Bezdrôtové senzorové siete (WSN). Bezdrôtová senzorová sieť

Svoj článok chcem venovať technológiám bezdrôtových senzorových sietí, ktoré, ako sa mi zdá, sú nezaslúžene ochudobnené o pozornosť komunity habra. Hlavný dôvod vidím v tom, že technológia sa ešte nestala masovou a väčšinou je pre akademické kruhy zaujímavejšia. Ale myslím si, že v blízkej budúcnosti uvidíme veľa produktov založených tak či onak na technológiách takýchto sietí. Už niekoľko rokov sa venujem výskumu senzorových sietí, napísal som na túto tému dizertačnú prácu a množstvo článkov v ruských a zahraničných časopisoch. Vyvinul som aj kurz o bezdrôtových senzorových sieťach, ktorý som čítal v Nižnom Novgorode Štátna univerzita(Odkaz na kurz neuvádzam, ak máte záujem, môžem dať odkaz súkromne). Keďže mám skúsenosti v tejto oblasti, chcem sa o ne podeliť s rešpektovanou komunitou, dúfam, že vás to bude zaujímať.

Všeobecné informácie

Bezdrôtové senzorové siete prešli v posledných rokoch veľkým vývojom. Takéto siete, pozostávajúce z mnohých miniatúrnych uzlov vybavených nízkoenergetickým vysielačom/prijímačom, mikroprocesorom a senzorom, sa môžu navzájom spájať globálne počítačové siete a fyzický svet. Koncept bezdrôtových senzorových sietí pritiahol pozornosť mnohých vedcov, výskumných ústavov a komerčných organizácií, čo poskytlo množstvo vedeckých prác na túto tému. Veľký záujem o štúdium takýchto systémov je spôsobený širokými možnosťami využitia senzorových sietí. Najmä bezdrôtové senzorové siete možno použiť na predpovedanie zlyhania zariadení v leteckých systémoch a automatizácii budov. Vďaka svojej schopnosti samoorganizácie, autonómii a vysokej odolnosti voči chybám sa takéto siete aktívne využívajú v bezpečnostných systémoch a vojenských aplikáciách. Úspešná aplikácia bezdrôtových senzorových sietí v medicíne na monitorovanie zdravia je spojená s vývojom biologických senzorov kompatibilných so senzorovými uzlami integrovaného obvodu. Bezdrôtové senzorové siete sa však najviac využívajú v oblasti monitorovania životného prostredia a živých bytostí.

železo

Kvôli nedostatku jasnej štandardizácie v senzorových sieťach existuje niekoľko rôznych platforiem. Všetky platformy spĺňajú základné základné požiadavky na senzorové siete: nízka spotreba energie, dlhá prevádzková doba, nízkoenergetické transceivery a prítomnosť senzorov. Medzi hlavné platformy patria MicaZ, TelosB, Intel Mote 2.

MicaZ

Mikroprocesor: Atmel ATmega128L
Frekvencia 7,3728 MHz
128 KB flash pamäť pre programy
4 KB SRAM pre dáta
2 UART
Autobus SPI
I2C zbernica
Rádio: ChipCon CC2420
Externá flash pamäť: 512 KB
51-pinový prídavný konektor
osem 10-bitových analógových I/O
21 digitálnych I/O
Tri programovateľné LED diódy
port JTAG
Napájanie pomocou dvoch AA batérií

TelosB

Mikroprocesor: MSP430 F1611
frekvencia 8 MHz
48 KB flash pamäť pre programy
10 KB RAM pre dáta
Autobus SPI
Vstavaný 12-bitový ADC/DAC
DMA ovládač
Rádio: ChipCon CC2420
Externá flash pamäť: 1024 KB
16-pinový prídavný konektor
Tri programovateľné LED diódy
port JTAG
Voliteľné: Senzory svetla, vlhkosti, teploty.
Napájanie pomocou dvoch AA batérií

