Redes de sensores sem fio (BSS). Rede de sensores sem fio

Quero dedicar meu artigo às tecnologias de redes de sensores sem fio, que, ao que me parece, são indevidamente privadas da atenção da comunidade Habr. A principal razão para isso, eu vejo, é que a tecnologia ainda não se espalhou e, na maioria das vezes, é mais interessante para a comunidade acadêmica. Mas acho que em um futuro próximo veremos muitos produtos, de uma forma ou de outra, com base nas tecnologias dessas redes. Venho pesquisando redes de sensores há vários anos, escrevi uma tese de doutorado sobre o assunto e vários artigos em revistas russas e estrangeiras. Também desenvolvi um curso sobre redes de sensores sem fio, que li na Nizhny Novgorod State University (não dou um link para o curso, se você tiver interesse, posso dar um link em privado). Tendo experiência nesta área, quero compartilhar com a respeitada comunidade, espero que seja interessante para você.

Informação geral

As redes de sensores sem fio tiveram muito desenvolvimento nos últimos anos. Essas redes, que consistem em muitos nós em miniatura equipados com um transceptor, microprocessador e sensor de baixa potência, podem conectar redes globais de computadores e o mundo físico. O conceito de redes de sensores sem fio tem atraído a atenção de muitos cientistas, institutos de pesquisa e organizações comerciais, o que proporcionou um grande fluxo de artigos científicos sobre o assunto. O grande interesse no estudo de tais sistemas se deve às amplas possibilidades de utilização de redes de sensores. Redes de sensores sem fio, em particular, podem ser usadas para prever falhas de equipamentos em sistemas aeroespaciais e automação predial. Devido à sua capacidade de auto-organização, autonomia e alta tolerância a falhas, tais redes são ativamente utilizadas em sistemas de segurança e aplicações militares. O sucesso da aplicação de redes de sensores sem fio em medicina para monitoramento de saúde está associado ao desenvolvimento de sensores biológicos compatíveis com circuitos integrados de nós sensores. Mas as redes de sensores sem fio mais difundidas estão no campo do monitoramento do meio ambiente e dos seres vivos.

Ferro

Devido à falta de padronização clara nas redes de sensores, existem várias plataformas diferentes. Todas as plataformas atendem aos requisitos básicos para redes de sensores: baixo consumo de energia, longo tempo de operação, transceptores de baixa potência e presença de sensores. As principais plataformas incluem MicaZ, TelosB, Intel Mote 2.

MicaZ

Microprocessador: Atmel ATmega128L
Frequência de 7,3728 MHz
Memória flash de 128 KB para programas
SRAM de 4 KB para dados
2 UART's
Ônibus SPI
Barramento I2C
Rádio: ChipCon CC2420
Memória Flash Externa: 512 KB
Conector auxiliar de 51 pinos
oito E / S analógicas de 10 bits
21 E / S digital
Três LEDs programáveis
Porta JTAG
Alimentado por duas baterias AA

TelosB

Microprocessador: MSP430 F1611
Frequência de 8 MHz
48 KB de memória flash para programas
10 KB de RAM para dados
Ônibus SPI
ADC / DAC de 12 bits integrado
Controlador DMA
Rádio: ChipCon CC2420
Memória Flash Externa: 1024 KB
Conector auxiliar de 16 pinos
Três LEDs programáveis
Porta JTAG
Opcional: Sensores de iluminação, umidade, temperatura.
Alimentado por duas baterias AA

Intel Mote 2

Microprocessador 320/416/520 MHz PXA271 XScale
Flash de 32 MB
32 MB de RAM
Interface Mini-USB
Conector I-Mote2 para dispositivos externos (31 + 21 pinos)
Rádio: ChipCon CC2420
Indicadores LED
Alimentado por três pilhas AAA

Cada plataforma é interessante à sua maneira e tem suas próprias características. Pessoalmente, tive experiência com as plataformas TelosB e Intel Mote 2. Além disso, nossa própria plataforma foi desenvolvida em nosso laboratório, mas é comercial e não posso falar sobre isso em detalhes.

O mais comum há 3 anos era usar o chipset CC2420 como um transceptor de baixa potência.

