung einer 1-Hop Knotenfärbung 2 Algorithmen: RandColor und ColorReduction Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (11/24)
24 Berechnung Local Broadcasting Schedule Ablauf 1 Berechnung einer 1-Hop Knotenfärbung 2 Algorithmen: RandColor und ColorReduction 2 Techniken um die valid Färbung auf Distanz-k auszuweiten 3 Techniken: Sendeleistung, Position, Steinerknoten Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (11/24)
25 Erinnerung: Knotenfärbung Definition Eine Knotenfärbung eines Graphen G = (V, E) ist eine Abbildung c : V N so, dass für jede Kante die beiden Endpunkte unterschiedliche Farben haben, also {u, v} E c(u) c(v) Eine Färbung c hat die Größe c = max v V c(v) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (12/24)
26 Färbung 1: RandColor RandColor Algorithmus 1 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 2 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (13/24)
27 Färbung 1: RandColor RandColor Algorithmus 1 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 2 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (13/24)
28 Färbung 1: RandColor RandColor Algorithmus 1 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 2 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (13/24)
29 Färbung 1: RandColor RandColor Algorithmus 1 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 2 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (13/24)
30 Färbung 1: RandColor RandColor Algorithmus 1 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 2 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Satz A Ohne Interferenz: RandColor berechnet in O(log n) eine 4 -Knotenfärbung Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (13/24)
31 Färbung 1: RandColor Satz B RandColor berechnet eine 4 -Knotenfärbung in O( log n) Zeitslots im SINR Modell Beweisidee: Wird Local Broadcasting für die Runden genutzt, folgt aus Satz A direkt eine Laufzeit von O( log 2 n) (klar?) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (14/24)
32 Färbung 1: RandColor Satz B RandColor berechnet eine 4 -Knotenfärbung in O( log n) Zeitslots im SINR Modell Beweisidee: Wird Local Broadcasting für die Runden genutzt, folgt aus Satz A direkt eine Laufzeit von O( log 2 n) (klar?) Wir nutzen Local Broadcasting Variante 2 für jede Runde Local Broadcasting (V2): Local Broadcast in O( ) Zeit mit konstanter Erfolgswahrscheinlichkeit Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (14/24)
33 Färbung 1: RandColor Satz B RandColor berechnet eine 4 -Knotenfärbung in O( log n) Zeitslots im SINR Modell Beweisidee: Wird Local Broadcasting für die Runden genutzt, folgt aus Satz A direkt eine Laufzeit von O( log 2 n) (klar?) Wir nutzen Local Broadcasting Variante 2 für jede Runde Local Broadcasting (V2): Local Broadcast in O( ) Zeit mit konstanter Erfolgswahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeiten im probabilistischen Algorithmus und der Kommunikation können gemeinsam betrachtet werden Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (14/24)
34 Färbung 1: RandColor Satz B RandColor berechnet eine 4 -Knotenfärbung in O( log n) Zeitslots im SINR Modell Beweisidee: Wird Local Broadcasting für die Runden genutzt, folgt aus Satz A direkt eine Laufzeit von O( log 2 n) (klar?) Wir nutzen Local Broadcasting Variante 2 für jede Runde Local Broadcasting (V2): Local Broadcast in O( ) Zeit mit konstanter Erfolgswahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeiten im probabilistischen Algorithmus und der Kommunikation können gemeinsam betrachtet werden Erneut: Konstante Erfolgswahrscheinlichkeit pro Runde (je O( ) Slots) Insgesamt: O( log n) Zeitslots Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (14/24)
35 Färbung 2: ColorReduction (Triviale) ColorReduction 1 Beginne mit d = O( ) Farben 2 In Runde i, die Knoten mit Farbe i sind aktiv wählen eine neue Farbe aus {1,..., + 1} 3 Valide Färbung nach d = O( ) Runden Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (15/24)
36 Färbung 2: ColorReduction (Triviale) ColorReduction 1 Beginne mit d = O( ) Farben 2 In Runde i, die Knoten mit Farbe i sind aktiv wählen eine neue Farbe aus {1,..., + 1} 3 Valide Färbung nach d = O( ) Runden Satz Der triviale ColorReduction Algorithm berechnet eine ( + 1)-Färbung in O( log n) Zeitslots bei synchronem Start Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (15/24)