Intel Mote 2

Mikroprocesor 320/416/520 MHz PXA271 XScale
32 MB Flash
32 MB RAM
Mini USB rozhranie
I-Mote2 konektor pre externé zariadenia (31+21 pin)
Rádio: ChipCon CC2420
LED indikátory
Napájanie tromi AAA batériami

Každá platforma je svojím spôsobom zaujímavá a má svoje vlastné charakteristiky. Osobne som mal skúsenosti s platformami TelosB a Intel Mote 2. V našom laboratóriu bola vyvinutá aj naša vlastná platforma, ktorá je však komerčná a nemôžem o nej bližšie hovoriť.

Najbežnejším pred 3 rokmi bolo použitie čipsetu CC2420 ako nízkoenergetického transceivera.

Softvér a prenos dát

Hlavným štandardom pre prenos dát v senzorových sieťach je IEC802.15.4, ktorý bol špeciálne navrhnutý pre bezdrôtové siete s vysielačmi a prijímačmi s nízkym výkonom.

Neexistujú žiadne štandardy v oblasti softvéru v senzorových sieťach. Existuje niekoľko stoviek rôznych protokolov na spracovanie a prenos údajov, ako aj systémy správy uzlov. Najrozšírenejším operačným systémom je open source systém – TinyOs (na Stanfordskej univerzite som sa osobne stretol s jedným z vývojárov). Mnoho vývojárov (najmä komerčné systémy) píše svoj vlastný riadiaci systém, často v Jave.

Spustený program riadenia uzla snímača operačný systém TinyOs je napísaný v nesC.

Je potrebné poznamenať, že kvôli vysokým nákladom na vybavenie a zložitosti nastavenia senzorových sietí sa rozšírili rôzne simulačné systémy, najmä systém TOSSIM, špeciálne navrhnutý na simuláciu prevádzky uzlov, na ktorých bežia TinyOs.

Záver

Senzorové siete sú v Rusku čoraz rozšírenejšie. Keď som ich v roku 2003 začal robiť, počet ľudí v Rusku, ktorí túto technológiu poznali, by sa dal spočítať na prstoch. Vrátane Ruska sa tým zaoberali notoricky známe laboratóriá Luxsoft Labs.

So senzorovými sieťami pracujem 6 rokov a o týchto technológiách vám môžem povedať veľa. Ak bude mať Habrasociety záujem a budem mať možnosť, tak rád napíšem sériu článkov na túto tému. Môžem sa dotknúť vecí ako: reálna práca s platformou TmoteSky, programovacie funkcie pre systém TinyOs v nesC, pôvodné výsledky výskumu získané v našom laboratóriu, dojmy z 1,5-mesačnej práce na Stanfordskej univerzite, v projekte o senzorových sieťach.

Ďakujem vám všetkým za pozornosť, rád odpoviem na vaše otázky.

Bola vykonaná analýza bezdrôtových senzorových sietí. Pre výskum bol vybraný program Omnet++. Realizovaná výskumná úloha modelový rad bezdrôtové senzorové siete a vyhodnocovanie parametrov ich fungovania. Riešili sa nasledovné úlohy: bol vylepšený model spotreby energie v bezdrôtových senzorových sieťach, bol navrhnutý algoritmus fungovania tohto modelu, ktorý umožňuje skrátiť oneskorenia pri prenose paketov medzi uzlami. Vyvinuté počítačový model vo zvolenom programe je dokázané, že aplikácia tohto modelu je v praxi efektívna a účelná. V tomto článku bola vykonaná štúdia spotreby energie sieťových uzlov. Práve spotreba energie je kľúčovým parametrom kvality fungovania bezdrôtových senzorových sietí, preto vyvstáva otázka jej výpočtu pri vytváraní takýchto systémov ako prvá. Vykonané práce podrobná analýza spotreba energie uzlov bezdrôtových senzorových sietí, ako aj spôsob výpočtu spotreby energie koncových uzlov. Na zníženie spotreby energie boli navrhnuté rôzne prístupy. Hlavným bodom energeticky efektívnych sieťových operácií bude schopnosť uviesť viac uzlov do režimu spánku, priamo na zvýšenie životnosti batérie. V senzorových sieťach využívajúcich technológiu ZigBee je tiež možné komprimovať informácie pred ich odoslaním. Množstvo spotrebovanej energie bude podobne závisieť od zvolenej topológie siete. Bolo dokázané, že najnižšie náklady na energiu sa vyskytujú pri použití topológií hviezdicových alebo klastrových stromov, pretože v týchto topológiách sú koordinátori priamo napojení na pevnú sieť.

