Сенсорные системы

Введение

 

Достижения микроэлектроники позволяют  интегрировать на крохотном кремниевом кристалле как вычислительные блоки, так и устройства для поддержки беспроводных сетей — глобальных, локальных и персональных. А если на том же кристалле расположить и средства передачи данных, голоса и видео? Уже возможно создавать радиоприборы, способные одновременно работать в нескольких режимах и в разных сетях (например, «интеллектуальные» сотовые телефоны и коммуникаторы). И скоро все это будет размещено на одном кристалле, который можно установить в наручных часах, в миниатюрных наушниках, микрофонах, нагрудных значках и т. д. (используя новые подходы в КМОП-технологии и в технологии миниатюрных электромеханических систем (MEMS, micro-electrical mechanical systems), уже сегодня можно интегрировать все основные схемы и компоненты, необходимые для создания КМОП-кристаллов радиомикросхем, на стандартной кремниевой пластине, как не раз отмечалось, например, на Форумах Intel для разработчиков (концепция Radio Free Intel))Причем все эти «чудеса» станут доступны разработчикам приложений и потребителям уже в конце текущего десятилетия, а то и раньше.

Возможности применения «миниатюрного  полупроводникового радио» ограничены только нашей фантазией. Можно организовать сенсорную среду с использованием функций беспроводной передачи данных — например, для температурного или химического анализа. А поскольку  стоимость таких датчиков составит несколько центов или даже долей  цента, то подобные вычислительные устройства легко интегрировать прямо в  окружающую нас среду.

Многообещающе применение сенсоров в  медицине — мониторинг сердечного ритма, кровяного давления и других жизненно важных показателей для  автоматического предупреждения врачей и оказания неотложной помощи. А, скажем, оборудованная разнообразными сенсорами  детская кроватка способна не только контролировать дыхание или температуру  тела ребенка, но и предупреждать  взрослых об опасных изменениях этих параметров или даже самостоятельно предпринимать какие-то меры. А как  вам плавательный бассейн, контролирующий чистоту воды?

Возможности использования сенсорных  сетей простираются далеко за пределы  жилища, офиса или медицинского учреждения — эксперты называют, прежде всего, экологию и службы спасения: крошечные  датчики, разбросанные с самолетов  над лесными массивами, поднимут тревогу при возникновении пожара, помогут отыскать заблудившихся  туристов, передадут в диспетчерский центр по самоорганизующейся беспроводной сети исчерпывающий сведения о состоянии «зеленого океана». Они же могут следить за созреванием урожая, информируя фермеров о нехватке влаги, удобрений и пр. (см. также врезку). Используя сенсорную сеть для сбора информации о состоянии среды обитания в птичьем заповеднике на острове Грейт-Дак (штат Мэн), биологи совместно с сотрудниками Intel получили данные об особенностях поведения редких видов птиц, что раньше было невозможно. И это только малая часть широчайших перспектив сенсорных сетей.

 

В наши дни наука шагает большими шагами вперед. Люди разработали  микрокомпьютеры, микропроцессоры, создали  роботов, которые могут анализировать  получаемую из вне информацию и т.д. Были разработаны всевозможные новые алгоритмы, способы решения тех или иных задач. Если начать перечислять все новшества, то нам просто не хватит для этого времени, ведь с каждым днем появляются все новые и новые изобретения и технологии.

Одной из таких новых технологий является - «Smart Dust» («Умная пыль»). «Smart Dust» - это технология беспроводных сенсорных сетей. Она начала развиваться в середине 90-ых годов. Наиболее успешными исследованиями в данной области были исследования профессора университета штата Калифорнии Кристофера Пистера. После чего эти исследования были активно подержаны оборонным научно-исследовательским центром США (DARPA). Первоначально предназначенные для использования в военных целях, сенсорные сети стали активно применяться и для гражданских нужд. На сегодняшний день рынок беспроводных датчиков активно развивается, создан ZigBee альянс для промышленной поддержки новой технологии, в который входят более 100 компаний.