37 Färbung 2: ColorReduction (Triviale) ColorReduction 1 Beginne mit d = O( ) Farben 2 In Runde i, die Knoten mit Farbe i sind aktiv wählen eine neue Farbe aus {1,..., + 1} 3 Valide Färbung nach d = O( ) Runden Satz Der triviale ColorReduction Algorithm berechnet eine ( + 1)-Färbung in O( log n) Zeitslots bei synchronem Start Beweisidee: Aktive Knoten sind unabhängig O(log n) je Runde mittels Local Broadcast, Variante 3 Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (15/24)
38 Färbung 2: ColorReduction (Triviale) ColorReduction 1 Beginne mit d = O( ) Farben 2 In Runde i, die Knoten mit Farbe i sind aktiv wählen eine neue Farbe aus {1,..., + 1} 3 Valide Färbung nach d = O( ) Runden Satz Der triviale ColorReduction Algorithm berechnet eine ( + 1)-Färbung in O( log n) Zeitslots bei synchronem Start Beweisidee: Aktive Knoten sind unabhängig O(log n) je Runde mittels Local Broadcast, Variante 3 Geht das auch ohne synchronen Start? Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (15/24)
39 Färbung 2: ColorReduction Idee: 2-schichtiges MIS zur Koordination der aktiven Farbe(n) v Level 1 MIS Knoten Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (16/24)
40 Färbung 2: ColorReduction Idee: 2-schichtiges MIS zur Koordination der aktiven Farbe(n) v v Level 1 MIS Knoten Restliche Knoten wählen MIS Knoten und beantragen Aktivitätsintervall Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (16/24)
41 Färbung 2: ColorReduction Idee: 2-schichtiges MIS zur Koordination der aktiven Farbe(n) v v v Level 1 MIS Knoten Restliche Knoten wählen MIS Knoten und beantragen Aktivitätsintervall MIS Knoten bestimmen aktive Farbe. Aktive Knoten nehmen an (schnellem) Level 2 MIS teil Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (16/24)
42 Färbung 2: ColorReduction Idee: 2-schichtiges MIS zur Koordination der aktiven Farbe(n) v v v Level 1 MIS Knoten Restliche Knoten wählen MIS Knoten und beantragen Aktivitätsintervall MIS Knoten bestimmen aktive Farbe. Aktive Knoten nehmen an (schnellem) Level 2 MIS teil Satz (ohne Beweis) Der ColorReduction Algorithm berechnet eine ( + 1)-Färbung in O( log n) Zeitslots bei asynchronem Start Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (16/24)
43 Zwischenstand: Local Broadcasting Schedule Ablauf 1 Berechnung einer 1-Hop Knotenfärbung 2 Algorithmen: RandColor und ColorReduction Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (17/24)
44 Zwischenstand: Local Broadcasting Schedule Ablauf 1 Berechnung einer 1-Hop Knotenfärbung 2 Algorithmen: RandColor und ColorReduction 2 Techniken um die valid Färbung auf Distanz-k auszuweiten 3 Techniken: Sendeleistung, Position, Steinerknoten Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (17/24)
45 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
46 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Knotenposition erlaubt Einteilung in Grid Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
47 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Knotenposition erlaubt Einteilung in Grid Pro Zelle nur ein Knoten je Farbe Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
48 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Knotenposition erlaubt Einteilung in Grid Pro Zelle nur ein Knoten je Farbe Basierend auf Knotenposition kann eine weitere Färbung berechnet werden δ δ Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
49 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Knotenposition erlaubt Einteilung in Grid Pro Zelle nur ein Knoten je Farbe Basierend auf Knotenposition kann eine weitere Färbung berechnet werden δ δ Damit ergibt sich um δ 2 O(1) längerer Schedule Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
50 Local Broadcasting Schedule Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann mittels Knotenfärbung und Knotenpositionen berechnet werden. Knotenposition erlaubt Einteilung in Grid Pro Zelle nur ein Knoten je Farbe Basierend auf Knotenposition kann eine weitere Färbung berechnet werden Max. 8i weitere Sender pro Ring Kein weiterer Sender Damit ergibt sich um δ 2 O(1) längerer Schedule In diesem Schedule ist jede Übertragung ohne Kollision Keine Knoten in der Nähe senden Die Interferenz der gleichzeitig sendenden Knoten ist klein genug Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (18/24)
