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论文学习交流. 陈 伟. 2008.5.30. 单跳无线传感器网络中系统设计相关问题 SYSTEM DESIGN ISSUES IN SINGLE-HOP WIRELESS SENSOR NETWORKS. Sunayana Saha and Peter Bajcsy National Center for Supercomputing Applications (NCSA) University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois, USA ssaha@uiuc.edu, pbajcsy@ncsa.uiuc.edu.

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  1. 论文学习交流 陈 伟 2008.5.30

  2. 单跳无线传感器网络中系统设计相关问题SYSTEM DESIGN ISSUES IN SINGLE-HOP WIRELESS SENSOR NETWORKS Sunayana Saha and Peter BajcsyNational Center for Supercomputing Applications (NCSA)University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois, USAssaha@uiuc.edu, pbajcsy@ncsa.uiuc.edu

  3. 摘要Abstract • 带着最大化信息内容和最小化信息丢失这两目的,在本文中我们提出一种对无线传感器网络优化的研究。信息内容有以下几方面组成:(a)参考时间点,(b)每一个传感器感知数据的时间戳,(c)原始传感器感知数据,(d)转化为工程单位的校准数据。传感器网络中信息的丢失是使用传感器感知数据的数量来衡量的,并且用来作为衡量丢失数据的感知数据必学是有网络中某节点对另外节点所请求而不能到达的数据。这里我们将对Crossbow公司的MTS-101CA Mica传感器节点进行描述,并且基于它对之前所说的那两个目标进行优化。与其他许多这方面研究的努力相比,我们主要集中对连续对周围环境进行感知和连续传输数据给基站的传感器网络进行研究。这样我们研究的网络就固有地产生大量的通信量,但是这个可以应用于对危险环境连续变量的监控。

  4. (一)引言Introduction • 任何需要连续感知,处理和对周围环境(如温度,亮度,运动,声音等)的应用都可以开发灵巧的微型电机系统传感器,传感器数据可加以分析,使智能推论有关环境在许多应用中,包括监测战场,生境监测[ 1 ]有趣的鸟类和动物,结构材料的健康监测[ 2 ] , 抗震结构设计,和家居安全或家中功率消耗控制。 • 虽然最近的MEMS传感器技术创新呈现出显着的承诺,在许多应用领域,它也暴露了若干技术限制,必须加以改善。简单来说, 限制包括记忆和能源的限制, 广播范围内,可用的处理能力( CPU )的, 传输速率,同步困难和鲁棒性方面的无线信息的损失。 许多这些技术上的限制,是可以克服的,由优化无线传感器网络的设计。

  5. 传感器网络系统设计 • 我们设想,许多应用将使用这些基于MEMS的传感器传感器'不断'的意识室内环境。 这不同于其他大多数传感器的应用传感器被置于户外和数据是后天只在特定条件下一样,当一个有趣的事件发生或提示时,由用户。一个简单的应用需要连续传感可以, 例如,监测和检测,逐步改变在氛围条件的过程中,一些实验在实验室里。连续传感也可以须在室内危害检测系统的地方环境必须不断地感受到,和反馈给人类督察。这种监测系统将需要意识,环境不断和发送数据,定期向基地台。 在我们调查的影响因素有效的数据收集在这样一个室内设置不断遥感传感器网络

  6. 相关工作 • 传感器网络中,像任何其他即将举行的领域,有许多有趣的挑战,并已总理的焦点,许多研究者。了大量的工作,已经做了对传输协议为介质访问控制( MAC )的[ 8 ] , [ 9 ] , [ 10 ]考虑到限制特定的传感器网络。不过,而非的MAC协议,我们更关注的数据在通信协议的应用水平和假定一个合理的MAC层是已经到位,在在较低的水平。想法一样, '数据聚集[ 6 ]和'定向扩散' [ 7 ]是小说范式效率和能源知道,数据通信,并应用于多跳网络。在一个单跳网络如一个,我们已聚集的数据是不是必需的。 每个节点传输数据独立,向中央处理和测井单位,无需复杂的逻辑就聚集传感器节点。目的我们的研究是测量的数据量,失去了在'一单跳,不断遥感和转递网络' ,在室内环境。因此,我们的传感器网络在本质上产生的交通非常繁忙。

  7. 传感器网络硬件 • 为我们的实验中,我们使用的MTS - 101ca云母传感器提供的十字公司[ 11 ] 。这些传感器编程tinyos [ 12 ] ,一个开放的源代码作业系统开发的研究人员在加州大学伯克利分校,并积极支持由一个大的社区用户。每个传感器装有符合下列( 1 )热敏电阻和照片传感器, ( 2 ) 4兆赫atmega一百二十八升处理器, ( 3 ) 128 K字节的Flash ,面积字节SRAM和面积字节的EEPROM , ( 4 ) 916mhz 无线电收发器与数据速率最高的40kbits/sec ,及( 5 )重视机管局( 2 )电池组