Эта технология настолько  универсальна, что ее можно использовать практически во всех сферах деятельности человека. Благодаря широкому спектру  используемых датчиков имеется возможность  контролировать всевозможные показатели (температуру, звук, движение, давление и т.д.). Возможность передавать данные через от одного узла другому позволяет разворачивать сети на десятки тысяч квадратных километров. Например, можно следить за жизненными показателями тяжело больных в больнице, при этом находясь в одном месте, или же обеспечить возможность передачи данных об изменениях температур или же возгораниях в лесах. И таких примеров можно привести огромное количество.

Основной задачей при  разработке таких проектов, является обеспечение надежной связи, быстрой  доставки пакетов данных с минимизацией энергоресурсов. К настоящему времени  вопросам связанным с созданием и развертыванием сенсорных сетей уже посвящено большое количество работ, преимущественно зарубежных авторов. Тематика работ простирается от узкоспециальных вопросов, связанных с созданием отдельных компонентов объектов сети (приемопередатчиков, микроконтроллеров, датчиков и т.д.) с низкой ценой и низким энергопотреблением до проблем, которые возникают при эксплуатации сенсорных сетей (вопросы связанные с организацией работы сети, разработка программного обеспечения, привязка месторасположения объектов сети к географическим координатам и др.).

В наши дни разработки в  области беспроводных сенсорных  сетей ведутся с учетом большого территориального покрытия. Новый протокол передачи данных позволит оптимально выбирать маршруты передачи данных, что  обеспечит более эффективную  работу сети и сенсорных узлов.

Глава 1. Беспроводные сенсорные сети

 

Беспроводная сенсорная  сеть (БСС) – это беспроводная система, которая представляет собой распределенную, самоорганизующуюся и устойчивую к  отказам отдельных элементов  сеть, узлами которой являют специальные  устройства – моты. БСС – это  беспроводная сеть, передача информации в которой производится от одного узла к другому, до тех пор пока пакет данных не достигнет удаленного шлюза. От шлюза информация поступает на головной компьютер, который выполняет обработку информации, либо же передает ее дальше.

Мот представляет собой плату  размером обычно не более одного кубического  дюйма. На плате размещаются процессор, память - флэш и оперативная, цифроаналоговые  и аналого-цифровые преобразователи, радиочастотный приемопередатчик, источник питания и датчики. Датчики могут  быть самыми разнообразными; они подключаются через цифровые и аналоговые коннекторы. Чаще других используются датчики температуры, давления, влажности, освещенности, вибрации, реже — магнитоэлектрические, химические (например, измеряющие содержание CO, CO2), звуковые и некоторые другие[1]. Набор применяемых датчиков зависит от функций, выполняемых беспроводными сенсорными сетями. Питание мота осуществляется от небольшой батареи. Моты используются только для сбора, первичной обработки и передачи сенсорных данных. Внешний вид мотов, выпускаемых различными производителями, приведен на рис. 6.1

 
Рисунок 6.1 – Внешний вид мотов.

Основная функциональная обработка данных, собираемых мотами, осуществляется на узле, или шлюзе, который представляет собой достаточно мощный компьютер.Проблема получения сенсорной информации, собираемой мотами, решается следующим образом. Моты могут обмениваться между собой информацией с помощью приемопередатчиков, работающих в радиодиапазоне. Это, во-первых, сенсорная информация, считываемая с датчиков, а во-вторых, информация о состоянии устройств и результатах процесса передачи данных. Информация передается от одних мотов другим по цепочке, и в итоге ближайшие к шлюзу моты сбрасывают ему всю аккумулированную информацию. Если часть мотов выходит из строя, работа сенсорной сети после реконфигурации должна продолжаться. Но в этом случае, естественно, уменьшается число источников информации.

Преимущества технологий беспроводных сенсорных сетей могут  быть эффективно использованы для решения  различных прикладных задач, связанных  с распределенным сбором, анализом и передачей информации. Беспроводные сенсорные сети — это новая перспективная технология, и все связанные с ней проекты в основном находятся в стадии разработки. Укажем основные области применения данной технологии: 
     - системы обороны и обеспечение безопасности; 
     - контроль окружающей среды; 
     - мониторинг промышленного оборудования; 
     - охранные системы; 
     - мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий; 
     - управление энергоснабжением; 
     - контроль систем вентиляции, кондиционирования и освещения; 
     - пожарная сигнализация; 
     - складской учет; 
     - слежение за транспортировкой грузов; 
     - мониторинг физиологического состояния человека; 
     - контроль персонала и т.д.