Software e transmissão de dados

O principal padrão para transmissão de dados em redes de sensores é o IEE802.15.4, que foi desenvolvido especialmente para redes sem fio com transceptores de baixa potência.

Não há padrões de software para redes de sensores. Existem várias centenas de protocolos diferentes de processamento e transmissão de dados, bem como sistemas de controle de nós. O sistema operacional mais comum é um sistema de código aberto - TinyOs (enquanto estava na Universidade de Stanford, conheci pessoalmente um dos desenvolvedores). Muitos desenvolvedores (especialmente para sistemas comerciais) escrevem seu próprio sistema de controle, geralmente na linguagem Java.

O programa de controle para o nó de toque sob o controle do sistema operacional TinyOs é escrito na linguagem nesC.

Ressalta-se que devido ao alto custo dos equipamentos e à complexidade de configuração de redes de sensores, diversos sistemas de modelagem têm se difundido, em particular o sistema TOSSIM, especialmente desenvolvido para simular a operação de nós sob o controle de TinyOs.

Conclusão

As redes de sensores estão se tornando mais difundidas na Rússia. Quando comecei a fazer isso em 2003, o número de pessoas na Rússia que estavam familiarizadas com essa tecnologia podia ser contado em um lado. O notório Luxsoft Labs também esteve envolvido nisso na Rússia.

Trabalho com redes de sensores há 6 anos e posso dizer muito sobre essas tecnologias. Se a Habrasocommunity estiver interessada e eu tiver oportunidade, terei o maior prazer em escrever uma série de artigos sobre este assunto. Posso tocar em coisas como: trabalho real com a plataforma TmoteSky, peculiaridades da programação do sistema TinyOs na linguagem nesC, resultados de pesquisas originais obtidos em nosso laboratório, impressões de 1,5 meses de trabalho na Universidade de Stanford, em um projeto sobre sensor redes.

Obrigado a todos pela atenção, terei todo o gosto em responder às vossas questões.

A análise de redes de sensores sem fio foi realizada. O programa Omnet ++ foi selecionado para pesquisa. A tarefa de estudar a gama de modelos de redes de sensores sem fio e avaliar os parâmetros de seu funcionamento foi implementada. Foram resolvidas as seguintes tarefas: foi melhorado o modelo de consumo de energia em redes de sensores sem fios, foi proposto um algoritmo para o funcionamento deste modelo que permite reduzir os atrasos na transmissão de pacotes entre nós. Um modelo computacional foi desenvolvido no programa selecionado, comprovando que a aplicação deste modelo é eficaz e conveniente na prática. Neste artigo, foi realizado um estudo sobre o consumo de energia dos nós da rede. É o consumo de energia que é um parâmetro chave da qualidade do funcionamento das redes de sensores sem fio, portanto, a questão do seu cálculo ao criar tais sistemas surge primeiro. Neste trabalho é realizada uma análise detalhada do consumo de energia dos nós de redes de sensores sem fio, bem como é proposto um método para o cálculo do consumo de energia dos nós finais. Várias abordagens foram propostas para reduzir o consumo de energia. A chave para operações de rede com eficiência energética será a capacidade de colocar mais nós para hibernar, diretamente para estender a vida útil da bateria. Além disso, em redes de sensores que utilizam a tecnologia ZigBee, é possível compactar as informações antes de enviá-las. A quantidade de energia gasta dependerá da mesma forma da topologia de rede selecionada. Está comprovado que o menor consumo de energia ocorre quando se utilizam topologias estrela ou cluster tree, pois nessas topologias os coordenadores estão conectados diretamente à rede fixa.

rede de sensores sem fio

Programa Omnet ++

atrasos de transmissão

consumo de energia dos sensores

largura de banda da rede

economia de energia

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Avanços recentes em tecnologias de semicondutores, redes e logística estão impulsionando a implantação generalizada de redes de sensores sem fio em grande escala (RSSFs).

Uma rede de sensores sem fio é uma rede distribuída e auto-organizada de muitos sensores (sensores) e atuadores, interconectados por meio de um canal de rádio. Além disso, a área de cobertura de tal rede pode variar de vários metros a vários quilômetros, devido à capacidade de retransmitir mensagens de um elemento para outro.

