Algorithmen fur¨ Ad-hoc- und Sensornetze · Ein Algorithmus ALG heißt c-kompetitiv, wenn immer...

INSTITUT FUR THEORETISCHE INFORMATIK - LEHRSTUHL FUR ALGORITHMIK (PROF. WAGNER)

Algorithmen fur Ad-hoc- und SensornetzeVL 05 – Lokalisierung und virtuelle Koordinaten

Fabian Fuchs | 5. Nov. 2015 (Version 1)

KIT – Universitat des Landes Baden-Wurttemberg undnationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu

http://www.kit.edu

Thema heute: Lokalisierung

Warum wir Knotenpositionen brauchenZuordnung der Daten (was tun, wenn’s brennt?)GeoroutingTopologiekontrolle...

Was tun, wenn (alle/einige/viele) Knoten ihre Positionen nichtkennen, weil

GPS/Galileo nicht zur Verfugung stehtist schwer, groß, teuer (verglichen mit SmartDust)kostet Energiefunktioniert nicht uberall (drinnen, im Wald)ist nicht besonders genau

jedem Knoten die Position einprogrammieren nicht geht

Fabian Fuchs – Algorithmen fur Ad-hoc- und SensornetzeVL 05 – Lokalisierung und virtuelle Koordinaten (2/40)

Institut fur Theoretische InformatikLehrstuhl Algorithmik

Uberblick

Uberblick: Entfernungs- und Richtungsschatzung

Lokalisierung mit Ankerknoten

Ankerfreie Lokalisierung: Virtuelle KoordinatenKomplexitatsbetrachtungenHeuristiken zur ankerfreien Lokalisierung



Was man alles messen kann

EntfernungenZusammenhang im Kommunikationsgraphen

sehr grobe Information uber benachbarte Lage von KnotenRSSI: Received Signal Strength Indicator

Sendestarke bekannt ⇒ Distanz lasst sich theoretisch schatzenin der Praxis recht ungenau

ToA: Time of ArrivalBestimmung von Signallaufzeiten (roundtrip time)

TDoA: Time Difference of ArrivalLaufzeitvergleiche zweier Signale (z. B. Radio / Ultraschall)

RichtungenAoA: Angle of Arrival

Phasenverschiebung in Antennenarraysgerichtete Antennen

Zusatzhardware (Laser etc.)



Uberblick







Wenn GPS/Einprogrammieren so teuer ist, reicht es vielleicht, wenneinige Knoten, sogenannte Ankerknoten, ihre Position kennen?

Wenn jeder Knoten genug Anker ”sieht“:

Trilateration bei bekannten EnfernungenDrei Anker fur eindeutige Lokalisierung

Triangulation bei bekannten WinkelnZwei Anker fur eindeutige Lokalisierung

Bei gestorten Werten und/oder mehr AnkernLeast Squares Verfahren etc.→ Schatztheorie

Was, wenn wir nur wenige Anker haben? Einige Knoten haben dannvielleicht keine Anker in ihrer Nachbarschaft!



Lokalisierung mit wenigen Ankern

Typisches VorgehenKnoten schatzen Abstande/Richtungen zu Ankern uber mehrereHops und wenden dann Triangulation/Trilateration an.

Furchtbar viele Verfahren und Heuristikenunklare Problemstellung

Dichte, Verteilung von Ankerknoten

Was kann man aus algorithmischer Sicht beitragen?

Im folgenden nehmen wir immer an, dass wir keine weiterenMessungen haben, sondern nur den Verbindungsgraphen und dasUDG-Modell.



Algorithmus HOP

IdeeIn großen Unit-Disk-Graphen konnte die Lange eines kurzestenWeges stark genug mit der Entfernung korrellieren!

1 Berechne Hop-Distanz zu AnkerknotenBroadcasts von Ankerknoten genugen

2 Wahle Position so, dass Abstande der Hop-Distanz bestmoglichentsprechen

Wie gut funktioniert ein solcher Ansatz?



