Document - Optimized dislocation of mobile sensor networks on large marine environments using voronoi partitions

2020

Journal article Open Access

Optimized dislocation of mobile sensor networks on large marine environments using voronoi partitions

D'Acunto M., Moroni D., Puntoni A., Salvetti O.

environmental monitoring [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing wireless sensor networks Ocean Engineering COVERAGE mobile sensor networks [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering Voronoi partition voronoi partition DIAGRAMS Civil and Structural Engineering marine environment [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI] Water Science and Technology oil spills

The real-time environmental surveillance of large areas requires the ability to dislocate sensor networks. Generally, the probability of the occurrence of a pollution event depends on the burden of possible sources operating in the areas to be monitored. This implies a challenge for devising optimal real-time dislocation of wireless sensor networks. This challenge involves both hardware solutions and algorithms optimizing the displacements of mobile sensor networks in large areas with a vast number of sources of pollutant factors based mainly on diffusion mechanisms. In this paper, we present theoretical and simulated results inherent to a Voronoi partition approach for the optimized dislocation of a set of mobile wireless sensors with circular (radial) sensing power on large areas. The optimal deployment was found to be a variation of the generalized centroidal Voronoi configuration, where the Voronoi configuration is event-driven, and the centroid set of the corresponding generalized Voronoi cells changes as a function of the pollution event. The initial localization of the pollution events is simulated with a Poisson distribution. Our results could improve the possibility of reducing the costs for real-time surveillance of large areas, and other environmental monitoring when wireless sensor networks are involved.

Source: Journal of marine science and engineering 8 (2020). doi:10.3390/jmse8020132

Publisher: Molecular Diversity Preservation International, Basel

Citations

Ruiz‐Garcia, L.; Lunadei, L.; Barreiro, P.; Robla, I. A review of wireless sensor technologies and applications  in agriculture and food industry: state of the art and current trends. Sensors 2009, 9, 4728-4750.    Dargie, W.; Poellabauer, C. Fundamentals Of Wireless Sensor Networks: Theory And Practice; John Wiley and  Sons: Hoboken, NJ, USA, 2010. 
Jarnelov, A. How to defend against future oil spills. Nature 2010, 466, 182-183.  Li, Q.; Rus, D. Navigation protocols in sensor networks. ACM Trans. on Sensors Networks 2005, 1, 1-33.  Cheddad, A.; Mohamad, D.; Abd Manaf, A. Exploiting Voronoi diagram properties in face segmentation  and feature extraction. Pattern Recognit. 2008, 41, 3842-3859.  Kalra, N.; Ferguson, D.; Stentz, A. Incremental reconstruction of generalized Voronoi diagrams on grids.  Robo. Auton. Syst. 2009, 57, 123-128. 
Krishnamurthy,  V.;  Brostow,  W.;  Sochanski,  J.S.  Representation  of  properties  of  materials  by  Voronoi  polyhedral. Mater. Chem. Phys. 1988, 20, 451-469. 
Papadopoulou, E. Critical area computation via Voronoi diagrams. IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr.  Circuits Syst. 1999, 4, 463-474. 
Mahboubi,  H.;  Moezzi,  K.;  Aghdam,  A.G.;  Sayrafian‐Pour,  K.;  Marbukh,  V.  Distributed  deployment  algorithms for improved coverage in a network of wireless mobile sensors. IEEE Trans. Ind. Inform. 2013,  10, 163-174. 
Mahboubi,  H.;  Aghdam,  A.G.;  Sayrafian‐Pour,  K.  Toward  autonomous  mobile  sensor  networks  technology. IEEE Trans. Ind. Inform. 2016, 12, 576-586. 
Wang, G.; Cao, G.; Berman, P.; La Porta, T.F. Bidding protocols for deploying mobile sensors. IEEE Trans.  Mob. Comput. 2007, 6, 563-576. 
Eide, M.S.; Endresen, Ø.; Brett, P.O.; Ervik, J.L.; Rǿang, K. Intelligent ship traffic monitoring for oil spill  prevention: Risk based decision support buildings on AIS. Mar. Pollut. Bull. 2007, 54, 145-148. 
Cocco,  M.;  Colantonio, S.;  D'Acunto,  M.;  Martinelli, M.; Moroni,  D.; Pieri, G.;  Salvetti, O.;  Tampucci, M.  Information Technology Ocean Engineering. CICC‐ITOE Proc. Conf. 2011, 2, 163-167. 
Moroni, D.; Pieri, G.; Tampucci, M.; Salvetti, O. A proactive system for maritime environment monitoring.  Mar. Pollut. Bull. 2016, 102, 316-322. 
Moroni, D.; Pieri, G.; Salvetti, O.; Tampucci, M.; Domenici, C.; Tonacci, A. Sensorized buoy for oil spill early  detection. Methods Oceanogr. 2016, 17, 221-231. 
Martinelli,  M.;  Moroni,  D.  Volunteered  geographic  information  for  enhanced  marine  environment  monitoring. Appl. Sci. 2018, 8, 1743. 
Moroni, D.; Pieri, G.; Tampucci, M. Environmental Decision Support Systems for Monitoring Small Scale  Oil Spills: Existing Solutions, Best Practices and Current Challenges. J. Mar. Sci. Eng. 2019, 7, 19. 
Zaninetti,  L.  Poissonian  and non‐Poissonian  Voronoi  Diagrams  with  applications  to  the  aggregations  of  molecules. Phys. Lett. A 2009, 373, 3223-3229. 
Zachary, D.S. The Inverse Poisson Functional for forecasting response time to environmental events and  global climate change. Sci. Rep. 2018, 8, 1-9. 
Guruprasad,  K.R.;  Ghose,  D.  Automated  Multi‐Agent  Search  Using  Centroidal  Voronoi  Configuration.  IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. 2011, 8, 420-423. 
Chao, H.; Chen, Y.Q.; Ren, W. Consensus of Information in Distributed Control of a Diffusion Process using  Centroidal Voronoi Tessellations. In Proceedings of 46th IEEE Conference on Decision and Control, New  Orleans, LA, USA, 12-14 December 2007; pp. 1441-1446. 
Chao, H.; Chen, Y.Q. Cooperative Sensing and Distributed Control of a Diffusion Process Using Centroidal  Voronoi Tessellations. Numer. Math. Theory Methods Appl. 2010, 3, 162-177. 
Cortes,  J.;  Martinez,  S.;  Karatas,  T.;  Bullo,  F.  Coverage  control  for  mobile  sensing  networks,  IEEE  Trans.  Robotics and Automation. 2004, 20, 243-255. 
Du,  Q.;  Emeliarenko,  M.;  Ju,  L.  Convergence  of  the  Lloyd  algorithm  for  computing  centroidal  Voronoi  tessellations. SIAM J. Numer. Anal. 2006, 44, 102-119. 

Metrics

Back to previous page

Cite as

BibTeX entry

@article{oai:it.cnr:prodotti:417332,
	title = {Optimized dislocation of mobile sensor networks on large marine environments using voronoi partitions},
	author = {D'Acunto M. and Moroni D. and Puntoni A. and Salvetti O.},
	publisher = {Molecular Diversity Preservation International, Basel },
	doi = {10.3390/jmse8020132},
	journal = {Journal of marine science and engineering},
	volume = {8},
	year = {2020}
}