Um modelo de rede de sensores sem fio foi proposto. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, vamos realizar uma simulação no pacote de software OMNeT ++. Vamos analisar o procedimento de modelagem e os resultados da modelagem. OMNeT ++ é um simulador de rede de eventos discretos orientado a objetos.

Existem dois tipos de pacotes na simulação: pacotes de mensagens, que são usados por nós sensores na rede para enviar informações a um nó receptor, e o segundo tipo é um pacote de energia, que é usado para transmitir informações de energia a um nó de monitoramento . Na simulação, cada nó calcula periodicamente a quantidade de energia consumida e também prevê a quantidade de energia que irá consumir no período seguinte. A quantidade de energia consumida é comparada com a prevista: se a diferença entre eles for maior que um determinado limite, o nó enviará um pacote de energia ao nó principal da rede (estação base). Alguns dos pacotes contêm informações sobre o consumo de energia previsto nos nós. Os valores numéricos escolhidos para a simulação podem ser vistos na tabela abaixo.

Valores numéricos usados

Esses valores são usados em todas as simulações. Para demonstrar a eficácia do modelo de previsão proposto, uma rede com cem nós é implementada. Os nós na rede usam um protocolo de roteamento selecionado chamado MFR para encaminhar o pacote ao nó de destino. Um nó usando MFR encaminha dados para um nó em seu alcance de transmissão.

Na fig. 1 nó S transmite seus dados para o nó M, pois está mais perto do receptor D do que outros nós em sua faixa de transmissão quando é projetado na linha que conecta o nó S e o receptor D. Os nós sensores usam relatórios de posição do sistema para notificá-los da localização de seus vizinhos. Os nós sensores da rede povoam a tabela de roteamento com a localização de seus vizinhos e escolhem o mais próximo como o próximo a transmitir os dados.

Vamos apresentar simulações realizadas usando simulações OMNeT ++. O erro é analisado entre a energia residual em cada nó e o valor registrado no nó de monitoramento para um valor limite diferente. Em seguida, a relação entre o número de pacotes de energia enviados para o nó de controle e o limite usado é examinada. Custo de energia é a energia gasta pelos nós da rede para armazenar informações no nó de controle sobre a quantidade de energia residual remanescente em suas baterias. Essa energia da rede depende do número médio de pacotes de energia enviados para o nó de monitoramento por cada nó sensor. Na fig. 2 mostra o número médio de pacotes enviados a um nó para diferentes limites quando E = 100 s.

Após iniciar a simulação por duas horas e meia, os resultados da simulação são mostrados na Fig. 2 e 3. Os gráficos nas figuras mostram o número de pacotes de energia enviados para o nó de controle por três períodos de predição (T = 200, T = 300 e T = 400), quando duas taxas máximas de chegada de eventos diferentes (E = 100 s e E = 50 com). Os gráficos nas duas figuras mostram como a taxa de chegada aumenta, o número de pacotes de energia enviados geralmente aumenta. Para a mesma taxa de chegada de dados, o número de pacotes de energia enviados aumenta à medida que o limite de erro de predição diminui.

Arroz. 2. Número médio de pacotes enviados para um nó quando E = 100 s

Arroz. 3. Número médio de pacotes enviados para um nó quando E = 50 s

Na fig. 4 e 5 mostram o número de pacotes de energia enviados quando ocorre um evento, que acionam o sensor dos nós sensores, são considerados estritamente periódicos. Períodos de chegada usados entre eventos P = 50 e P = 100 s. De acordo com os gráficos, o número de pacotes de energia enviados de cada nó aumentou conforme o tempo de chegada do evento diminuiu. No mesmo período, o número de pacotes enviados apresentou um incremento à medida que o limite foi diminuído.

A energia na construção de um mapa de energia está diretamente relacionada com a quantidade de energia gasta, como resultado também aumenta, uma vez que o limiar de erro de predição é reduzido. Os resultados das simulações realizadas também mostraram que o período de predição aumenta o número de pacotes de energia enviados. Isso ocorre porque, com intervalos de predição mais longos, o consumo de energia do nó é mais periódico do que intervalos de predição mais curtos. Isso leva a uma previsão mais precisa do consumo de energia, pois o método depende do histórico de consumo de energia dos nós para fazer a previsão.