Представленный список ничтожно мал и практически не ограничен. Из достаточно большого числа примеров использования беспроводных сенсорных  сетей выделим два.

Производство вина — занятие, требующее учета огромного количества разнообразной информации. Вино покупается и продается не на вес или объем (как, например, зерновые или овощи), и его цена во многом зависит от места и года выращивания и  сбора винограда. На качество вина влияет множество факторов, и опытные  виноделы скрупулезно учитывают  при этом малейшие нюансы, чтобы  добиться наилучшего букета напитка. Но если использовать сенсорные сети, то можно «засеять» виноградник  беспроводными датчиками и непрерывно отслеживать температуру, влажность  и другие параметры, важные для созревания каждой лозы. В нескольких хозяйствах в долине Вилламет (штат Орегон) исследователи Intel развернули опытную сенсорную сеть. Руководит проектом профессиональный… психолог Ричард Беквит (Richard Bechwith), использующий исследовательскую технологию, известную как «наблюдение за участниками». Он наблюдает, с одной стороны, за экспертами, которые собирают информацию с сенсоров, размещенных на плантации, а с другой — за самими виноградарями, чтобы понять, какие критерии в области виноградарства важны для тех и других и как эта информация увязывается воедино.

Примером еще одного реализованного проекта является развертывание  сенсорной сети на базе военно-воздушных  сил США во Флориде. Система продемонстрировала хорошие возможности по распознаванию  различных металлических объектов, в том числе движущихся. Применение сенсорной сети позволило обнаруживать проникновение людей и автомобилей в контролируемую зону и отслеживать их перемещения. Для решения этих задач использовались моты, оснащенные магнитоэлектрическими и температурными датчиками. В настоящее время масштабы проекта расширяются, и беспроводная сенсорная сеть устанавливается уже на полигоне размером 10 000x500 м. Соответствующее прикладное программное обеспечение разрабатывается несколькими американскими университетами.

Одной из основных проблем  БСС является ограниченная емкость  батарей, установленных на мотах. Заменять батарее на мотах, в большинстве  случаев задача достаточно сложная. Именно поэтому к настоящему времени  вопросами уменьшения энергозатрат занимается большое число людей. Тематика работ простирается от узкоспециальных вопросов, связанных с созданием отдельных компонентов объектов сети (приемопередатчиков, микроконтроллеров, датчиков и т.д.) с низкой ценой и низким энергопотреблением до проблем, которые возникают при эксплуатации сенсорных сетей (вопросы связанные с организацией работы сети, разработка программного обеспечения и т.д.).Однако наиболее важной задачей является задача передачи данных. Основными проблемами в этой области являются : 
     - уменьшение цикла приема и передачи данных ; 
     - нахождение оптимальных маршрутов передачи данных; 
     - выбор топологии сети; 
     - устойчивость к изменению топологии; 
     - и т.д..

Хотя на данный момент уже  существует большое число разработок, но все эти разработки не является полноценными, т.к. их нельзя применить  для любого круга задач. Для каждой конкретной задачи, необходимо организовать свой подход к решению.Именно поэтому суть данной работы заключается в разработке нового протокола, который будет основан на муравьиных алгоритмах. Основной задачей для данного протокола является поиск оптимального маршрута передачи данных от мотов к основному компьютеру, а так же возможность выбора оптимального маршрута в случае выхода одного или нескольких мотов из строя.

 

 

 

Протокол  СТР

 

Данный протокол обеспечивает передачу данных одному из нескольких возможных приемников данных, тем  самым обеспечивая связь многие к одному на сетевом уровне. БСС  обычно образовывает древовидную структуру, корнями которой являются шлюзы, а листьями - моты. CTP использует кадры  маршрутизации для обновления и  построения деревьев сети.

На рис.6.2 приведен пример дерева сети. Шлюз является корнем, а  другие узлы образуют множества маршрутов, которые подключаются к этому  корню. В СТР не используется адресация, поэтому узел не отправляет пакет определенному корню, а неявно выбирает корень дерева, посредством выбора адресата следующей пересылки.

