Сенсорные системы

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