Arroz. 4. Número médio de pacotes enviados para um nó quando P = 100 s

Arroz. 5. Número médio de pacotes enviados para um nó quando P = 50 s

Na fig. 6 mostra uma comparação dos resultados obtidos com o uso exponencial do método proposto neste trabalho, e os resultados encontrados em. A comparação é feita com base no número médio de pacotes de energia enviados ao nó de monitoramento para diferentes limites.

Normalmente, o número médio de energias de pacote enviadas para o nó de monitoramento é maior para todos os limites usados quando o modelo exponencial é usado do que o método probabilístico quando se assume que a ocorrência de eventos no ambiente é uniformemente distribuída. Isso ocorre porque o método de média exponencial prevê o próximo consumo de energia dos nós com base em seu histórico de consumo de energia. Devido à ocorrência de eventos inesperados, o comportamento de alguns dos nós consumidores de energia pode divergir da energia média que eles usaram no passado. Isso afeta as previsões de esgotamento de energia esperadas no futuro dos nós, fazendo com que eles enviem mais pacotes.

Arroz. 6. Comparação de modelos (número médio de pacotes enviados por nó)

Quanto maior o número de pacotes de energia enviados para monitorar um nó, maior será o custo de construção de um mapa de energia. No caso de um modelo de chegada de evento estritamente periódico, o modelo exponencial usado neste trabalho tem um desempenho melhor do que o modelo usado quando o limite é definido em 1% e 3%. Isso se deve ao consumo constante de energia dos nós associado à natureza periódica dos eventos.

Na fig. 7 e 8 mostram o número total de pacotes na rede para dois padrões de chegada de pacotes diferentes. Em ambos os casos, o número total de pacotes de energia na rede aumenta quando o valor limite diminui e o número de pacotes de mensagens permanece inalterado. O aumento no número total de pacotes de energia aumenta o custo do cartão de energia, pois está diretamente relacionado ao número de pacotes de energia enviados do nó sensor. Ambas as figuras mostram o número total de pacotes na rede para todo o período de simulação quando o período de previsão é definido como 400 s.

A pontuação de monitoramento de energia é a diferença entre a energia residual de cada nó e a energia residual registrada no nó de controle. Como resultado da avaliação, concluímos que a quantidade de energia que excede o valor limite se acumula na unidade de monitoramento e o desvio é maior para valores limite superiores.

1) O ponto principal das operações de rede com eficiência energética será a capacidade de colocar mais nós para hibernar, diretamente para aumentar a vida útil da bateria. Quando o nó sensorial está em um estado ativo, ele pode entrar no modo de hibernação, o que permite reduzir o consumo de energia. O nó sensor entra neste modo entre as sessões de transmissão / recepção de dados. Todos os modos consistem em ciclos e cada ciclo consistirá em períodos de sono e períodos de escuta. O consumo máximo de energia estará na transmissão e recepção de dados. Ou seja, uma das opções para reduzir o consumo de energia será a transição do sensor do modo ativo para o modo de hibernação quando o consumo de energia for mínimo;

2) em redes de sensores com tecnologia ZigBee, é possível compactar as informações antes de enviá-las. Ao mesmo tempo, o tempo de transmissão de dados é reduzido, o próprio aparelho reduz seu tempo no ar e, naturalmente, gasta menos energia para transmitir um pacote de dados. Codecs são necessários para compactação direta. O uso de codecs permite reduzir o consumo de energia comprimindo as informações transmitidas. Minimizar a quantidade de dados transmitidos reduzirá o consumo de energia.

3) a quantidade de energia consumida também dependerá da topologia de rede selecionada. A energia é gasta mais em uma topologia de célula devido ao fato de que cada nó da rede se comunica com mais frequência e, portanto, está mais em funcionamento.

Arroz. 7. Número total de pacotes na rede para P = 50

Arroz. 8. Número total de pacotes na rede para E = 50

O menor consumo de energia ocorre quando se utilizam topologias estrela ou cluster tree, pois nessas topologias os coordenadores estão conectados diretamente à rede fixa.

