Անլար հպման ցանցեր (BSS): Անլար հպման ցանց

Ես ուզում եմ իմ հոդվածը նվիրել անլար հպման ցանցի տեխնոլոգիայի (անլար սենսորային ցանցեր), ինչը, կարծես, ինձ թվում է, անվերապահորեն զրկված է Հաբրա համայնքի ուշադրությունից: Դրա հիմնական պատճառը, ես տեսնում եմ, որ տեխնոլոգիան դեռեւս զանգվածային եւ առավել հետաքրքիր չի դարձել ակադեմիական շրջանակներում: Բայց ես կարծում եմ, որ մոտ ապագայում մենք կտեսնենք շատ ապրանքներ, այս կամ այն \u200b\u200bկերպ, հիմնվելով նման ցանցերի տեխնոլոգիաների վրա: Ես մի քանի տարի ուսումնասիրեցի զգայական ցանցեր, գրել եմ թեկնածուական թեզ այս թեմայի եւ Ռուսաստանի եւ արտասահմանյան ամսագրերի մի շարք հոդվածների վերաբերյալ: Ես նաեւ դասընթաց մշակել եմ անլար հպման ցանցերի վերաբերյալ, որոնք կարդացել եմ Նիժնի Նովգորոդի պետական \u200b\u200bհամալսարանում (ես հետաքրքրված եմ, ես կարող եմ մասնավոր հղում տալ): Այս ոլորտում փորձ ունենալով, ես ուզում եմ այն \u200b\u200bկիսել հարգված համայնքի հետ, հուսով եմ, որ ձեզ հետաքրքրող կլինեն:

Ընդհանուր

Վերջերս անլար զգայական ցանցերը մեծ զարգացում են ստացել: Նման ցանցերը, որոնք բաղկացած են ցածր էներգիայի ստացող հաղորդիչով, միկրոպրոցեսորով եւ սենսորով հագեցած մանրանկարչական հանգույցների բազմակարծությունից, կարող են կապել համաշխարհային համակարգչային ցանցեր եւ ֆիզիկական աշխարհ: Անլար զգայական ցանցերի հայեցակարգը գրավում է բազմաթիվ գիտնականների, հետազոտական \u200b\u200bինստիտուտների եւ առեւտրային կազմակերպությունների ուշադրությունը, որոնք այս թեմայի վերաբերյալ գիտական \u200b\u200bաշխատանքի մեծ հոսք են հաղորդել: Նման համակարգեր սովորելու մեծ հետաքրքրություն է առաջանում զգայական ցանցերի օգտագործման լայն տեսականի: Անլար զգայական ցանցերը, մասնավորապես, կարող են օգտագործվել օդատիեզերական համակարգերում եւ շենքերի ավտոմատացման սարքավորումների ձախողումը կանխատեսելու համար: Ինքնազոհության, ինքնավարության եւ մեղքերի բարձր հանդուրժողականության իր ունակության պատճառով նման ցանցերը ակտիվորեն օգտագործվում են անվտանգության համակարգերում եւ ռազմական ծրագրերում: Առողջապահության մոնիտորինգի բժշկության անլար զգայական ցանցերի հաջող օգտագործումը կապված է ինտեգրված սենսորային հանգույցների հետ համատեղելի կենսաբանական տվիչների զարգացման հետ: Բայց անլար զգայական ցանցերի ամենամեծ բաշխումը ստացվել է շրջակա միջավայրի դիտանցման եւ կենդանի էակների ոլորտում:

Երկաթ

Զգայական ցանցերում հստակ ստանդարտացման բացակայության պատճառով կան մի քանի տարբեր հարթակներ: Բոլոր պլատֆորմները բավարարում են հպման ցանցերի հիմնական հիմնական պահանջները. Փոքր էներգիայի սպառումը, երկարատեւ աշխատանքը, ցածր էներգիայի փոխանցողներն ու ցուցիչները: Micaz- ը, Telosb- ը, Intel Mote 2-ը կարող են վերագրվել հիմնական հարթակներին:

Միչազ.

Միկրոպրոցեսոր. ATMEL ATMEGA128L
7.3728 ՄՀց հաճախականությունը
128 KB Flash հիշողություն ծրագրերի համար
4 KB SRAM տվյալների համար
2 UART- ի
SPI անվադող
I2C անվադողեր
Ռադիո, Chipcon CC2420
Արտաքին Flash Memory: 512 KB
51-PIN Լրացուցիչ միակցիչ
Ութ 10-բիթանոց անալոգ I / O
21 թվային I / O
Երեք ծրագրավորվող LED
Բրդե դրամ
Սնունդ երկու AA մարտկոցներից

Telosb.