Kompetitivitat: Vorbereitung

Problem: UDG-Lokalisierung anhand von AnkerknotenGegeben: Unit-Disk-Graph G = (V ,E) mit entsprechender

Einbettung p : V → R2, Ankerknoten VA ⊂ V mitbekannten Positionen

Gesucht: Knotenpositionen p : V → R2 mit geringen Fehlern

Err(v) := ‖p(v)− p(v)‖ .

In die Berechnung der p(v) durfen keine p(v) fur einv 6∈ VA einfließen!



Optimalitat, Kompetitivitat

Definition: Optimaler AlgorithmusEin optimaler Algorithmus wahlt zu einem Graphen G undAnkerpositionen die Knotenpositionen, die den maximalen Fehleruber alle moglichen Einbettungen minimieren.

Das muss nicht leicht sein, ist aber ein guter Vergleich:Kein Algorithmus ist im worst-case besser!

Definition: KompetitivitatEin Algorithmus ALG heißt c-kompetitiv, wenn immer gilt:

ErrALG(v) ≤ c · ErrOPT(v) + k

fur alle v ∈ V und ein k ∈ R.



Kompetitivitat von HOP

SatzHOP ist bereits in einer Dimension nicht kompetitiv.

1

ε

12 + ε1

2εA Bv

Fur bel. k setze Anker A = 0, B = (k − 1)(1 + ε) + k( 12 + ε)

Jeder Algo, der nur Hops zahlt, setzt v bestenfalls in die Mitte!macht ein Algo es besser, drehen wir die Instanz um!Fehler in Θ(k)!

Ist das bereits optimal?





(k − 1)(1 + ε)

ε 2εA B

k( 12 + ε)

v








ε 2ε

A B

k hops k hops

(k − 1)(1 + ε) k( 12 + ε)

v








ε 2ε

A B

k hops k hops

k-1 skips k/2 skips

112 + ε1

v

Definition: SkipFur einen Graph G = (V ,E) bilden zwei Knoten u,w ∈ V einen Skip,falls {u,w} 6∈ E und ∃v , so dass {u, v}, {v ,w} ∈ E .

Skips belegen Mindestabstande!In diesem Fall grenzen sie die Position bis auf O(kε) ein!




Definition: Skip-PfadEin Pfad A = v0,u1, v1, . . . ,us, vs = v ist ein Skip-Pfad der Lange szwischen A und v , wenn wenn

dG(A, vi) < dG(A, vi+1)

dG(vi , vi+1) > 1 (also (vi , vi+1) 6∈ E)Die Lange eines langsten solchen Pfades ist die Skip-Entfernung vonv zu A.

Hops sind obere Schranke an Entfernung zum Anker.Skips sind untere Schranke!

Wie berechnet man Hop- und Skip-Distanzen?



Erinnerung: Hop-Berechnung

Wie berechnet man Hop-Distanzen?jeder Knoten v startet mit hv =∞.hort ein Knoten v von einem Nachbarn u mithu + 1 < hv , verringert er hv zu hv = hu + 1.wenn ein Knoten sein hv verringert, teilt er das allenNachbarn mit.Startschuss: Ankerknoten verringert seinen Abstand auf hA = 0.

Wenn man hops zu mehreren Ankern berechnen will, muss derjeweilige Anker Teil der Nachricht sein!

Ich, v habe meinen hop-Abstand zu Anker A auf hvreduziert.



Wie berechnet man Skips?

jeder Knoten v startet mit sv = −1.hort ein Knoten v von einem Nicht-Nachbarn u mitsu + 1 > sv , erhoht er sv zu sv = su + 1.wenn ein Knoten sein sv erhoht, teilt er das allenZwei-hop-Nachbarn mit.Startschuss: Jeder Nachbar v des Ankerknoten und A selbsterhoht seinen Abstand auf sv = 0.

Wie verhindert man ”Aufschaukeln“?Beleg fur Erhohung sind nur Nicht-Nachbarn u, dieecht zwischen v und Anker A liegenDann liegt ein Nachbar mit niedrigeremHop-Abstand dazwischen! 1

A0 001




jeder Knoten v startet mit sv = −1.hort ein Knoten v von einem Nicht-Nachbarn u mitsu + 1 > sv , erhoht er sv zu sv = su + 1.wenn ein Knoten sein sv erhoht, teilt er das allenZwei-hop-Nachbarn mit.Startschuss: Jeder Nachbar v des Ankerknoten und A selbsterhoht seinen Abstand auf sv = 0.