51 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
52 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
53 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Durch Erhöhung der Sendereichweite ist Berechnung der Distanz-k Färbung direkt möglich Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
54 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch mittels zusätzlichem Einfügen von O(k) Steinerknoten pro Knoten und einer k Hop Knotenfärbung erreicht werden. Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
55 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch mittels zusätzlichem Einfügen von O(k) Steinerknoten pro Knoten und einer k Hop Knotenfärbung erreicht werden. Problem: k-hop Knotenfärbung erreicht nicht alle Knoten in Distanz k R Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
56 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch mittels zusätzlichem Einfügen von O(k) Steinerknoten pro Knoten und einer k Hop Knotenfärbung erreicht werden. Problem: k-hop Knotenfärbung erreicht nicht alle Knoten in Distanz k R Füge O(nk) Steinerknoten hinzu Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
57 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch mittels zusätzlichem Einfügen von O(k) Steinerknoten pro Knoten und einer k Hop Knotenfärbung erreicht werden. Problem: k-hop Knotenfärbung erreicht nicht alle Knoten in Distanz k R Füge O(nk) Steinerknoten hinzu Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24)
58 Local Broadcasting Schedule Weitere Techniken mit ähnlicher Idee: Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch Erhöhung der Sendeleistung während der Knotenfärbung berechnet werden. Satz Ein kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule kann durch mittels zusätzlichem Einfügen von O(k) Steinerknoten pro Knoten und einer k Hop Knotenfärbung erreicht werden. (Eigentlich: Steinerknoten für jeden Knoten) Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (19/24) Problem: k-hop Knotenfärbung erreicht nicht alle Knoten in Distanz k R Füge O(nk) Steinerknoten hinzu Jetzt erreicht k-hop Knotenfärbung alle nötigen Knoten
59 Zum Mitnehmen Kommunikation im SINR Modell Standard Local Broadcasting & Varianten Koordinierter Medienzugriff Local Broadcasting Schedule bzw. TDMA-Schedule Knotenfärbung: RandColor und ColorReduction im SINR Modell Kombiniert mit Positionsinformation, Sendeleistungs-tuning oder zusätzlichen Steinerknoten: kollisionsfreier Local Broadcasting Schedule Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (20/24)
60 Übung Jetzt: Übung Local Broadcasting RandColor Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (21/24)
61 Local Broadcasting Local Broadcasting Jeder Knoten kennt n und Knotengrad 1 Sende in jedem Zeitslot mit Wahrscheinlichkeit 1/O( ) Fragestellungen: Wie groß sollte Sendewahrscheinlichkeit wirklich sein? 1/O( ) = 1 für welches c? c Wie lange dauert es bis alle Knoten erfolgreich waren? Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (22/24)
62 RandColor RandColor Algorithmus 1 Verwende Sendewahrscheinlichkeit von Local Broadcasting 2 Wähle zufällig eine Farbe aus {1,..., 4 } 3 In jeder Runde Wird ein Konflikt festgestellt, wähle neue zufällige Farbe aus {1,..., 4 } Fragestellungen: Wie lange sollte eine Runde sein? Wie lange dauert es bis alle Knoten erfolgreich waren? Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (23/24)
63 Literatur 1 O. Goussevskaia, T. Moscibroda, R. Wattenhofer: Local broadcasting in the physical interference model. In: DIALM-POMC 08 2 C. Avin, Y. Emek, E. Kantor, Z. Lotker, D. Peleg, L. Roditty : SINR Diagrams: Towards Algorithmically Usable SINR Models of Wireless Networks, In: PODC 09 3 F. Fuchs, R. Prutkin: Simple Distributed + 1 Coloring in the SINR Model. In: SIROCCO 15 4 F. Fuchs, D. Wagner: On Local Broadcasting Schedules and CONGEST Algorithms in the SINR Modell. In: ALGOSENSORS 13 5 L. Barenboim: Nearly Optimal Local Broadcasting in the SINR Model with Feedback. In: SIROCCO 15 6 B. Derbel, E. Talbi: Distributed Node Coloring in the SINR Model. In: ICDCS 10 Übung 6 Kommunikation und Färbungen im SINR Modell, (basierend auf VL11) (24/24)
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