Միկրոպրոցեսոր. MSP430 F1611
8 ՄՀց հաճախականություն
48 KB Flash հիշողություն ծրագրերի համար
10 KB RAM տվյալների համար
SPI անվադող
Միացված 12-բիթանոց ADC / DAC
DMA Controller
Ռադիո, Chipcon CC2420
Արտաքին Flash Memory: 1024 KB
16-PIN լրացուցիչ միակցիչ
Երեք ծրագրավորվող LED
Բրդե դրամ
Ընտրովի. Լույսի ցուցիչներ, խոնավություն, ջերմաստիճան:
Սնունդ երկու AA մարտկոցներից

Intel Mote 2.

320/416/520 MHZ PXA271 XScale միկրոպրոցեսոր
32 MB ֆլեշ հիշողություն
32 MB RAM
Mini-USB ինտերֆեյս
Արտաքին սարքերի I-Mote2 միակցիչ (31 + 21 PIN)
Ռադիո, Chipcon CC2420
LED ցուցանիշներ
Powered ըստ AAA- ի երեք մարտկոցների

Յուրաքանչյուր հարթակ հետաքրքիր է եւ ունի իր բնութագրերը: Անձամբ ես ունեի Telosb- ի եւ Intel Mote Platforms- ի հետ աշխատելու փորձ 2. Նաեւ մեր լաբորատորիայում զարգացավ իր սեփական պլատֆորմը, բայց դա առեւտրային է, եւ ես չեմ կարող մանրամասն պատմել դրա մասին:

3 տարի առաջ ամենատարածվածը CC2420 չիպսետի օգտագործումն էր որպես ցածր էներգիայի ստացման հաղորդիչ:

Տվյալների ծրագրակազմ եւ փոխանցում

Թոշակի ցանցերում տվյալների փոխանցման հիմնական ստանդարտը IEED802.15.4 է, որը հատուկ նախագծված էր անլար ցանցերի համար ցածր էներգիայի ստացող հաղորդիչներով:

Զգայական ցանցերում ծրագրաշարի դաշտում ստանդարտներ չկան: Կան մի քանի հարյուր տարբեր տվյալների մշակման արձանագրություն, ինչպես նաեւ հանգույցի կառավարման համակարգեր: Ամենատարածված գործառնական համակարգը բաց կոդով համակարգն է `Tinyos (Լինելով Ստենֆորդսի համալսարանում, անձամբ հանդիպել է մշակողների մեկի հետ): Շատ մշակողներ (հատկապես կապված են առեւտրային համակարգերին) գրում են իրենց կառավարման համակարգը, հաճախ Java լեզվով:

Tinyos- ի օպերացիոն համակարգը վարող հպման հանգույցի կառավարման ծրագիրը գրված է NESC լեզվով:

Հարկ է նշել, որ սարքավորումների բարձր արժեքի եւ շոշափման ցանցերի պարամետրերի բարդության պատճառով մոդելավորման տարբեր համակարգեր ձեռք են բերել լայն բաշխում, մասնավորապես `Tinyos հանգույցների աշխատանքը մոդելավորելու համար:

Եզրակացություն

Զգայական ցանցերը դառնում են ավելի ու ավելի բաշխվում Ռուսաստանում: Երբ ես սկսեցի սովորել 2003-ին, Ռուսաստանում մարդկանց թիվը, ովքեր ծանոթ էին այս տեխնոլոգիային, կարող էին հաշվարկվել մատների վրա: Ներառյալ Ռուսաստանում, սա զբաղվում էր լյուքսով անօգուտ լաբորատորիաներով:

Ես աշխատել եմ զգայական ցանցերի հետ 6 տարի եւ կարող եմ շատ բան պատմել այս տեխնոլոգիաների մասին: Եթե \u200b\u200bHubrasom համայնքը հետաքրքիր է, եւ ես հնարավորություն կունենամ, ես ուրախությամբ կգրեմ այս թեմայի վերաբերյալ մի շարք հոդվածներ: Ես կարող եմ ազդել նման բաների վրա. Իրական աշխատանք TMOTESKY պլատֆորմի հետ `Tinyos համակարգի համար ծրագրավորման առանձնահատկություններ NESC լեզվով, մեր լաբորատորիաներում ձեռք բերված օրիգինալ հետազոտությունների արդյունքները, Սթենֆորդի համալսարանում 1,5 ամսվա աշխատանքի տպավորություններում:

Շնորհակալ եմ բոլորիդ ուշադրության համար, ես ուրախ կլինեմ պատասխանել ձեր հարցերին:

Կատարվել է անլար զգայական ցանցերի վերլուծություն: Հետազոտությունների համար ընտրվում է OMNET ++ ծրագիրը: Առաջադրանքն իրականացվում է անլար զգայական ցանցերի մոդելային տեսականի ուսումնասիրելու եւ դրանց գործունեության պարամետրերը գնահատելու համար: Լուծվել են հետեւյալ առաջադրանքները. Անլար զգայական ցանցերում էներգիայի սպառման մոդելը բարելավվել է, առաջարկվում է այս մոդելի շահագործման ալգորիթմը, ինչը թույլ է տալիս նվազեցնել հանգույցների միջեւ փաթեթներ փոխանցելու ձգձգումները: Ընտրված ծրագրում մշակվել է համակարգչային մոդել, ապացուցվում է, որ այս մոդելի օգտագործումը արդյունավետ եւ համապատասխան է գործնականում: Այս հոդվածը անցկացրեց ցանցային հանգույցների էլեկտրաէներգիայի սպառման ուսումնասիրություն: Դա էներգիայի սպառում է, որը առանցքային պարամետր է անլար զգայական ցանցերի գործունեության որակի համար, ուստի առաջին հերթին ծագում է նման համակարգերի ստեղծման հարցը: Իրականացվել է անլար սենսորային ցանցերի էլեկտրաէներգիայի սպառման մանրամասն վերլուծություն, առաջարկվել է տերմինալային հանգույցների էլեկտրաէներգիայի սպառման հաշվարկման եղանակը: Առաջարկվում են էներգիայի սպառման նվազեցման տարբեր մոտեցումներ: Էներգաարդյունավետ ցանցային գործողությունների հիմնական կետը կկարողանա ավելի շատ հանգույցներ տեղադրել քնի ռեժիմում, ուղղակիորեն բարձրացնելու իրենց մարտկոցի տեւողությունը: Նաեւ Touch Networks- ում օգտագործելով ZigBee տեխնոլոգիա, հնարավոր է սեղմել տեղեկատվությունը նախքան այն ուղարկելը: Նույն ձեւով ծախսված էներգիայի քանակը կախված կլինի ընտրված ցանցաբանությունից: Ապացուցված է, որ էներգիայի ամենափոքր ծախսերը տեղի են ունենում «աստղ» կամ «կլաստեր ծառ» տեղաբանությունները օգտագործելիս, քանի որ այս տեղաբանություններում համակարգողները ուղղակիորեն կապված են ստացիոնար ցանցի հետ:

Անլար հպման ցանց

oMNET ++ ծրագիր

Փոխանցման ձգձգումները

Սենսորների էներգիայի սպառումը

Ցանցային թողունակություն

Էներգախնայողություն

1. Տեր ավառի Մ.Ն. Փոփոխական կազմաձեւով օբյեկտների մոնիտորինգի համակարգերի շահագործման եղանակը `դիսկրետ անլար զգայական ցանցերի հիման վրա. DIS. ... Cand թաքն Գիտություններ, 05.13.15 / Մ.Ն. Տեր ավետարան: - Մոսկվա, 2010. - 154 էջ:

2. Խուսնուլին Վ.Ի. Անլար հպման ցանցում հանգույցների էլեկտրաէներգիայի սպառման ուսումնասիրություն / V.I. Husnullin, E.V. Glushak // Teze. Dokl. «Հեռահաղորդակցություն. Տեսություն եւ տեխնոլոգիա (TTT) II գիտական \u200b\u200bֆորումում« XVIII միջազգային գիտատեխնիկական գիտաժողովում «Տեխնոլոգիական եւ հեռահաղորդակցման տեխնոլոգիաների խնդիրներ»: - Կազան, 2017. - T. 2. - P. 10-13.

3. Իվանովա I.A. Անլար զգայական ցանցերի ծածկույթի գոտու պարագծի որոշում / I.A. Իվանովա // Արդյունաբերական ACS եւ կարգավորիչներ: - 2010. - № 10. - P. 25-30:

4. Վլասովա Վ.Ա. Անլար զգայական ցանցերի հանգույցների էներգետիկայի վերլուծություն / V.A. Վլասովա, Ա.Ն. Զելենին // Ընդլայնված տեխնոլոգիաների արեւելյան Եվրոպայի ամսագիր: - 2012. - Տ. 3, 9 9 (57): - P. 13-17:

5. Գալկին Պ.Վ. Անլար զգայական ցանցերի իրականացման առանձնահատկությունները, որոնք հիմնված են ZigBee տեխնոլոգիայի վրա. Մատ: Vi interday Գիտական \u200b\u200bուսումնասիրություն: Conf. / P.V. Գալկին, Դ.Վ. Կարլովսկի // Գիտությունների փաստացի խնդիրներ: - 2010. - № 31. - P. 7-11.