bezdrôtová senzorová sieť

Program Omnet++

oneskorenia prenosu

spotreba energie senzorov

šírka pásma siete

úspora energie

1. Terentiev M.N. Spôsob fungovania systémov monitorovania parametrov objektov s meniteľnou konfiguráciou na báze diskrétnych bezdrôtových senzorových sietí: dis. … cukríky. tech. Vedy: 13.05.15 / M.N. Terentiev. - Moskva, 2010. - 154 s.

2. Khusnullin V.I. Štúdium spotreby energie uzlov v bezdrôtovej senzorovej sieti / V.I. Khusnullin, E.V. Glushak // Zborník príspevkov. správa na II vedeckom fóre „Telekomunikácie: teória a technológie (TTT)“ na XVIII vedecko-technická konferencia"Problémy inžinierstva a technológie telekomunikácií". - Kazaň, 2017. - T. 2. - S. 10.–13.

3. Ivanova I.A. Určenie obvodu oblasti pokrytia bezdrôtových senzorových sietí / I.A. Ivanova // Priemyselné ACS a ovládače. - 2010. - č. 10. - S. 25.–30.

4. Vlasová V.A. Analýza energetických cyklov uzlov bezdrôtových senzorových sietí / V.A. Vlasová, A.N. Zelenin // Eastern European Journal of Advanced Technologies. - 2012. - V. 3, č. 9 (57). – S. 13–17.

5. Galkin P.V. Vlastnosti implementácie bezdrôtových senzorových sietí založených na technológii ZigBee: mater. VI medzinár. vedecko-praktické. conf. / P.V. Galkin, D.V. Karlovsky // Aktuálne problémy vied. - 2010. - č. 31. - S. 7–11.

6. Baskakov S. Hodnotenie spotreby energie bezdrôtových uzlov v sieťach MeshLogic / S. Baskakov // Bezdrôtové technológie. - 2010. - č. 1. - S. 28–31.

7. Kireev A.O. Distribuovaný systém pre monitorovanie energie bezdrôtových senzorových sietí / A.O. Kireev, A.V. Svetlov // Izvestija SFedU. Technická veda. - 2011. - č. 5 (118). – S. 60–65.

8. Daniel Kifetew Shenkutie, Monitorovanie zvyškovej energie v bezdrôtových senzorových sieťach / Škola informačnej vedy, Počítačové a elektrotechnické inžinierstvo Halmstadská univerzita. - 2011. - 84 s.

9. Kramorenko E.G. Zníženie spotreby energie senzorových sietí vďaka predbežnej kompresii údajov: mater. do IV All-Ukr. sci.-tech. conf. / napr. Kramorenko, M.V. Privalov // Informačné riadiace systémy a počítačové monitorovanie 2013. - Doneck: DonNTU, 2013. - S. 364–369.

Nedávne pokroky v oblasti polovodičových, sieťových a logistických technológií vedú k rozsiahlemu nasadeniu rozsiahlych bezdrôtových senzorových sietí (WSN).