A0 0011




jeder Knoten v startet mit sv = −1.hort ein Knoten v von einem Nicht-Nachbarn u mitsu + 1 > sv , und zwar uber einen Nachbarn w 6= A mit hw < hv ,erhoht er sv zu sv = su + 1.wenn ein Knoten sein sv erhoht, teilt er das allenZwei-hop-Nachbarn mit.Startschuss: Jeder Nachbar v des Ankerknoten und A selbsterhoht seinen Abstand auf sv = 0.


A0 0011

v uw



Algorithmus HS (Hop & Skip)

1 Berechne Hop-Distanz zu allen Ankerknoten2 Berechne Skip-Distanz zu allen Ankerknoten3 Schneide Intervalle aus Skip- und Hop-Distanz fur alle Anker4 Wahle Punkt, der uber das verbleibende Intervall den moglichen

Fehler minimiert (s < distE(A, v) ≤ h)

Satz (ohne Beweis)HS ist 1-kompetitiv in einer Dimension. [O’Dell, Wattenhofer, 2005].

Man kann zeigen, dass wirklich jede Position im Schnitt derIntervalle angenommen werden kann

In zwei Dimensionen: Fehlende Kompetitivitat von HOP bleibt, abervon HS bleibt nur die Idee, auch untere Schranken fur die Lange vonPfaden zu verwenden.



Uberblick






Ankerfreie Lokalisierung

Viele Anwendungen funktionieren mit plausiblen Koordinaten so gutwie mit echten (Georouting, ...).

Ohne Ankerknoten kann es keine echte Lokalisierung gebenFreiheitsgrade je nach Eingabe

Verschiebungen (immer)Drehungen (fehlende absolute Richtungsinformation)Spiegelungen (fehlende Richtungsinformation)Skalierungen (fehlende Entfernungsinformation)

schon das Wissen, es mit UDG/qUDG zu tun zu haben, tragtEntfernungsinformation!

Vorsicht: plausible Koordinaten konnen auch vollig von derRealitat abweichen!Trotzdem: Oft sind plausible Koordinaten besser als keine!



Unit-Disk-Graph Einbettung

Wenn wir davon ausgehen, dass ein Graph ein Unit-Disk-Graph ist,wie schwer ist es dann, eine Einbettung zu finden, die das belegt?

(Erinnerung: Eigenschaft UDG zu sein ist unabhangig von der Einbettung!)

Mindestens so schwer, wie zu entscheiden, ob ein Graph einUnit-Disk-Graph ist!

Angenommen wir haben Algorithmus, um UDGs einzubettenwende Algo auf irgendeinen Graphen an und teste, ob Ausgabeden Graphen als UDG einbettet

(das sind hochstens zusatzliche O(n2) Operationen)



Unit-Disk-Graph Erkennung

Problem: UDG-ErkennungEntscheide, ob ein gegebener Graph G = (V ,E) ein Unit-Disk-Graphist.

SatzUnit-Disk-Graph-Erkennung ist NP-schwer.



Erinnerung: Reduktion

Beweis der NP-Schwere von A durch Reduktion1 Nimm bekanntes NP-schweres Problem B.2 Zeige, dass es Abbildung von Instanzen von B auf Instanzen vonA gibt, die

in Polynomialzeit berechenbar ist,Ja/Nein-Instanzen auf Ja/Nein-Instanzen abbildet

Dann muss unser Problem auch NP-schwer seinMit einem Algo fur unser Problem plus Polynomialzeit kann manein NP-schweres Problem losen

⇒ Dann kann man jedes NP-schwere Problem damit losen



Erinnerung: Erfullbarkeitsproblem

3SATISFIABILITY

Es ist NP-schwer, zu entscheiden, ob eine Formel in KonjunktiverNormalform (KNF) erfullbar ist, auch unter der Einschrankung, dass

jede Klausel nur drei Literale enthaltjedes Literal in maximal drei Klauseln erscheint(diese Forderung gehort nicht zum ublichen 3-SAT Problem!)