 
Рисунок 6.2 – Пример дерева коллекции.

Протокол CTP использует 2 формата  кадра: кадр данных и кадр маршрутизации. CTP спроектирован для сетей с относительно низким трафиком, т.к. полосы пропускания канала должно быть достаточно для пересылки кадров маршрутизации в то время, когда передаются кадры данных.

CTP использует ожидаемое  количество пересылок(ETX) в качестве  градиента маршрутизации. Корень  дерева имеет ETX 0. ETX узла равен  ETX родителя плюс ETX связи с родителем.  В конечном итоге СТР, учитывая текущий маршрут, выбирает маршрут с меньшим значение ETX. ETX – представляется как 16-разрядное десятичное вещественное число с фиксированной точкой с точностью до десятых. Например ETX со значением 45, представляется как ETX 4.5, а ETX со значением 10 представляется как ETX 1.

 

Протокол  Tymo

 

Tymo – это реализация протокола Dymo в TinyOS, который является протоколом маршрутизации для мобильных устройств в одноранговых сетях. Сперва протокол разрабатывался для поиска маршрутов поверх IP уровня. Поскольку, протокол Dymo, является реактивных протоколом, то он явно не хранит топологию сети. В случае необходимости отправки данных узел устанавливает маршрут до места назначения. За счет малого обмена информацией о маршрутизации, сокращается сетевой трафик, что позволяет экономить полосу пропускания. За счет малых объемов хранимой информации о маршрутизации, Dymo легко встраивается в ограниченную память мотов.

Когда узлу необходимо получить маршрут, он распространяет Route Request (RREQ) – пакет запорашивающий маршрут между отправителем и получателем. Этот пакет распространяется по всей сети или в пределах некоторого числа соседних узлов. Когда пакет достигает цели (или узла имеющего новый маршрут к цели), узел отправляет Route Replay(RREP). Этот ответ очень похож на Route Request , отличие состоит лишь в том, что пакет имеет одноадресный маршрут и не требует ответа.

Когда узлы получают RREQ или RREP, они сохраняют в кеше информации об отправителе, таким образом они знают путь к источнику полученного пакета, который может быть использован позже (если путь не устаревший), без отправления RREQ. Узлы имеют возможность накапливать путь сопровождаемый пакетом в пакете непосредственно. Таким образом когда узлы отправляют RREQ или RREP в пакете ответа могут получить информацию больше чем путь между двумя узлами .

Когда маршруты не используются в течении длительного времени, они удаляются. Если узел запрашиваем отправку пакета через удаленный маршрут, то генерируется Route Error (RERR) сообщение,чтобы предупредить узел отправитель (и другие узлы), что запрашиваемый маршрут более не доступен. В качестве еще одного механизма обслуживания маршрута, Dymo использует порядковые номера и счетчики переходов для определения полноценности и качества маршрута.

Глава 2. Обзор систем моделирования БСС

 

Каждая сеть требует своего подхода к разработке. Именно поэтому  при разработке сенсорных сетей  и программного обеспечения к  ней большое значение имеют системы  моделирования. Системы моделирования  позволяют разрабатывать аппаратное и программное обеспечение для  мотов со значительно меньшими затратами, чем в случае использования реальных устройств. Так же они позволяют  варьировать различными параметрами, что предоставляет информацию, необходимую  для принятия решения о преимуществе тех или иных параметров в заданной обстановке. Еще более полезными приходятся системы моделирования при разработке и тестировании протоколов передачи данных.

На сегодняшнее время  существует большое количество систем моделирования как специализированных (TOSSIM, SWAN, Em*, GloMoSim и т.д.), так и систем общего назначения (NS2, OMNet++ и т.д.).

TOSSIM – это симулятор  приложений TinyOS. Он является библиотекой TinyOS. Tossim – симулятор дискретных событий. Событие сообщает о получении данных от сенсора, о срабатывании таймера, о передачи пакетов данных или о завершении вычислений. Отсюда следует, что TOSSIM – эмулирует события для беспроводных сенсорных систем, в которых моты работают под управлением TinyOS.