Bezdrôtová senzorová sieť je distribuovaná, samoorganizujúca sa sieť mnohých senzorov (senzorov) a akčných členov vzájomne prepojených rádiovým kanálom. Okrem toho sa oblasť pokrytia takejto siete môže pohybovať od niekoľkých metrov do niekoľkých kilometrov v dôsledku schopnosti prenášať správy z jedného prvku do druhého.

Bol navrhnutý model bezdrôtovej senzorovej siete. Na vyhodnotenie účinnosti navrhovaného modelu vykonáme simuláciu v softvérový balík OMNet++. Analyzujme postup simulácie a výsledky simulácie. OMNeT++ je objektovo orientovaný sieťový simulátor s diskrétna udalosť.

V simulácii existujú dva typy paketov: pakety správ, ktoré používajú senzorové uzly v sieti na odosielanie informácií do uzla prijímača, a druhý typ je energetický paket, ktorý sa používa na prenos energetických informácií do monitorovacieho uzla. . V simulácii každý uzol periodicky vypočítava množstvo spotrebovanej energie a tiež predpovedá množstvo energie, ktorú spotrebuje v nasledujúcom období. Množstvo spotrebovanej energie sa porovnáva s predpovedaným: ak je rozdiel medzi nimi väčší ako určitá prahová hodnota, uzol pošle energetický paket do hlavného sieťového uzla (základnej stanice). Niektoré z balíkov obsahujú informácie o predpokladanej spotrebe energie v uzloch. Číselné hodnoty zvolené pre simuláciu sú uvedené v tabuľke nižšie.

Použité číselné hodnoty

Tieto hodnoty sa používajú vo všetkých simuláciách. Na preukázanie účinnosti navrhovaného predikčného modelu je implementovaná sieť so stovkou uzlov. Uzly v sieti používajú vybraný smerovací protokol nazývaný MFR na odovzdanie paketu cieľovému uzlu. Uzol využívajúci MFR posiela dáta do uzla vo svojom prenosovom rozsahu.

Na obr. 1 uzol S vysiela svoje dáta do uzla M, pretože je bližšie k prijímaču D ako ostatné uzly v jeho prenosovom dosahu, keď sa premietajú na linku spájajúcu uzol S a prijímač D. Senzorové uzly používajú správu o polohe systému, aby oznámili svoju polohu. ich susedov. Senzorové uzly v sieti vyplnia smerovaciu tabuľku umiestnením svojich susedov a vyberú najbližší ako ďalší na prenos údajov.

Predstavme si simulácie vykonávané pomocou simulácie OMNeT++. Analyzuje sa chyba medzi zvyškovou energiou v každom uzle a hodnotou zaznamenanou v monitorovacom uzle pre inú prahovú hodnotu. Ďalej sa skúma vzťah medzi počtom výkonových paketov odoslaných do riadiaceho uzla a použitým prahom. Náklady na energiu predstavujú energiu vynaloženú uzlami v sieti na uloženie informácií v riadiacom uzle o množstve zvyškovej energie, ktorá zostala v ich batériách. Táto sieťová energia závisí od priemerného počtu energetických paketov odoslaných do monitorovacieho uzla každým senzorovým uzlom. Na obr. 2 ukazuje priemerný počet paketov odoslaných na uzol pre rôzne prahové hodnoty, keď E = 100 s.

Po vykonaní simulácie počas dvoch a pol hodiny sú výsledky simulácie znázornené na obr. 2 a 3. Grafy na obrázkoch znázorňujú počet výkonových paketov odoslaných do riadiaceho uzla počas troch predikčných periód (T = 200, T = 300 a T = 400), keď sú dve rôzne maximálne rýchlosti príchodu udalosti (E = 100 s a E = 50 s). Grafy na dvoch obrázkoch ukázali, ako sa zvyšuje rýchlosť príchodu, zvyčajne sa zvyšuje počet odoslaných energetických paketov. Pri rovnakej rýchlosti príchodu dát sa počet odoslaných energetických paketov zvyšuje so znižujúcim sa prahom chyby predikcie.