Bsp: (x1 ∨ x2 ∨ x3) ∧ (x2 ∨ x3 ∨ x4) ∧ (x1 ∨ x3 ∨ x4)

Wie bilden wir eine solche Formel auf einen Graphen ab, der genaudann ein UDG ist, wenn die Formel erfullbar ist?



Schritt 1: Orientierbarer Graph

(x1 ∨ x2 ∨ x3) ∧ (x2 ∨ x3 ∨ x4) ∧ (x1 ∨ x3 ∨ x4)

x1

C1

C2

C3

x1 x2x2 x3x3 x4x4

Formel ist erfullbar⇔ es gibt Kantenrichtungen mitfur jede Klausel C gilt outdeg(x) ≥ 1fur jede Variable x gilt: indeg(x) = 0 oder indeg(x) = 0



Schritt 2: Gadgets

(x1 ∨ x2 ∨ x3) ∧ (x2 ∨ x3 ∨ x4) ∧ (x1 ∨ x3 ∨ x4)

x1

C1

C2

C3

x1 x2x2 x3x3 x4x4

Klassischer Gadgetbeweis: Baue Struktur nach ausVariablen, Klauseln, Drahten und Kreuzungenso dass gultige Einbettungen genau gultigen Orientierungenentsprechen



Einbettungen von Kreisen

LemmaEnthalt ein Graph einen knoteninduzierten Kreis, muss der in jederEinbettung als Unit-Disk-Graph planar eingebettet werden.

knoteninduzierter Kreis: Menge von Knoten, die als Kreisverbunden sind (keine weiteren Kanten!)sollte uns bekannt vorkommen!



Schritt 2.1: Drahte

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bL

aL

dL

cL

bR

cR

aR

dR

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Kreise als Kafige und Stabilisatorenin Kafigen nur sehr begrenzt Platz!je zwei Kafige durch zwei adjazenteGelenkknoten verbundenStabilisatoren auf folgenden Folienweggelassen

jeder Kafig kann nur einen blauen Knotenaufnehmen

zeigt Richtung des Drahtes an

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Schritt 2.2: Klauseln

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Im wesentlichen ein Kafig, der 2 blaue Knoten aufnehmen kann⇒ Mind. einer der 3 ausgehenden Drahte ist auswarts gerichtet!



Schritt 2.3: Variablen

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Schritt 2.4: Kreuzungen

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VL 05 – Lokalisierung und virtuelle Koordinaten (29/40)Institut fur Theoretische InformatikLehrstuhl Algorithmik

Schwere UDG-Erkennung

SatzUnit-Disk-Graph-Erkennung ist NP-schwer.

Zu 3SAT-Formel konstruiere Graphen G wie beschrieben

Eine erfullende Belegung der Variablen verrat uns eine eineEinbettung als UDG

Knotenpositionen ubernehmen wir dann aus unseren Zeichnungender Gadgetsnur die Einbettung der roten Elemente passen wir an

Eine Einbettung als UDG verrat uns eine erfullende Belegungder Formel

Die exakten Knotenpositionen sind dann nicht wichtigkombinatorische Einbettung der roten Elemente reicht!



Unit-Disk-Graph-Approximation

Wenn es schwer ist, einen Graphen als UDG einzubetten, kommtman dann wenigstens ”dicht“ heran? Definiere Qualitat einerEinbettung p als

q(p) :=max{u,v}∈E ‖p(u)− p(v)‖min{u,v}6∈E ‖p(u)− p(v)‖

q(p) ≤ 1: Einbettung belegt UDG, sonst nur1/q(p)-Quasi-Unit-Disk-Graph!

Man kann den Beweis noch so ”aufbohren“, dass er folgendeReduktion liefert:

Formel erfullbar⇒ Graph einbettbar mit q < 1Formel nicht erfullbar⇒ Graph nicht einbettbar mit q <

√2.



Was genau bedeutet das?

Es ist NP-schwer, einen Unit-Disk-Graphen zu erkennenalso gibt es keinen Polynomialzeitalgorithmus, der UDGentsprechend einbettet.

