Design of Underwater Mobile Sensor Networks for Real-time Aquatic Applications

111 Pages·2014·5.22 MB·English

UCLA
UCLA Electronic Theses and Dissertations
Title
Design of Underwater Mobile Sensor Networks for Real-time Aquatic Applications
Permalink
https://escholarship.org/uc/item/9h46g9q0
Author
Han, Seongwon
Publication Date
2014

Peer reviewed|Thesis/dissertation
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University of California
UNIVERSITY OF CALIFORNIA
LosAngeles
Design of Underwater Mobile Sensor Networks
for Real-time Aquatic Applications
Adissertationsubmittedinpartialsatisfaction
oftherequirementsforthedegree
DoctorofPhilosophyinComputerScience
by
Seongwon Han
2014
⃝c Copyrightby
SeongwonHan
2014
ABSTRACT OF THE DISSERTATION
Design of Underwater Mobile Sensor Networks
for Real-time Aquatic Applications
by
Seongwon Han
DoctorofPhilosophyinComputerScience
UniversityofCalifornia,LosAngeles,2014
ProfessorMarioGerla,Chair
Underwatersensornetworkingisgenerallyregardedasanemergingtechnologytocon-
ductoceanicexplorationandresearchinanautomatedandeffectivemanner. Asunder-
water operations become more sophisticated, there is an increasing demand for real-
time aquatic applications such as real-time video streaming. However, real-time video
streaming requires high bandwidth as well as low latency. Amongst the resources,
bandwidth is the most critical limitation. To help overcome this obstacle, we first pro-
pose an innovative MAC protocol called Multi-session FAMA (M-FAMA). M-FAMA
leverages passively-acquired local information (i.e., neighboring nodes’ propagation
delaymapsandexpectedtransmissionschedules)tolaunchmultiplesimultaneousses-
sions. M-FAMA’s greedy behavior is controlled by a Bandwidth Balancing algorithm
that guarantees max-min fairness across multiple contending sources. In addition to
this,weproposeahybridsolutionthatcombinesacousticandopticalcommunications.
Optics provides good quality real-time video. Acoustic maintains a “thin” channel for
network topology and transmission control, and for still frame video delivery when
the optical channel fails. In particular, we enable optical communications by acoustic-
ii
assistedalignmentanduseacousticcommunicationsasabackupwhentheopticalsig-
nalisinterrupted. Themaincontributionistoenablereliable,real-timevideostreaming
without underwater optical cables. Another important contribution is the smooth tran-
sition between the acoustic and optical video delivery mode, using popular image pro-
cessingalgorithmstocompressthevideobeforetransmittingitontheacousticchannel.
iii
ThedissertationofSeongwonHanisapproved.
GregoryJ.Pottie
JackW.Carlyle
D.StottParker
MarioGerla,CommitteeChair
UniversityofCalifornia,LosAngeles
2014
iv
Tomyparents
andtomybrother
v
TABLE OF CONTENTS
1 Introduction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1
1.1 AnOverviewonUnderwaterSensorNetwork . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 MobileUnderwaterNetworksandResourceConstraints . . . . 2
1.1.2 ReviewofUnderwaterMACProtocols . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 UnderwaterOptical-AcousticHybridNetwork . . . . . . . . . . . . . . 4
2 M-FAMA:AMulti-sessionMACProtocolforReliableUnderwaterAcous-
ticStreams : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 6
2.1 Backgrounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2 M-FAMA:MotivationsandBasicPrinciples . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 TowardsEnablingMultipleTransmissionSessions . . . . . . . . . . . 12
2.4 Multi-sessionFAMAdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.1 DelayMapManagementandGuardTime . . . . . . . . . . . . 17
2.4.2 Delay-mapAssistedPacketScheduling . . . . . . . . . . . . . 19
2.4.3 ScheduleRecovery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4.4 EnablingMultipleSessions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.5 Backoff,Recovery,andMaintenance . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4.6 Bandwidthbalancing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 Simulation&Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.1 SimulationSetup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.2 SimulationResults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.6 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
vi
3 EvaluationofUnderwaterOptical-AcousticHybridNetwork : : : : : : 45
3.1 Backgrounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.2 AcousticCommunications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.1 OverviewofAcousticCommunications . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.2 UsingAcousticCommunicationsinNetworking . . . . . . . . 47
3.2.3 AcousticSignalAttenuation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3 OpticalCommunications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.1 OverviewofOpticalCommunications . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.2 OpticalSignalAttenuation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.3 UsingOpticalCommunicationsinNetworking . . . . . . . . . 51
3.4 Acousticvs. OpticalDiscussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.5 HybridSolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5.1 ObjectivesofHybridSolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5.2 AcousticSourceLocalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.5.3 HybridTransmission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.6.1 SimulationSetup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.6.2 SimulationResults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.7 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4 Real-timeVideoStreamingfromMobileUnderwaterSensors : : : : : : 64
4.1 TheHybridSolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.1.1 Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.1.2 ScenariosforTheHybridSolution . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.2 ImageProcessingandVideoCompression . . . . . . . . . . . . . . . . 69
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4.2.1 SimpleImageProcessingTechniques . . . . . . . . . . . . . . 70
4.2.2 SobelImageProcessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4.2.3 GaussianBlurring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2.4 CannyEdgeDetection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.2.5 OtherMethods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.3.1 ImplementationDetails . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.3.2 DataRateandLatency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5 Conclusions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 87
References : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 89
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