Ryža. 2. Priemerný počet odoslaných paketov na uzol, keď E = 100 s

Ryža. 3. Priemerný počet paketov odoslaných do uzla, keď E = 50 s

Na obr. 4 a 5 je znázornený počet energetických paketov odoslaných pri výskyte udalosti, ktorá spúšťa senzory uzla senzorov, ktoré sa považujú za prísne periodické. Použité periódy príchodu medzi udalosťami P = 50 a P = 100 s. Podľa grafov sa počet energetických paketov odoslaných z každého uzla zvýšil so znížením času príchodu udalosti. Počas rovnakého obdobia sa počet odoslaných paketov zvýšil so znížením prahu.

Energia pri zostavovaní energetickej mapy priamo súvisí s množstvom vynaloženej energie, v dôsledku čoho sa tiež zvyšuje, pretože sa znižuje prah chyby predikcie. Výsledky vykonaných simulácií tiež ukázali, že predikčné obdobie zvyšuje počet odoslaných energetických paketov. Je to preto, že pri dlhších predikčných intervaloch spotreba energie uzlov vykazuje periodickejší vzorec ako kratšie predikčné intervaly. Výsledkom je presnejšia predpoveď spotreby energie, pretože metóda sa pri predpovedaní spolieha na minulú históriu spotreby energie uzlov.

Ryža. 4. Priemerný počet paketov odoslaných do uzla, keď P = 100 s

Ryža. 5. Priemerný počet paketov odoslaných do uzla, keď P = 50 s

Na obr. 6 je znázornené porovnanie výsledkov získaných pri exponenciálnom použití metódy navrhovanej v tomto príspevku a výsledkov nájdených v . Porovnanie sa robí na základe priemerného počtu energetických balíkov odoslaných do monitorovacieho uzla pre rôzne prahové hodnoty.

Priemerná energia paketov odoslaných do monitorovacieho uzla je zvyčajne vyššia pre všetky prahy používané pri použití exponenciálneho modelu ako pri pravdepodobnostnej metóde, keď sa predpokladá, že výskyt udalostí v prostredí je rovnomerne rozdelený. Je to preto, že metóda exponenciálneho priemerovania predpovedá nadchádzajúcu spotrebu energie uzlov na základe ich histórie spotreby energie. V dôsledku výskytu neočakávaných udalostí sa správanie niektorých uzlov spotrebúvajúcich energiu môže odchyľovať od priemernej energie, ktorú používali v minulosti. To má vplyv na očakávané budúce predpovede vyčerpania energie uzlov, čo vyzve uzly na odoslanie veľká kvantita balíkov.

Ryža. 6. Porovnanie modelov (priemerný počet odoslaných paketov na uzol)

Čím vyšší je počet energetických paketov odoslaných na monitorovanie uzla, tým vyššie sú náklady na vytvorenie energetickej mapy. V prípade striktne periodického modelu príchodu udalostí exponenciálny model použitý v tejto práci vykazuje lepší výkon ako model použitý v prípade, keď je prah nastavený na 1 % a 3 %. Je to spôsobené neustálou spotrebou energie uzlov spojenou s periodickým charakterom udalostí.

Na obr. 7 a 8 znázorňujú celkový počet paketov v sieti pre dva rôzne modely príchod balíkov. V oboch prípadoch sa celkový počet energetických paketov v sieti zvyšuje so znižovaním prahovej hodnoty, zatiaľ čo počet paketov správ zostáva nezmenený. Zvýšenie celkového počtu energetických paketov zvyšuje náklady na energetickú kartu, pretože priamo súvisí s počtom energetických paketov odoslaných zo senzorového uzla. Oba obrázky zobrazujú celkový počet paketov v sieti za celú dobu simulácie, keď je perióda predikcie nastavená na 400 s.