6. Բասկակով Ս. Մեշլոգիկ / Ս. Բասկակովի ցանցերում անլար հանգույցների էլեկտրաէներգիայի սպառման գնահատում // անլար տեխնոլոգիա: - 2010. - 1. 1. - P. 28-31:

7. Կիրեեւ Ա .. Անլար զգայական ցանցերի էներգետիկ մոնիտորինգի բաշխված համակարգ / A.O. Կիրեեւ, Ա.Վ. Լույսեր // Izvestia South AFU. Տեխնիկական գիտություն: - 2011. - № 5 (118): - P. 60-65:

8. Daniel KifeTew Shenkutie, մնացորդային էներգիայի մոնիտորինգ անլար սենսորային ցանցերում / Տեղեկատվական գիտության, համակարգչային եւ էլեկտրատեխնիկայի դպրոց Հալմստադի համալսարան: - 2011. - 84 էջ:

9. Կրամոշենկո Է.Գ. Տվյալների նախնական սեղմման պատճառով զգայական ցանցերի էլեկտրաէներգիայի սպառումը նվազեցնելը. IV- ի բոլոր փուլ: Գիտական \u200b\u200bդպրոց: Conf. / E.G. Կրամոշենկո, Մ.Վ. PRIVOV // Տեղեկատվության կառավարման համակարգեր եւ համակարգչային մոնիտորինգ 2013. - Դոնեցկ, Դոնթու, 2013. - P. 364-369:

Կիսահաղորդչային, ցանցի եւ նյութական եւ տեխնիկական տեխնոլոգիաների ոլորտում վերջին նվաճումները տարածված են լայնածավալ անլար զգայական ցանցերի (WSN):

Անլար զգայական ցանցը բաշխված, ինքնազբաղիչ ցանց է `սենսորների (սենսորների) եւ ակտիվացուցիչների մի շարք, որոնք զուգորդվում են միմյանց հետ, ռադիոալիքով: Ավելին, նման ցանցի ծածկույթի տարածքը կարող է լինել մի քանի մետրից մինչեւ մի քանի կիլոմետր `մի տարրից մյուսը հաղորդագրությունները փոխանցելու ունակության պատճառով:

Առաջարկվեց անլար հպման ցանցի մոդելը: Առաջարկվող մոդելի արդյունավետությունը գնահատելու համար OMNET ++ ծրագրային փաթեթում կատարեք մոդելավորում: Մենք կվերլուծենք մոդելավորման կարգը եւ մոդելավորման արդյունքները: OMNET ++ - ը օբյեկտի վրա հիմնված ցանցային սիմուլյատոր է `դիսկրետ իրադարձությամբ:

Սիմուլյացիաներում կան երկու տեսակի փաթեթներ. Հաղորդագրություններ փաթեթներ, որոնք օգտագործվում են սենսորային ցուցիչների հանգույցներով, ստացողի հանգույցին տեղեկատվություն ուղարկելու համար, որն օգտագործվում է էներգետիկ փաթեթ, որն օգտագործվում է մոնիտորինգի ստորաբաժանում: Սիմուլյացիայի մեջ յուրաքանչյուր հանգույց պարբերաբար հաշվարկում է սպառված էներգիայի քանակը, ինչպես նաեւ կանխատեսում է այն էներգիայի քանակը, որը սպառում է առաջիկա ժամանակահատվածում: Կան կանխատեսվածով սպառված էներգիայի քանակի համեմատություն. Եթե նրանց միջեւ տարբերությունը ավելի մեծ է, քան որոշակի շեմը, հանգույցը կուղարկի էներգիայի փաթեթը ցանցի հիմնական հանգույցին (բազային կայան): Որոշ փաթեթներ պարունակում են տեղեկատվություն հանգույցներում կանխատեսվող էներգիայի սպառման մասին: Մոդելավորման համար ընտրված թվային արժեքները կարող են դիտվել ստորեւ աղյուսակում:

Օգտագործված թվային արժեքներ

Այս արժեքներն օգտագործվում են բոլոր սիմուլյացիայի մեջ: Առաջարկվող կանխատեսման մոդելի արդյունավետությունը ցուցադրելու համար իրականացվել է հարյուր հանգույց ունեցող ցանց: Networks անցերը ցանցում օգտագործում են ընտրված երթուղղման արձանագրություն, որը կոչվում է MFR, փաթեթը ուղարկելու համար ստացողի հանգույց: Մի հանգույց, որն օգտագործում է MFR- ն իր տրանսֆերային միջակայքում գտնվող տվյալները:

Նկ. 1 հանգույցը փոխանցում է իր տվյալները M հանգույց M- ին, քանի որ ավելի մոտ է ստացող D- ին, քան իր փոխանցման միջակայքում գտնվող այլ հանգույցները Տեղեկացրեք նրանց հարեւանների գտնվելու վայրը: The անցում սենսորների հանգույցները լրացնում են ուղղորդման սեղանը իրենց հարեւանների գտնվելու վայրը եւ ընտրում են ամենամոտը տվյալների փոխանցման կողքին:

Իրականացնել սիմուլյացիան, որն իրականացվում է OMNET ++ մոդելավորման միջոցով: Սխալ է վերլուծվում յուրաքանչյուր հանգույցում մնացորդային էներգիայի եւ մոնիտորինգի հանգույցում գրանցված արժեքի միջեւ `տարբեր շեմերի արժեքների համար: Հաջորդը հետաքննվում է կառավարման ստորաբաժանում ուղարկված էներգետիկ փաթեթների քանակի եւ օգտագործման շեմի արժեքի միջեւ փոխհարաբերությունները: Էներգետիկ ծախսերը ցանցում հանգույցների հիման վրա ծախսված էներգիան են, վերահսկիչ ստորաբաժանումում տեղեկատվություն պահելու համար `իրենց մարտկոցներում մնացած մնացորդային էներգիայի չափի հետ: Այս ցանցային էներգիան կախված է յուրաքանչյուր սենսորային հանգույցի կողմից մոնիտորինգի հանգույցին ուղարկված էներգիայի փաթեթների միջին քանակից: Նկ. 2-ը ցույց է տալիս տարբեր շեմերի արժեքների համար ուղարկված փաթեթների միջին քանակը, երբ E \u003d 100 S:

Երկու ու կես ժամ սիմուլյացիան սկսելուց հետո սիմուլյացիայի արդյունքները ներկայացված են Նկ. 2 եւ 3. Թվերի գծապատկերները ցույց են տալիս վերահսկիչ ստորաբաժանում ուղարկված էներգիայի փաթեթների քանակը երեք կանխատեսման ժամանակահատվածների համար (T \u003d 200, T \u003d 300 եւ T \u003d 400), երբ իրադարձությունների երկու տարբեր առավելագույն արագություն s եւ e \u003d 50-ից): Երկու թվերի գծապատկերները ցույց են տվել, թե ինչպես է աճում ժամանման փոխարժեքը, առաքված էներգիայի փաթեթների քանակը սովորաբար աճում է: Տվյալների ժամանման նույն չափով ավելանում է առաքված էներգիայի փաթեթների քանակը, քանի որ կանխատեսման սխալի շեմն է նվազում:

ՆկՂ 2. A \u003d 100 S ուղարկված փաթեթների միջին քանակը

ՆկՂ 3. Ա \u003d 50 Ս-ն ուղարկված փաթեթների միջին քանակը

Նկ. 4-ը եւ 5-ը ցույց են տալիս, երբ միջոցառումը տեղի է ունենում այնպիսի միջոցառում, երբ իրադարձությունը տեղի է ունենում, որ սենսորային հանգույցների սենսորը հարուցվում է, համարվում են խիստ պարբերական: Օգտագործված ժամանման ժամանակաշրջանները Ed \u003d 50 եւ p \u003d 100 s- ի միջեւ: Ըստ ժամանակացույցերի, յուրաքանչյուր հանգույցից ուղարկված էներգիայի փաթեթների քանակը աճել է, քանի որ ժամանումը նվազել է: Նույն ժամանակահատվածում ընտրված փաթեթների քանակը ցույց տվեց աճ, երբ շեմը նվազում է:

Էներգետիկ քարտ կառուցելիս էներգիան ուղղակիորեն կապված է ծախսված էներգիայի չափի հետ, որի արդյունքում այն \u200b\u200bնույնպես մեծանում է, քանի որ կանխատեսման սխալի շեմն իջեցված է: Կատարված իմիտացիայի արդյունքները ցույց տվեցին նաեւ, որ կանխատեսման ժամանակահատվածը մեծացնում է առաքված էներգիայի փաթեթների քանակը: Դա պայմանավորված է նրանով, որ կանխատեսման ավելի երկար ընդմիջումներով, հանգույցների էներգիայի սպառումը ցուցադրում է ավելի պարբերական բնույթ, քան ավելի կարճ կանխատեսման ընդմիջումներով: Սա հանգեցնում է էներգիայի սպառման ավելի ճշգրիտ կանխատեսման, քանի որ մեթոդը կախված է կանխատեսելու հանգույցների էներգիայի սպառման նախորդ պատմությունից:

ՆկՂ 4. Հանգույց ուղարկված փաթեթների միջին քանակը, երբ p \u003d 100 s

ՆկՂ 5. Հանգույց ուղարկված փաթեթների միջին քանակը, երբ p \u003d 50 s

Նկ. 6-ը ցույց է տալիս այս աշխատանքում առաջարկված մեթոդի արտահանվող օգտագործման արդյունքների համեմատությունը եւ հայտնաբերվել են արդյունքները: Համեմատությունը պատրաստվում է մոնիտորինգի հանգույցին ուղարկված էներգետիկ փաթեթների միջին քանակի հիման վրա `տարբեր շեմի արժեքների համար:

Որպես կանոն, մոնիտորինգի հանգույցին ուղարկված փաթեթի էներգիայի միջին քանակը ավելի բարձր է, որն օգտագործվում է այն ժամանակ, երբ փորձարկիչ մոդելը օգտագործվում է, քան ենթադրվում է, որ շրջակա միջավայրում իրադարձությունների առաջացումը հավասարաչափ բաշխված է , Դա պայմանավորված է նրանով, որ էքսպոնենցիոնային միջինացման մեթոդը կանխատեսում է հանգույցների առաջիկա էներգետիկ սպառումը, հիմնվելով նրանց էներգիայի սպառման պատմության վրա: Անսպասելի իրադարձությունների առաջացման շնորհիվ, որոշ բաղադրիչների պահվածքը, որը ենթադրում է հանգույցներ, կարող են շեղվել նախկինում օգտագործվող միջին էներգիայից: Սա ազդում է էլեկտրաէներգիայի ոչնչացման ակնկալվող կանխատեսումների վրա `հանգույցների ապագայում, խրախուսելով հանգույցներ` ավելի մեծ քանակությամբ փաթեթներ ուղարկելու համար:

ՆկՂ 6. Մոդելների համեմատություն (հանգույց ուղարկված միջին փաթեթներ)

Որքան բարձր է հանգույցի մոնիտորինգին ուղարկված էներգետիկ փաթեթների քանակը, այնքան ավելի բարձր է էներգետիկ քարտի կառուցման ծախսերը: Միջոցառումների ժամանման խիստ պարբերական մոդելի դեպքում այս աշխատանքում օգտագործվող էքսպոնենտալ մոդելը ցույց է տալիս ավելի լավ կատարում, քան այն մոդելը, երբ շեմը սահմանվում է 1% -ով եւ 3% -ով: Դա պայմանավորված է իրադարձությունների պարբերական բնույթի հետ կապված հանգույցների էներգիայի կայուն սպառմամբ:

Նկ. 7-ը եւ 8-ը ցույց են տալիս փաթեթների փաթեթների ընդհանուր քանակը փաթեթների ժամանման երկու տարբեր մոդելների համար: Երկու դեպքում էլ ցանցում էներգետիկ փաթեթների ընդհանուր քանակը մեծանում է, երբ շեմի արժեքը նվազում է, եւ հաղորդագրությունների փաթեթների քանակը մնում է անփոփոխ: Էներգետիկ փաթեթների ընդհանուր քանակի աճը մեծացնում է էներգետիկ քարտի արժեքը, քանի որ այն ուղղակիորեն կապված է սենսորային հանգույցից ուղարկված էներգիայի փաթեթների քանակի հետ: Երկու թվերը ցույց են տալիս ցանցի փաթեթների ընդհանուր քանակը ամբողջ մոդելավորման ժամանակահատվածի համար, երբ կանխատեսման ժամանակահատվածը սահմանվում է 400 վայրկյան:

Էներգետիկ մոնիտորինգի գնահատումը տարբեր է յուրաքանչյուր հանգույցի մնացորդային էներգիայի եւ կառավարման ստորաբաժանում գրանցված մնացորդային էներգիայի միջեւ: Գնահատման արդյունքում մենք եզրակացնում ենք, որ շեմի արժեքը գերազանցող էներգիայի չափը կուտակվում է մոնիտորինգի բաժնում եւ ավելի շատ շեղում ավելի բարձր շեմի արժեքների համար:

1) Էներգաարդյունավետ ցանցային գործողությունների հիմնական կետը կկարողանա ավելի շատ հանգույցներ դնել քնի ռեժիմում, ուղղակիորեն բարձրացնելու իրենց մարտկոցի տեւողությունը: Երբ հպման հանգույցը գտնվում է ակտիվ վիճակում, այն կարող է անցնել քնի ռեժիմ, թույլ տալով, որ այն նվազեցնի էներգիայի սպառումը: Հպման հանգույցը մտնում է այս ռեժիմը ստացման / տվյալների ընդունման նստաշրջանների միջեւ: Բոլոր ռեժիմները բաղկացած են ցիկլերից, եւ յուրաքանչյուր ցիկլը բաղկացած կլինի քնի ժամանակաշրջաններից եւ լսող ժամանակաշրջաններից: Էներգիայի առավելագույն ծախսերը կփոխանցվեն եւ կստանան տվյալներ: Մասնավորապես, էլեկտրաէներգիայի սպառումը նվազեցնելու տարբերակներից մեկը կլինի սենսորի անցումը ակտիվ ռեժիմից մինչեւ քնի ռեժիմը, երբ էներգիայի սպառումը նվազագույն է.

