A WSN consists of a large number of nodes, which have sensing, processing and communicating capacities. Not only do nodes in a WSN monitor their environment, but they also forward and route data packets to one or more appointed sink nodes. It is known that there are open issues that limit the practical adoption of WSN [1]. These limitations come from the fact that each individual wireless node in a WSN has reduced processing capabilities, as well as, a modest energy budget. The major challenge faced when designing a WSN consists in programming each autonomous node to make decisions based only on its local conditions, having in mind that each decision impacts on the overall network behavior. Indeed, this is the Complex Systems perspective considered in this work, which achieves a global congestion control from the actions that each component takes, based on its immediate context. Additionally, in event-based WSN applications, such as early forest fire detection, when the target event is detected, network traffic may suddenly increase and it could lead to the congestion of the underlying network. Network congestion arises when the traffic density reaches a condition where most of the exchanged packets experience delays or are lost. Therefore, the overall system’s performance is degraded and may collapse. To avoid this condition, congestion control techniques are designed [3][5] to carry as many packets as possible and to minimize the elapsed time from source to destination. Congestion mechanisms should also consider the side effects of wireless transmissions, such as interference and power loss. In order to address congestion control, a simulation model has been proposed in this work. This model comprises wireless effects and MAC protocols, that can be switched on and off, as well as, traffic patterns that may induce network congestion. This thesis argues that a WSN can be understood as a Complex System. From this perspective, the WSN model considers data packets as agents that interact between each other at the nodes where they are temporarily stored on their way to the sink node(s). Based on these local interactions, each node takes decisions about routing, medium contention and packet dropping. As an emergent global behavior, it is shown that the network achieves a multipath routing mechanism and a self-adaptive traffic level that matches the network capacity.
Las redes inalámbricas de sensores (WSN, por sus siglas en inglés) se componen de una gran cantidad de nodos con capacidades de monitorización, procesamiento y comunicación. Estos nodos monitorizan su ambiente y transportan paquetes de información, hasta uno o más centros de recolección o estaciones base, llamados nodos sink. Existen varios problemas abiertos que limitan la implementación práctica de WSN [1]. Estas limitaciones se deben principalmente a las reducidas capacidades de procesamiento y batería de los nodos. El mayor reto que se enfrenta al diseñar WSN, consiste en programar cada nodo autónomo, de manera que sea capaz de tomar decisiones basado sólo en sus condiciones locales y teniendo en cuenta que dichas decisiones impactarán en el comportamiento global de la WSN. Es por ello que la idea de construir soluciones globales a partir del comportamiento individual de los componentes de un sistema, es la perspectiva de “sistemas complejos” que se ha utilizado en este trabajo. En el diseño de WSN también se debe tomar en cuenta los requerimientos de una aplicación en particular, como son: el tiempo de vida de la WSN, tiempo de respuesta, tolerancia a fallas, control de congestión, etc. Este trabajo aborda el problema de control de congestión para WSN orientadas a eventos (event-driven) [2], como las utilizadas en la detección temprana de incendios forestales. En estas aplicaciones cuando un evento de interés es detectado, el tráfico de la WSN se incrementa rápidamente, lo que puede conducir a su congestionamiento. Decimos que una red está congestionada cuando la densidad de tráfico es tal que la mayoría de los paquetes se pierden o experimentan retardos considerables, provocando así la degradación del desempeño global de la red y en casos extremos el colapso de la misma. Para evitar esta contingencia, se han diseñado técnicas de control de congestión [3 -5], que buscan transportar la mayor cantidad posible de paquetes y minimizar su retardo. Estos mecanismos de control de congestión deben considerar los efectos adversos de transmisiones en el medio inalámbrico, tales como interferencia y atenuación. Es por ello que como parte de la propuesta que se presenta, fue diseñado un modelo de simulación de WSN que toma en cuenta los efectos inalámbricos y escenarios de congestión. Esta investigación sostiene que las WSN pueden ser analizadas como un “sistema complejo”, por lo que se ha propuesto un modelo de WSN que considera a los paquetes de datos como agentes de un “sistema complejo”. El segundo aspecto de la investigación está basado en el modelo mencionado y consiste en la propuesta de un nuevo esquema de control de congestión, en el cual a partir de sus condiciones locales cada nodo es capaz de tomar decisiones referentes al encaminamiento, contención en el medio y eliminación selectiva de paquetes. Así, a partir de controlar las interacciones locales entre los paquetes de datos es posible obtener un comportamiento del tráfico global de la WSN que sea emergente y autoorganizado. Como consecuencia la WSN es capaz de autoregular su densidad de tráfico. El esquema de control de congestión propuesto cumple con los requerimientos de WSN orientadas a eventos, tales como: tiempo de respuesta, bajo consumo de energía en escenarios no congestionados, informe de todos los eventos detectados por la WSN y balance de carga.
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