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URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=12208 (data de acesso: 26.04.2019). Chamamos a sua atenção os periódicos publicados pela "Academy of Natural Sciences"

As redes de sensores sem fio têm características exclusivas de fácil implantação, auto-organização e resiliência. Emergindo como um novo paradigma para coleta de informações, as redes de sensores sem fio têm sido usadas para uma ampla gama de aplicações de saúde, meio ambiente, energia, segurança alimentar e manufatura.

Nos últimos anos, houve muitas pré-condições para que as redes sensoriais se tornassem reais. Vários nós de protótipos de sensores foram construídos, incluindo Motes em Berkeley, uAMPS em MIT e GNOMES em Rice. As funções elementares das redes de sensores são posicionamento, detecção, rastreamento e detecção. Além de aplicações militares, também existem aplicações civis baseadas em funções elementares que podem ser divididas em monitoramento de habitat, monitoramento ambiental, cuidados de saúde e outros

formulários. Além disso, Sibley criou recentemente um sensor móvel chamado Robomote, que é equipado com rodas e é capaz de se mover pelo campo.

Como uma das primeiras tentativas de usar redes de sensores para uso civil, Berkeley e o Laboratório de Pesquisa da Intel usaram a rede de sensores Mote para monitorar leituras de tempestades nas Grandes Ilhas de Duck, Maine, no verão de 2002. Dois terços dos sensores sensores foram instalados na costa do Maine para coletar as informações necessárias (úteis) em tempo real no mundo de Putin (Internet). O sistema funcionou por mais de 4 meses e forneceu dados

dentro de 2 meses depois que os cientistas deixaram a ilha devido às más condições climáticas (no inverno). Este aplicativo de monitoramento de habitat é uma classe importante de aplicativos de rede de sensores. Mais importante ainda, os sensores de rede são capazes de coletar informações em ambientes perigosos que são desfavoráveis aos humanos. No decorrer dos estudos de monitoramento, foram considerados os critérios de projeto, incluindo a criação do projeto, a criação de um sistema de sensores com possibilidade de acesso remoto e gerenciamento de dados. Inúmeras tentativas foram feitas para atender aos requisitos, levando ao desenvolvimento de um conjunto de sistemas protótipo de rede de sensores. O sistema de sensores usado pelo Laboratório de Pesquisa de Berkeley e Intel, embora primitivo, foi eficaz na coleta de dados ambientais interessantes e forneceu aos cientistas informações importantes.

As redes de sensores encontraram aplicações no campo da observação e previsão (adivinhação). Um exemplo vivo de tal aplicação é o sistema de Avaliação Local Automatizada em Tempo Real (ALERT) desenvolvido pelo Serviço Meteorológico Nacional com uma rede de sensores sem fio. Equipados com sensores meteorológicos / hidrológicos, os sensores nessas condições costumam medir várias propriedades do clima local, como nível de água, temperatura, vento. Os dados são transmitidos por meio de comunicação de rádio de linha de visão por meio de sensores na estação base. O modelo de previsão de inundação foi adaptado para processar os dados e emitir um aviso automático. O sistema fornece informações vitais sobre precipitação e nível de água em tempo real para avaliar o potencial de enchentes em qualquer lugar do país. O atual (atual) sistema ALERT está instalado em toda a costa oeste dos Estados Unidos e é usado para prevenir inundações na Califórnia e no Arizona.

Recentemente, os sistemas de sensores têm sido usados extensivamente na indústria da saúde, usados por pacientes e médicos para rastrear e monitorar os níveis de glicose, detectores de câncer e até mesmo órgãos artificiais. Os cientistas sugerem a possibilidade de implantar sensores biomédicos no corpo humano para diversos fins. Esses sensores transmitem informações para um sistema de computador externo por meio de uma interface sem fio. Vários sensores biomédicos são combinados em um sistema de aplicativos para determinar o diagnóstico e o tratamento de doenças. Os sensores biomédicos anunciam um nível mais avançado de cuidados médicos.

A principal diferença entre as redes de sensores sem fio e as redes tradicionais de computador e telefone é a falta de infraestrutura permanente pertencente a uma operadora ou provedor específico. Cada terminal de usuário na rede de sensores tem a capacidade de funcionar não apenas como um dispositivo final, mas também como um nó de trânsito, conforme mostrado na Figura 1.2.

Figura 1.2 - Um exemplo de conexão de sensores de rede