Программные продукты и системы

Основная задача сенсорной сети – доставка информации о состоянии контролируемых объектов. Для получения сколько-нибудь полной информа- ции об исследуемой или контролируемой системе обычно используется множество (десятки тысяч) сенсоров. Каждый сенсор представляет собой миниатюрное вычислительное устройство, состоящее из датчика, элемента питания (аккумулятор, солнечная батарея и пр.), вычислительного устройства, радиопередатчика. Кроме того, существует одно выделенное устройство – базовая станция, на которую доставляется вся полученная информация.

Сенсорные сети имеют, как правило, большую протяженность, при том что ресурсы каждого беспроводного устройства могут быть ограничены: у сенсоров серьезные ограничения по вычислительной мощности, объему памяти, а также скорости передачи информации по беспроводной сети. В связи с этим прямая связь между любыми двумя устройствами такой сети невозможна.

Поэтому при проектировании сенсорных сетей встает вопрос о разработке либо выборе имеющегося протокола маршрутизации [1], позволяющего доставлять информацию от удаленных сенсоров.

Критерии оптимальности для протоколов маршрутизации в сенсорных сетях

Основная задача сенсорной сети – доставка полезных данных от отдельно взятого сенсора до базовой станции. Основными параметрами, отражающими эффективность работы сенсорной сети, будут являться: tiB – задержка при доставке информации от сенсора i до базовой станции; CiB – пропускная способность для доставки информации от сенсора i до базовой станции.

При выборе протокола маршрутизации необходимо в первую очередь учитывать назначение системы, в состав которой входит сенсорная сеть. Таким образом, были разработаны 4 критерия оптимальности, используемые в зависимости от назначения сенсорной сети.

1.   Критерий минимальной задержки:  , где N – количество устройств.

Такой критерий можно использовать для систем реального времени, где критична любая задержка доставки информации, однако объем передаваемых данных относительно невелик. Примерами таких систем являются военные системы обнаружения объектов и системы контроля технического состояния промышленных агрегатов. Особенность подобных систем – возможная необходимость быстрой реакции в ответ на изменение параметров, регистрируемых сенсорами.

2.   Критерий минимальной суммарной задержки: .

Данный критерий подходит для систем, где единичная задержка доставки пакета некритична, однако в целом от сети ожидается эффективная производительность. В качестве примера можно привести системы для научных исследований, сбора статистической информации. Предполагается, что сбор и обработка информации в таких системах – два разных, слабо связанных по времени этапа.

3.   Критерий максимальной пропускной способности: .

Данный критерий применим для системы реального времени, где может потребоваться доставка больших объемов информации. Как пример можно привести систему мониторинга, управляемую оператором. Любой сенсор должен по команде человека предоставить детальную информацию о контролируемой системе, что, возможно, потребует передачи больших объемов данных.

4.   Критерий максимальной суммарной пропускной способности: .

Этот критерий подойдет для систем, предполагающих доставку относительно больших объемов данных, где узкий канал у отдельно взятых узлов некритичен. Он подходит, например, для систем развлекательного характера: предполагается относительно большой сетевой трафик, однако потеря некоторой части информации не вызовет серьезных последствий.

Математическая модель сенсорной сети

Основой математической модели будет множество беспроводных устройств S={s1,s2,…,sN}, где N – фактическое количество таких устройств в рассматриваемой системе. Каждому сенсору соответствует один и только один элемент множества.

Модель топологии сети. Топология беспроводной сети зависит от множества факторов: наличие препятствий на пути радиоволн, характер и форма препятствий, коэффициент затухания для среды передачи, характер помех [2] и многие другие. Однако настоящие протоколы маршрутизации такие факторы никак не учитывают: они работают с некоторой, уже определенной топологией. В связи с этим была разработана обобщенная модель топологии сенсорной сети.

G=(S,E) – связный неориентированный граф со взвешенными ребрами;  – базовая станция; S – множество вершин графа; E – множество ребер графа. Каждому радиоканалу между сенсорами  и  соответствует одно и только одно ребро . Количество ребер, смежных для некоторой вершины, – случайная величина, распределенная по нормальному закону. Весом ребра будет вероятность ошибки на канале, которую определим следующим образом: Per=P(X>D).

Здесь X – случайная величина, имеющая логнормальное распределение с  – параметром, определяющим характеристики радиопередающих устройств;  – параметры среды передачи данных.

Модели источника полезных данных. Основная задача сенсорной сети – следить за состоянием контролируемой системы. Информация обо всех изменениях контролируемой системы должна быть доставлена на базовую станцию. Закон возникновения полезных данных зависит от назначения и условий эксплуатации сенсорной сети.

1.   Периодический источник данных.

Такой источник можно использовать для моделирования сетей, где данные появляются через равные промежутки времени, следовательно, модель можно определить как T – период появления данных; Sud – объем данных.

Модель характерна, например, для систем сбора статистических данных.