2) ZigBee տեխնոլոգիա օգտագործող կապի ցանցերում հնարավոր է սեղմել տեղեկատվությունը նախքան այն ուղարկելը: Սա նվազեցնում է փոխանցման ժամանակը, սարքն ինքնին նվազեցնում է իր հանգիստը օդում, եւ, իհարկե, սպառում է ավելի փոքր քանակությամբ էներգիա `տվյալների փաթեթը փոխանցելու համար: Ուղղակի սեղմման համար պահանջում է կոդեկներ: Կոդեկների օգտագործումը նվազեցնում է էներգիայի սպառումը `սեղմելով փոխանցվող տեղեկատվությունը: Հեռարձակման տվյալների ծավալը նվազեցնում է էներգիայի սպառումը:

3) Նույն ձեւով ծախսված էներգիայի չափը կախված կլինի ընտրված ցանցի տեղաբանությունից: Էներգիան ավելի շատ ծախսում է բջջային տեղաբանության մեջ այն պատճառով, որ ցանցի յուրաքանչյուր հանգույց ավելի հաճախ է, եւ, հետեւաբար, աշխատանքային վիճակում ավելի շատ է:

ՆկՂ 7. P \u003d 50 ցանցում փաթեթների ընդհանուր քանակը

ՆկՂ 8. E \u003d 50-ի համար ցանցում փաթեթների ընդհանուր քանակը

Էներգախնայողության ամենափոքր ծախսերը տեղի են ունենում «աստղ» կամ «կլաստեր ծառ» տեղաբանությունները օգտագործելիս, քանի որ այս տեղաբանության մեջ համակարգողները ուղղակիորեն կապված են ստացիոնար ցանցի հետ:

Մատենագիտական \u200b\u200bհղում

Աչիլովա I.I., Glushak E.V. Անլար զգայական ցանցերի ուսումնասիրություն // կիրառական եւ հիմնարար հետազոտությունների միջազգային ամսագիր: - 2018. - № 5-1: - P. 11-17;
URL. HTTPS://applied-research.ru/ru/article/view?id\u003d12208 (բեռնաթափման ամսաթիվը `04/26/2019): Մենք ձեր ուշադրությանն ենք բերում «Բնագիտության ակադեմիա» հրատարակչություն հրատարակչություն

Եզակի զգայական ցանցերը ունեն լույսի տեղակայման, ինքնակազմակերպման եւ մեղքի հանդուրժողականության յուրահատուկ բնութագրեր: Տեղեկատվություն հավաքելու համար հայտնվելով որպես նոր պարադիգմ, անլար զգայական ցանցեր օգտագործվել են առողջության լայն մտահոգությունների, շրջակա միջավայրի վերահսկման, էներգիաների, սննդի անվտանգության եւ արտադրության մեջ:

Վերջին մի քանի տարիների ընթացքում շատ նախադրյալներ կային, որ զգայական ցանցերը իրական կդառնան: Ստեղծվել են զգայական հանգույցների մի քանի նախատիպեր, այդ թվում, Բերկլիի, MIT- ի MIT- ի շարժումները (Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտում), եւ Թզուկներ բրնձի մեջ: Զգայական ցանցերի տարրական առանձնահատկությունները դիրքավորում, հայտնաբերում, հետեւում եւ հայտնաբերում են: Ռազմական դիմումներից բացի, քաղաքացիական դիմումները հիմնված էին նաեւ տարրական գործառույթների վրա, որոնք կարելի է բաժանել բնակավայրերի մոնիտորինգի, շրջակա միջավայրի, առողջապահության եւ այլ առեւտրային

Ծրագրեր: Բացի այդ, վերջերս Sibleyy- ն ստեղծեց բջջային սենսոր, որը կոչվում է որպես ռոբոմոտ, այն հագեցած է անիվներով եւ կարողանում է շարժվել դաշտի երկայնքով:

Որպես սենսորային ցանցեր օգտագործելու առաջին փորձերից մեկը, Բերկլիի եւ Ինտելի հետազոտությունների հետազոտության լաբորատորիան օգտագործեց հպանցիկ ցանց, 2002-ի ամռանը Maine- ի հիանալի կղզիներում փոթորկի ընթերցումները վերահսկելու համար: Երկու երրորդ սենսորային սենսորներ տեղադրվել են Մայնի ափերից մինչեւ իրական ժամանակում «Պուտին» (Ինտերնետ): Համակարգը աշխատել է ավելի քան 4 ամիս եւ մատակարարում:

2 ամիս հետո, երբ գիտնականները լքեցին կղզին `վատ եղանակային պայմանների (ձմեռ) պատճառով: Հաբիթաթի մոնիտորինգի այս ծրագիրը հպման ցանցային ծրագրերի կարեւոր դաս է: Ամենակարեւորն այն է, որ ցանցի ցուցիչները կարողանում են տեղեկատվություն հավաքել մարդկանց համար անբարենպաստ պայմաններում: Մոնիտորինգի ընթացքում քննարկվել են նախագծման չափանիշները, ներառյալ դիզայնի ստեղծումը, զգայական համակարգի ստեղծում `հեռավոր մուտքի եւ տվյալների կառավարման հնարավորությամբ: Բազմաթիվ փորձեր են արվել պահանջներին հասնելու համար, ինչը հանգեցրեց նախատիպի ցուցիչ ցանցային համակարգերի հավաքածուի զարգացմանը: Բերկլիի եւ Intel հետազոտական \u200b\u200bլաբորատորիայի կողմից օգտագործված զգայական համակարգը, չնայած պարզունակ էր, արդյունավետ էր շրջակա միջավայրի հետաքրքիր տվյալներ հավաքելու եւ գիտնականներին տալիս է կարեւոր տեղեկատվություն:

Զգայական ցանցերը գտել են դիմումներ դիտարկման եւ կանխատեսումների (ենթադրություններ) ոլորտում: Նման դիմումի կենդանի օրինակ է իրական ժամանակում տեղական գնահատումը իրական ժամանակում (Alert) համակարգում, որը մշակվել է ազգային եղանակային ծառայության կողմից անլար սենսորային ցանցով: Հագեցած օդերեւութաբանական / հիդրոլոգիական սենսորային սարքերով, սույն պայմաններում սենսորները սովորաբար չափում են տեղական եղանակի մի քանի հատկություններ, ինչպիսիք են ջրի մակարդակը, ջերմաստիճանը, քամին: Տվյալները փոխանցվում են ուղիղ ռադիո գծի միջոցով (տեսողության ռադիո հաղորդակցություն) բազային կայարանում ցուցիչների միջոցով: Flood րհեղեղի կանխատեսման մոդելը հարմարեցված էր տվյալների մշակման եւ ավտոմատ նախազգուշացման տրամադրման համար: Համակարգը կարեւոր տեղեկություններ է տալիս իրական ժամանակում տեղումների եւ ջրի մակարդակի մասին `երկրի ցանկացած վայրում հնարավոր ջրհեղեղի հնարավորությունը գնահատելու համար: Այս (ընթացիկ) ազդանշանային համակարգը տեղադրված է Արեւմտյան ԱՄՆ-ի ափերում եւ օգտագործվում է Կալիֆոռնիայում եւ Արիզոնայում ջրհեղեղները կանխելու համար:

Վերջերս սենսորային համակարգերը ինտենսիվորեն օգտագործվում են առողջապահական ոլորտում, որոնք օգտագործվում են հիվանդների եւ բժիշկների կողմից `հետեւելու եւ վերահսկելու գլյուկոզի, քաղցկեղի դետեկտորների եւ նույնիսկ արհեստական \u200b\u200bօրգանների մակարդակը: Գիտնականները առաջարկում են տարբեր նպատակներով կենսաբժշկական տվիչների տեղափոխման հնարավորությունը: Այս ցուցիչները տեղեկատվություն են փոխանցում արտաքին համակարգչային համակարգին անլար ինտերֆեյսի միջոցով: Մի քանի կենսաբժշկական տվիչներ համակցված են դիմումի համակարգի մեջ `հիվանդության ախտորոշումը եւ բուժումը որոշելու համար: Կենսաբժշկական սենսորները կանխատեսում են բժշկական օգնության ավելի առաջադեմ մակարդակ:

Անլար զգայական ցանցերի հիմնական տարբերությունը ավանդական համակարգչից եւ հեռախոսային ցանցերից մշտական \u200b\u200bենթակառուցվածքների բացակայությունն է, որը պատկանում է որոշակի օպերատորին կամ մատակարարին: Touch Network- ում օգտագործողի յուրաքանչյուր տերմինալ հնարավորություն ունի գործելու ոչ միայն որպես տերմինալ սարք, այլեւ տարանցիկ հանգույց, ինչպես ցույց է տրված Նկար 1.2-ում:

Գծապատկեր 1.2 - Network անցի ցուցիչների միացման օրինակ