TOSSIM устанавливается на  компьютер вместе с набором  инструментальных средств, необходимых  для создания, компиляции, установки  и отладки приложений для беспроводных  сенсорных сетей. Работа с данных  инструментальными средствами осуществляется  через командную строку.

Основным преимуществом TOSSIM является то, что эмулятор позволяет  моделировать работу приложений, которые  написаны для реальных мотов. Компилятор TOSSIM`а заменяет несколько низкоуровневых компонентов приложения, которые взаимодействуют с аппаратными ресурсами реального мота, компонентам, взаимодействующими с программными реализациями этих устройств в эмуляторе.

TOSSIM преобразует прерывания  компьютера в события эмулятора  и выстраивает их в очередь;  эта очередь событий эмулятора  управляет выполнением приложения  TinyOS для отдельного моделируемого мота. Возникающие события вызывает обработчик прерывания, который посылает сигналы событиям и вызывает команды TinyOS, имитируя то, что происходит в реальных мотах. Эти события и команды TinyOS запускают задачи и инициируют дальнейшую генерацию событий эмулятора.

Еще одна из широко известных  сред моделирования – это среда  AnyLogic. Среда AnyLogic позволяет использовать различные парадигмы моделирования (непрерывное и дискретно-событийное моделирование,многоагентный подход), а также комбинировать их. Важными преимуществами системы являются: 
     - объектно-ориентированный подход к моделированию; 
     - визуальная среда разработки с богатой функциональностью; 
     - возможность использования языка Java.

В системе AnyLogic введено понятие активного объекта (АО) – расширение классических объектов, которые используются в объектно-ориентированных языках программирования. В AnyLogic активный объект может включать также другие элементы.

Если стандартных средств  AnyLogic не хватает для построения модели (или их использование неудобно), есть возможность использования языка Java. В простейшем случае, это сводится к описанию действий, совершаемых при переходе в другое состояние, срабатывании таймера или приходе сообщения. Кроме того, можно добавлять собственный код на Java к активному объекту, а также использовать сторонние библиотеки. Это делает систему AnyLogic легко расширяемой. NS2 – известный симулятор сетей с открытым кодом. Это система дискретного моделирования событий сети. NS широко используется для моделирования протоколов, а также научных исследованиях сетей. Система поддерживает ряд популярных сетевых протоколов. Позволяет создавать модели проводных и беспроводных сетей. Данная система позволяет реализовать практически любую модель за счет возможности дописать симулятор.

На основе всего изложенного  можно сделать вывод, что на данный момент существует большое число  средств, для моделирования БСС. Все имеют свои плюсы и минусы. Для поставленной задачи наиболее приемлемым являются симулятор TOSSIM. Данный вариант  выбран по следующим причинам: 
     - симулятор разработан специально для БСС; 
     - эмулируер работу приложений написанные для реальных мотов; 
     - бесплатное распространение; 
     - позволяет эмулировать работу БСС под управлением TinyOS, которая является факетически стандартом для БСС.

 

Обзор методов  обеспечения взаимодействия узлов  БСС

 

Для обеспечения взаимодействия узлов БСС можно использовать достаточно большое число методов, например : 
     - теории вероятности; 
     - вычислительной математики; 
     - теории стохастических процессов; 
     - оптимизационные алгоритмы и т.д. 
Рассмотрим несколько существующих методов.

Метод коллективной передачи данных. Сущность метода заключается  в следующем. После того, как связность  сети резко падает в результате выхода из строя узлов вокруг базовой  станции, оставшиеся узлы объединяются в кластеры и передают собранную информацию коллективно, используя принцип когерентной передачи информации. Это значительно увеличивает расстояние, на которое могут передать узлы и, таким образом, можно ожидать повышения связности сети и продления времени жизни. Под временем жизни сети понимается период времени до падения связности ниже определенного порога.

Алгоритм многозвенной передачи данных. Суть алгоритма заключается  в том, что отправка сообщений  из одной точки сети в другую по цепочке промежуточных узлов  вместо прямой дальней радиопередачи. Для синхронизации узлов предлагается использовать периодически повторяющуюся  волну распространения сервисных  сообщений, расходящуюся из центра сети, в дополнение к сходящейся волне  передачи данных. Встречные волны  должны быть разнесены во времени  для предотвращения пересечений. Оптимальным  является режим, когда управляющая  волна испускается базовой станцией сразу же после прихода волны  с данными, так как таким образом  максимизируется возможная ширина сети. Минимальный допустимый период следования волн зависит от ширины сети и времени прохода волны через один уровень.