Skóre monitorovania energie je rozdiel medzi zvyškovou energiou každého uzla a zvyškovou energiou zaznamenanou v kontrolnom uzle. Výsledkom vyhodnotenia je, že množstvo energie prekračujúce prahovú hodnotu sa akumuluje v monitorovacom uzle a odchýlka je väčšia pre vyššie prahové hodnoty.

1) Hlavným bodom energeticky efektívnych sieťových operácií bude schopnosť uviesť viac uzlov do režimu spánku, priamo na zvýšenie životnosti batérie. Keď je senzorový uzol aktívny, môže prejsť do režimu spánku, čo mu umožňuje znížiť spotrebu energie. Senzorový uzol sa prepne do tohto režimu medzi reláciami prijímania/prenosu dát. Všetky režimy pozostávajú z cyklov a každý cyklus bude pozostávať z období spánku a období počúvania. Maximálne náklady na energiu budú pri prenose a príjme dát. Totiž jednou z možností zníženia spotreby energie by bolo prepnutie senzora z aktívneho režimu do režimu spánku, kedy je spotreba energie minimálna;

2) v senzorových sieťach využívajúcich technológiu ZigBee je možné informácie pred odoslaním komprimovať. Tým sa skráti čas prenosu dát, samotné zariadenie skráti čas svojho pobytu vo vzduchu a samozrejme spotrebuje menej energie na prenos dátového paketu. Pre priamu kompresiu sú potrebné kodeky. Použitie kodekov umožňuje znížiť spotrebu energie komprimáciou prenášaných informácií. Minimalizácia množstva vysielaných dát bude mať za následok nižšiu spotrebu energie.

3) množstvo spotrebovanej energie bude podobne závisieť od zvolenej topológie siete. Energia sa spotrebuje viac v bunkovej topológii kvôli skutočnosti, že každý sieťový uzol komunikuje častejšie, a preto je viac v prevádzkovom stave.

Ryža. 7. Celkový počet paketov v sieti pre P = 50

Ryža. 8. Celkový počet paketov v sieti pre E = 50

Najnižšie náklady na energiu vznikajú pri použití topológií hviezdicových alebo klastrových stromov, pretože v týchto topológiách sú koordinátori priamo pripojení k pevnej sieti.

Bibliografický odkaz

Achilova I.I., Glushak E.V. VÝSKUM BEZDRÔTOVÝCH SNÍMAČOVÝCH SIETI // Medzinárodný časopis aplikovaný a základný výskum. - 2018. - č.5-1. - S. 11-17;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=12208 (dátum prístupu: 04/26/2019). Dávame do pozornosti časopisy vydávané vydavateľstvom "Academy of Natural History"

Bezdrôtové senzorové siete majú jedinečné vlastnosti jednoduchého nasadenia, samoorganizácie a odolnosti voči poruchám. Bezdrôtové senzorové siete, ktoré sa objavili ako nová paradigma zhromažďovania informácií, sa používajú v širokej škále aplikácií v oblasti zdravia, životného prostredia, energetiky, bezpečnosti potravín a výroby.

Za posledných pár rokov bolo veľa predpokladov na to, aby sa senzorové siete stali skutočnými. Bolo vytvorených niekoľko prototypov senzorových uzlov, vrátane Motes v Berkeley, uAMPS na MIT (v Massachusetts Institute of Technology) a GNOMES v Rice. Základné funkcie senzorových sietí sú určovanie polohy, detekcia, sledovanie a detekcia. Okrem vojenských aplikácií existujú aj civilné aplikácie založené na základných funkciách, ktoré možno rozdeliť na kontrolu životného prostredia, monitorovanie životného prostredia, zdravotnú starostlivosť a iné komerčné

aplikácie. Okrem toho Sibley nedávno vytvoril mobilný senzor s názvom Robomote, ktorý je vybavený kolieskami a je schopný sa pohybovať po poli.