  8. 实验结果分析 我们会先分析两个数据收集计划单独对越来越多的节点和三传感器节点的空间安排,我们所说的上面的。实验,以测试的干扰与其他无线设备只进行了最佳的数据收集计划。所有传感器节点提供全新的电池在开始实验,从而有类似的电池电量。这是很重要的一提,作为电池电量决定的力量数据传输和接待

  9. 结论 在这项研究中我们已讨论了很多设计问题关注的一个传感器的应用。我们曾尝试评估不同的传感器网络设置估算的成效。我们进行的实验和分析的结果,找到最好的方法来部署传感器以及收集数据,从他们在一个单跳室内传感器网络。 两国之间的数据收集技术-' a utosend' 和'查询' , ' autosend '了较轻的数据损失。与'查询'计划有一定会有损失,除非基地站和传感器节点是完全同步,节点不失败,在两者之间。 1 应用程序需要不断的监测和传感该环境将需要的数据传输不断向基地站,以避免记忆体短缺对传感器。根据我们的实验,例如一应用的设计应该使用' autosend ' 计划,以便收集数据。我们的实验也帮助我们实现的潜在可能出现的问题由于在场的其他装置,可以干预传感器网络的广播电台播送。 本研究探讨MEMS的智能网络系统设计问题。这项研究的结果将指导我们的未来的应用设计,并帮助兴建更多强大的无线传感器网络

  10. 使用无线以太网来定位Using Wireless Ethernet for Localization Andrew M. Ladd, Kostas E. Bekris, Guillaume Marceau, Algis Rudys,Dan S. Wallach and Lydia E. KavrakiDepartment of Computer ScienceRice University

  11. 摘要Abstract • IEEE 802.11无线以太网已成为室内和短距离通信的事实标准了。许多移动设备如移动机器人,手提电脑,PDA已经使用这种协议来进行无线通信了,许多无线以太网卡测量接收到的信号强度。这篇文章中研究了使用传感器来实现地位的可行性。使用一个贝叶斯地位框架,我们给出实验来说明现在可以买得到的无线硬件来精确定位,并且可以追踪目标。

  12. (一)引言Introduction • 最近的进展,在无线网络,使得价格低廉和快速。在IEEE 802.11b无线以太网标准已部署在行政长官的建筑物,博物馆,医院, 商场及其他的室内环境[ 19 ] 。 许多移动机器人已经利用无线网络为沟通。无线以太网设备的测量信号实力的一部分,他们的正常运作。信号强度往往是不同的显着cantly与立场和障碍,在环境[ 12 ] 。我们认为,小康- -大陆架无线以太网适配器对移动机器人或其他装置,如1 笔记型电脑或PDA ,可用于全球构成的估计。 确定构成该机器人从物理传感器被称为“最根本的问题提供移动机器人的自主能力“[ 4 ] 。本地化在户外设置,可以轻易取得的使用全球定位系统[ 18 ] 。不过,在室内,那里有许多有趣的移动机器人的应用,地位是确定的使用各种传感器,如视觉,声纳,红外和激光测距。选择合适的传感器来推断的立场取决于各种设计的考虑因素,例如成本,纾缓部署和供货情况的计算资源

  13. 相关工作 • 最简单的技术用于移动机器人定位已得到的DR 。与航迹推测错误是补充到绝对构成的估计和积累。三角技术也被用来,各种传感器用来提取物的里程碑,从环境和地标三角机器人的立场。这个工程时, 传感器是可靠的和相对无噪音的,但叶片几个问题的解决, [ 6 ] 。卡尔曼lters也引进的问题确定立场, [ 21 , 17 ] , 各种传感器数据融合,以取得新的立场估计。此方法依赖于线性假设或对存在一个良好的线性。可以说是最强大的算法的日期是基于贝叶斯推理,在特别是马尔可夫模型[ 15 , 8 ]和蒙特卡罗本地化[ 7 , 23 ] 。各种离散化计划,可以聘用但往往占用网格和点集是受雇于。如果没有实用的理论模型是可用的,条件概率分布可以直接取样。另外,环境可以仿照与拓扑图,例如,作为一个广义Voronoi图[ 2 ] ;本地化在这方面的范式是的基础上确定节点的图形,从几何环境信息[ 16 ] 。文学在这ELD是广阔的,但其他工程提供概述了当前的技术[ 14 , 22 ] 。

  14. 2.1 地域性广播 • 因为位置信息编码在IP地址中,我们能够定义一个局部子网作为一个节点集合,这个集合有共同的地址前缀,并且实现简单的区域广播机制,这与普通的IP子网广播相同。这种机制不需要逻辑位置与物理位置特殊的映射。例如,GeoCast。 • 2.2 处理重复的地址 • 以空间位置分配的IP地址不保证唯一性,因为两个或者更多相邻的节点可能获取到相同的位置坐标,并因此而构建了相同的地址。有相同地址的节点他们之间是邻近的,尽管如此,这也可以帮助解决路由问题;有相同地址的节点可能有大部分相同路由路径。网络中传输层端口号的不同使得他们能够收的到各自的无线通信,这可以通过被动的监听附近的通信而达到。