2.   Источник случайных данных с непрерывным контролем.

Такой источник можно использовать для систем, где данные возникают только при изменении состояния контролируемой системы.

Состоянием системы будем считать набор некоторых параметров (g1,g2,…,gm), например, температура, влажность, уровень радиации и др. Состояние системы контролируется с помощью специализи- рованного датчика и обрабатывается некоторым электронным модулем. Пример такого источника полезных данных – термопара, объединенная со специализированной интегральной микросхемой. Подобные источники имеют некоторые особенности, определяющие закономерности формирования данных: во-первых, невозможность обнаружения изменений контролируемых величин меньше некоторого значения Dv – шага измерения; во-вторых – невозможность непрерывного наблюдения за контролируемым параметром: любая измерительная система имеет время реакции на изменение параметра Dt.

Таким образом, модель источника данных будет определяться следующими параметрами: T – период появления данных T=X+Dt; X – случайная величина, распределенная по экспоненциальному закону с ;  – среднее значение периода появления новых данных; Dt – время реакции на изменение параметра; Sud – объем данных.

3.   Источник случайных данных с периодическим контролем.

Такой источник можно использовать для систем с фиксированным минимальным временем реакции на изменение контролируемого параметра. В этом случае значение параметра замеряется через некоторый период времени Dt.

Модель источника данных будет выражаться как: f(x) – функция распределения значений контролируемого параметра (в разработанной модели использовалось нормальное распределение); Dv – величина минимального изменения параметра, фиксируемая измерительной системой, либо ее минимальное значение, существенное для решаемой задачи; Dt – время между двумя последовательными замерами контролируемого параметра; Sud – объем данных.

Вероятность появления данных в момент  будет определяться следующим образом: , здесь  – начальный момент времени.

В остальное время вероятность появления данных равна нулю.

4.   Источник множественных пространственно-локализованных данных.

Такой источник подходит для систем, в которых возникновение некого события в контролируемой системе затронет, возможно, не один сенсор, а область пространства. Модель источника будет выглядеть следующим образом: T – период появления данных (случайная величина, распределенная по экспоненциальному закону с  – средним значением частоты появления новых данных);  – координаты эпицентра события;  – радиус действия события (случайная величина, распределенная по нормальному закону с  – средним значением радиуса действия); Sud – объем данных.

Имитационная модель сенсорной сети

На основе математической модели сенсорной сети была создана ее имитационная модель [3].

Для имитационного моделирования сенсорной сети использовалась система моделирования сетей DaSSF [4]. Над этой системой была создана надстройка, позволяющая оценивать протоколы маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях.

Особенности передачи данных беспроводными устройствами определяет стандарт IEEE 802.11. Для имитации физического уровня использовался модуль системы моделирования SWAN. Для имитации канального уровня был реализован метод доступа к среде DCF (Distributed Coordination Function) [5]. Также были программно реализованы источники данных, описанные в настоящей работе.

Надстройка позволяет с минимальными затратами добавлять и использовать новые источники данных и протоколы маршрутизации.

Методика оценки протоколов маршрутизации для беспроводной сенсорной сети

Разработанная методика включает в себя:

-     выбор критерия оптимальности;

-     определение основных характеристик сети: количество сенсоров, среднее количество «соседних» устройств, битовая скорость передачи и др.;

-     выбор модели источника полезных данных (для новых моделей необходима программная реализация);

-     программная реализация рассматриваемого протокола;

-     сравнение протокола по результатам имитационного моделирования с базовыми протоколами на основе выбранного критерия оценки.

В заключение следует отметить, что проектирование беспроводных сенсорных сетей – нетривиальный многоэтапный процесс, требующий детального анализа их назначения и области применения. В данной работе были предложены четыре критерия оптимальности протоколов маршрутизации, а также разработаны математические модели беспроводных сенсорных сетей и источников полезных данных, реализована имитационная модель беспроводной сенсорной сети. Кроме того, разработана методика оценки, которая при соответствующем использовании поможет выбрать оптимальный протокол маршрутизации для сети, специализированной для решения конкретной задачи.

Список литературы

1.   Xiaoyan Hong, Kaixin Xu, Mario Gerla. Scalable routing protocols for mobile ad hoc networks. University of California at Los Angeles, Network, IEEE, Volume 16, Issue 4, Jul/Aug 2002, рр. 11–21.

2.   Никольский В.В., Никольская Т.И. Электродинамика и распространение радиоволн. – М.: Наука, 1989. – 543 с.

3.   Дорошенко А.Е., Жереб К.А., Шевченко Р.С. О моделировании сенсорных сетей средствами высокого уровня. // Проблеми програмування. – 2006. – № 2–3.

4.   Liu J. and Nicol D.M. DaSSF 3.1 User's Manual, April 2001.

5.   IEEE Computer Society, L. M. S. Wireless LAN medium access control (MAC) and physical layer (PHY) specification, 1997.