Ako jeden z prvých pokusov o využitie senzorových sietí pre civilné aplikácie použili Berkeley a Intel Research Laboratory v lete 2002 sieť senzorov Mote na monitorovanie údajov búrok na Great Duck Islands, Maine. Dve tretiny senzorov boli nainštalované pri pobreží Maine, aby zhromažďovali potrebné (užitočné) informácie v reálnom čase na celosvetovej sieti (internet). Systém fungoval viac ako 4 mesiace a dodával dáta

do 2 mesiacov po tom, čo vedci opustili ostrov kvôli zlým poveternostným podmienkam (v zime). Táto aplikácia na monitorovanie biotopov je dôležitou triedou aplikácií senzorovej siete. Najdôležitejšie je, že sieťové senzory sú schopné zbierať informácie v nebezpečných prostrediach, ktoré sú pre ľudí nepriaznivé. V priebehu monitorovacích štúdií boli zvažované kritériá návrhu, vrátane návrhu, vytvorenia, vytvorenia senzorového systému s možnosťou vzdialeného prístupu a správy dát. Uskutočnilo sa množstvo pokusov na dosiahnutie požiadaviek, ktoré viedli k vývoju sady prototypových senzorových sieťových systémov. Senzorový systém používaný výskumnými laboratóriami Berkeley a Intel, hoci bol primitívny, bol účinný pri zbieraní zaujímavých environmentálnych údajov a poskytoval vedcom dôležité informácie.

Senzorové siete našli uplatnenie v oblasti pozorovania a predikcie (hádania). Živým príkladom takejto aplikácie je systém Automated Local Evaluation in Real-Time (ALERT) vyvinutý Národnou meteorologickou službou s bezdrôtovou sieťou senzorov. Senzory vybavené meteorologickými/hydrologickými senzorovými zariadeniami v týchto podmienkach zvyčajne merajú viaceré vlastnosti miestneho počasia, ako je hladina vody, teplota, vietor. Údaje sa prenášajú priamym rádiovým spojením (rádiová komunikácia priamo na diaľku) cez senzory na základnej stanici. Model predpovede povodní bol prispôsobený na spracovanie údajov a vydávanie automatických varovaní. Systém poskytuje kritické informácie o zrážkach a hladine vody v reálnom čase na vyhodnotenie potenciálnych záplav kdekoľvek v krajine. Súčasný (aktuálny) systém ALERT je nainštalovaný na celom západnom pobreží USA a používa sa na varovanie pred povodňami v Kalifornii a Arizone.

V poslednom čase sa v zdravotníctve vo veľkej miere využívajú senzorové systémy, ktoré používajú pacienti a lekári na sledovanie a monitorovanie hladín glukózy, detektory rakoviny a dokonca aj umelé orgány. Vedci navrhujú možnosť implantácie biomedicínskych senzorov do ľudského tela na rôzne účely. Tieto senzory prenášajú informácie do externého prostredia počítačový systém cez bezdrôtové rozhranie. Niekoľko biomedicínskych senzorov je spojených do systému aplikácií na určenie diagnózy a liečby ochorenia. Biomedicínske senzory sú predzvesťou pokročilejšej úrovne lekárskej starostlivosti.

Hlavným rozdielom medzi bezdrôtovými senzorovými sieťami a tradičnými počítačovými a telefónnymi sieťami je absencia stálej infraštruktúry, ktorá patrí konkrétnemu operátorovi alebo poskytovateľovi. Každý užívateľský terminál v senzorovej sieti má schopnosť fungovať nielen ako koncové zariadenie, ale aj ako tranzitný uzol, ako je znázornené na obrázku 1.2.