Метод определения координат  в БСС. Суть метода заключается в  поиске географического местоположения объектов беспроводной сети, что в  свою очередь позволяет упростить  формирование, в стандарте ZigBee, таблиц маршрутизации. Для реализации данного метода использовались методы Колмановской фильтрации и методы теории стохастических процессов.

Муравьиные алгоритмы. Данные алгоритмы являются широко известными. Этот метод дает хорошие результаты при решении задач оптимизации  больших размеров. Достаточно хорошо зарекомендовали себя для расчетов телекоммуникационных и компьютерных сетей. В настоящее время получены хорошие результаты для решения  таких сложных задач, как задача коммивояжера, раскраски графа, задача оптимизации сетевых трафиков и т.д.

Заключение 

 

Укажем, что в первую очередь  отличает беспроводные сенсорные сети от обычных вычислительных (проводных  и беспроводных) сетей:

• полное отсутствие каких бы то ни было кабелей — электрических, коммуникационных и т.д.;
• возможность компактного размещения или даже интеграции мотов в объекты окружающей среды;
• надежность как отдельных элементов, так и, что более важно, всей системы в целом; в ряде случаев сеть может функционировать при исправности только 10-20% сенсоров (мотов);
• отсутствие необходимости в персонале для монтажа и технического обслуживания.

Сенсорные сети могут быть использованы во многих прикладных областях. Беспроводные сенсорные сети — это  новая перспективная технология, и все связанные с ней проекты  в основном находятся в стадии разработки. Укажем основные области  применения данной технологии:

• системы обороны и обеспечение безопасности;
• контроль окружающей среды;
• мониторинг промышленного оборудования;
• охранные системы;
• мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий;
• управление энергоснабжением;
• контроль систем вентиляции, кондиционирования и освещения;
• пожарная сигнализация;
• складской учет;
• слежение за транспортировкой грузов;
• мониторинг физиологического состояния человека;
• контроль персонала.

Из достаточно большого числа  примеров использования беспроводных сенсорных сетей выделим два. Наиболее известным является, пожалуй, развертывание сети на борту нефтяного  танкера компании ВР. Там с помощью  сети, построенной на основе оборудования Intel, осуществлялся мониторинг состояния судна с целью организации его профилактического обслуживания. Компания BP проанализировала, может ли сенсорная сеть работать на борту судна в условиях экстремальных температур, высокой вибрации и значительного уровня радиочастотных помех, имеющихся в некоторых помещениях судна. Эксперимент прошел успешно, несколько раз автоматически осуществлялись реконфигурация и восстановление работоспособности сети.

Примером еще одного реализованного пилотного проекта является развертывание  сенсорной сети на базе военно-воздушных  сил США во Флориде. Система продемонстрировала хорошие возможности по распознаванию  различных металлических объектов, в том числе движущихся. Применение сенсорной сети позволило обнаруживать проникновение людей и автомобилей  в контролируемую зону и отслеживать  их перемещения. Для решения этих задач использовались моты, оснащенные магнитоэлектрическими и температурными датчиками. В настоящее время  масштабы проекта расширяются, и  беспроводная сенсорная сеть устанавливается  уже на полигоне размером 10 000x500 м. Соответствующее  прикладное программное обеспечение  разрабатывается несколькими американскими  университетами.

 

Список  использованных источников

 

2. Максим Сергиевский  - Беспроводные сенсорные сети 

4. Александр Карабуто - Сенсорные сети 

5. Иванов Евгений Владимирович - Автореферат диссертации на  соискание ученой степени кандидата  технических наук

 
         6. Дорошенко А.Е - О моделировании  сенсорных сетей средствами высокого  уровня 
       

7. Максим Сергиевский  - Беспроводные сенсорные сети: эмуляция  работы. Часть 4  
     

8. Сергей Баскаков и  Владимир Оганов - Беспроводные сенсорные сети на базе платформы MeshLogic