Es ist auch schwer, zu erkennen, ob man einen Graphen mitQualitat <

√2 einbetten kann

Also sind auch 1/√

2-Quasi-Unit-Disk-Graphen schwer zuerkennenDamit ist auch UDG-Approximation schwer!



Beste bekannte Approximation

Satz (ohne Beweis)Es gibt einen Algorithmus mit polynomieller Laufzeit, der mit hoherWahrscheinlichkeit eine Einbettung mit Qualitat inO(log2.5 n

√log log n) berechnet.

Mit hoher W’keit: p > 1− 1/nGanz grobe Skizze:

1 LP-Losung liefert echte Metrik auf Knoten(Definitheit, Dreiecksungleichung)

2 Knoten werden geschickt in Rn eingebettet3 Einbettung wird zufallig auf den R2 projiziert4 Ergebnis wird nach festen Regeln verfeinert

(z.B. Erzwingen von Minimaldistanzen)

Gleich mehrere schwere Geschutze!



Noch ein schweres Problem

Satz (ohne Beweis)Es ist NP-schwer, zu erkennen, ob man einen Graphen mitvorgegebenen Kantenlangen einbetten kann. Das gilt auch noch,wenn man sich auf UDGs einschrankt.



Weitere Ergebnissen

Wenn man Richtungen und Entfernungen kennt, ist Lokalisierungleicht (klar)

schon beliebig kleine Fehler machen das Problem schweres macht keinen Unterschied, ob man sich auf UDGs einschrankt

Wenn man nur Richtungen kennt, kann man in Polynomialzeiteine entsprechende Einbettung finden

wenn man aber nach einer entsprechenden UDG-Einbettung fragt,wird’s schwer!

Das Finden plausibler Koordinaten ist schon in den meistenidealisierten Fallen schwer!

Heuristiken fur dichte Graphen gehen davon aus, dass plausibleLosungen ”ziemlich“ eindeutig sind!



Eine Heuristik: AFL(Anchor-Free Localization)

GrundideeKraftebasierte Verfahren minimieren lokalenStress iterativ ∑

{u,v∈E}

(‖u, v‖ − `uv )2

ProblemLokale Optima konnen Uberlappungenaufweisen!

Losung?Finde uberlappungsfreie Initiallosung!



Eine Heuristik: AFL (Initiallosung)

1 Finde vier extremale und einen zentralen KnotenUN ,UW ,US ,UE ,UC

2 Bestimme Hop-Entfernungen zu diesen Knoten3 Bette Knoten anhand von Polarkoordinaten ein

ρv = dG(v ,uC) θv = arctandG(v ,UN)− dG(v ,US)

dG(v ,UW )− dG(v ,UE)

Funktioniert nicht so gut,wenn das Gebiet komplexerwird!



Weitere heuristische Ideen

Dichte Netze erlauben gute lokaleLosungen

viele lokale Losungen zu berechnen skaliertgut!setze Losungen iterativ oder hierarchischzusammen

Erkennen von inneren Knoten undRandknoten

Ausnutzen von lokalen StrukturenAusnutzen von statistischen Eigenschaften



Zusammenfassung

Ankerbasierte Lokalisierungfast ausschließlich Schatztheorie oder Heuristikenkaum algorithmische Analyse (wegen unklarer Parameter?)Ausnahme: Hop/HS zu eindimensionaler Lokalisierung

Ankerfreie Lokalisierungklarere algorithmische Problemevor allem NegativergebnisseHeuristiken fur dichte Graphen, aber ohne Garantien



Literatur

1 R. O’Dell, R. Wattenhofer: Theoretical aspects ofconnectivity-based multi-hop positioning. In: TheoreticalComputer Science 344:1, pp. 47-68, 2005

2 H. Breu, D.G. Kirkpatrick: Unit Disk Graph Recognition isNP-Hard. In: Computational Geometry. Theory and Applications9, 1993

3 F. Kuhn, T. Moscibroda, R. Wattenhofer: Unit Disk GraphApproximation. In: ACM Joint Workshop on Foundations ofMobile Computing (DIALM-POMC), 2004



Algorithmen fur¨ Ad-hoc- und Sensornetze · Ein Algorithmus ALG heißt c-kompetitiv, wenn immer...

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