  15. 在无线以太网中传播的RF信号 • 在IEEE 802.11b标准使用的无线电频率,在2.4 GHz的频带,这是许可的免费世界各地。那个可用适配器是基于无线扩频技术使干扰对一个单一的频率并不座信号[ 5 ] 。准确预测信号强度是一个复杂的和困难的任务,因为邪教的信号传播是由不可预测的手段[ 19 ] 。由于重新第二节,折射,散射和吸收的无线电波由结构建筑物内, 传输的信号,最常见的到达接收更多比1的路径,导致在一个现象,称为多径衰落[ 12 ] 。在2.4 GHz的频带,微波烤炉,蓝芽装置, 2.4 GHz无绳电话和焊接设备可以干扰的来源。最后, 2.4 是一个共振频率,因此,水和人吸收信号。噪音是介绍了通过敏感性大气参数和干扰。信号元件从抵港的间接路径和直接路径,如果存在, 相结合,并产生一个扭曲的版本的传送信号。收到的信号的变化而变化,根据时间和的相对位置,发射器和接收器。所幸的是, 信号亲本港就业辅导组倾向于保持大约相同超过短距离[ 12 ]

  16. 办法论 • 我们进行了实验,由一个人经营者携带的HP omnibook 6000笔记本电脑与一个PCMCIA Linksys的无线以太网卡。这尤其是信用卡使用该Intersil的prism2芯片组。我们莫迪教育署的标准的Linux 内核驱动程序此卡的支持了一些新的功能: 扫描和记录硬件MAC地址和信号强度的数据包,使用滥交模式,以及自动扫描基站。 • 我们需要一个不断的根源信号从所有基地台为最佳结果。不幸的是,这意味着我们不能只是被动的观察员出席了会议。虽然我们可以简单地把网络接口适配器到混杂模式,并听取被苹果机场的基地台和人之间展开二和三米,离地面。我们有一个相当准确地图的建设,我们已处理,以马克小康自由空间和障碍。该像素分辨率约为6 厘米在此地图

  17. 我们的模型:该定位,我们实施运作在一般的框架内,贝叶斯推理本地化[ 22 , 8 , 15 ] 。我们选择了一个国家的空间和观察的空间,估计所需的条件概率分布和明确整合。 • 建筑物几何学:我们经营的关于第三次oor邓肯霍尔在莱斯大学,在四个走廊显示,在图2 。两个较长的走廊(走廊1和2 )措施一〇五英尺,和两个较短的走廊(走廊3和4 ) 措施56英尺。走廊里一有一个基地站附近一结束, 走廊和2有一个基地站真的接近中。 走廊3日和4显着,因为它们是开放的上述和无论是部分(在该案件的走廊4 )或完全(如属对走廊3 )开放对双方。 • 传感器与隐藏马克融合模型:第二过滤器,我们实施需要的输出推理发动机作为一个流定时观测,并试图稳定分布注意到,一个人携带一台笔记本电脑通常不会移动非常快。这种计算可达到与高得多的程度的精确使用odometry从一个移动机器人。 我们模型的移动运营商试图跟踪她的地位, 一隐马尔可夫模型( HMM ) 。我们使用更多的离散nely 状态空间比贝叶斯推理引擎和尝试插补我们的立场出流测量未来从这个lter 。这样的设计作出决定之后,看到天真平均的lter产生的结果与两次精度,我们预计为点,我们曾没有采取任何训练样本。

  18. 结果 • 在本节中,我们描述的几个实验尝试客观地测量的精度和可靠性使用无线以太网本地化。 • 训练过程:我们的系统的训练,采取样本在各点在世界上是由三个不同的运营商。 每家营办商,民政事务总署举办一台笔记本电脑,停滞不前数秒在每个采样点,以做到这一点。我们假定采样数据是独立的经营者,这就是说,我们认为,衡量分布将相对不受谁了数据。的数据量所采取的每个点是不同的自适应根据一个简单的启发式哪些措施收敛速度,以一个稳定的分布。 一旦抽样分布在每一个有形基地站已融合超出某一阈值,我们停止这一进程。 这使我们能够自适应确定有多少采样是必要的作为一个功能的变化信号。在我们的情况下,通常的采样时间不等,从十秒左右一分钟

  19. 结论 • 在我们的实验,我们可以衡量和跟踪的立场,坚定地与1.5米的误差分布在一个标准偏差。我们使用了Intersil的prism2芯片组为我们的无线以太网卡和苹果机场为基地站,无论是现成的和廉价的硬件产品。建设我们的运作在已相当复杂几何形状和基站被放置在一年多前,我们开始我们的工作。那个基站布局是选择的通信可靠性的原因。实验所进行的人类营办商其中介绍了错误,由于信号的吸收和缺乏对odometry 。然而,结果是有效的本地化通过与不同的硬件或与移动机器人。在…内事实上,类似的实验进行了一个机器人可能会得到显着cantly更精确的,因为我们的错误,避免吸收诱导经营者和有odometry作为一项额外传感器。在本文中,我们提供了强有力的证据表明,可靠本地化与无线以太网是可以实现的

  20. 谢谢 • 2008.5.30

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