Obrázok 1.2 - Príklad pripojenia sieťových senzorov

Svoj článok chcem venovať technológiám bezdrôtových senzorových sietí, ktoré, ako sa mi zdá, sú nezaslúžene ochudobnené o pozornosť komunity habra. Hlavný dôvod vidím v tom, že technológia sa ešte nestala masovou a väčšinou je pre akademické kruhy zaujímavejšia. Ale myslím si, že v blízkej budúcnosti uvidíme veľa produktov založených tak či onak na technológiách takýchto sietí. Už niekoľko rokov sa venujem výskumu senzorových sietí, napísal som na túto tému dizertačnú prácu a množstvo článkov v ruských a zahraničných časopisoch. Vyvinul som aj kurz o bezdrôtových senzorových sieťach, ktorý som čítal na Štátnej univerzite v Nižnom Novgorode (nedávam odkaz na kurz, ak máte záujem, môžem dať súkromne). Keďže mám skúsenosti v tejto oblasti, chcem sa o ne podeliť s rešpektovanou komunitou, dúfam, že vás to bude zaujímať.

Všeobecné informácie

Bezdrôtové senzorové siete prešli v posledných rokoch veľkým vývojom. Takéto siete, pozostávajúce z mnohých miniatúrnych uzlov vybavených nízkoenergetickým vysielačom/prijímačom, mikroprocesorom a senzorom, môžu spájať globálne počítačové siete a fyzický svet. Koncept bezdrôtových senzorových sietí pritiahol pozornosť mnohých vedcov, výskumných ústavov a komerčných organizácií, čo poskytlo množstvo vedeckých prác na túto tému. Veľký záujem o štúdium takýchto systémov je spôsobený širokými možnosťami využitia senzorových sietí. Najmä bezdrôtové senzorové siete možno použiť na predpovedanie zlyhania zariadení v leteckých systémoch a automatizácii budov. Vďaka svojej schopnosti samoorganizácie, autonómii a vysokej odolnosti voči chybám sa takéto siete aktívne využívajú v bezpečnostných systémoch a vojenských aplikáciách. Úspešná aplikácia bezdrôtových senzorových sietí v medicíne na monitorovanie zdravia je spojená s vývojom biologických senzorov kompatibilných so senzorovými uzlami integrovaného obvodu. Bezdrôtové senzorové siete sa však najviac využívajú v oblasti monitorovania životného prostredia a živých bytostí.

železo

MicaZ

Mikroprocesor: Atmel ATmega128L
Frekvencia 7,3728 MHz
128 KB flash pamäť pre programy
4 KB SRAM pre dáta
2 UART
Autobus SPI
I2C zbernica
Rádio: ChipCon CC2420
Externá flash pamäť: 512 KB
51-pinový prídavný konektor
osem 10-bitových analógových I/O
21 digitálnych I/O
Tri programovateľné LED diódy
port JTAG
Napájanie pomocou dvoch AA batérií

TelosB

Mikroprocesor: MSP430 F1611
frekvencia 8 MHz
48 KB flash pamäť pre programy
10 KB RAM pre dáta
Autobus SPI
Vstavaný 12-bitový ADC/DAC
DMA ovládač
Rádio: ChipCon CC2420
Externá flash pamäť: 1024 KB
16-pinový prídavný konektor
Tri programovateľné LED diódy
port JTAG
Voliteľné: Senzory svetla, vlhkosti, teploty.
Napájanie pomocou dvoch AA batérií

Intel Mote 2

Mikroprocesor 320/416/520 MHz PXA271 XScale
32 MB Flash
32 MB RAM
Mini USB rozhranie
I-Mote2 konektor pre externé zariadenia (31+21 pin)
Rádio: ChipCon CC2420
LED indikátory
Napájanie tromi AAA batériami

Najbežnejším pred 3 rokmi bolo použitie čipsetu CC2420 ako nízkoenergetického transceivera.

Softvér a prenos dát

Hlavným štandardom pre prenos dát v senzorových sieťach je IEE802.15.4, ktorý bol špeciálne navrhnutý pre bezdrôtové siete s nízkoenergetickými transceivermi.

Riadiaci program pre senzorový uzol pod kontrolou operačného systému TinyOs je napísaný v jazyku nesC.