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Autonomous framework for supporting energy efficiency and communication reliability for periodic data flows in wireless sensor networks
Khader, Osama
In dieser Arbeit entwickeln und untersuchen wir einen neuartigen dezentralen, selbstlernenden und adaptiven Ansatz um hohe Zuverlässigkeit, geringe Latenz und Energieeffizienz für niederratigen periodischen Datenverkehr in drahtlosen Sensornetzen zu erreichen. Mit diesem Ansatz zielen wir auf Anwendungen in den Feldern der Umweltbeobachtung, Gebäudeautomation, Industrieautomatisierung, oder Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt. In diesen Anwendungsklassen werden oft eine Vielzahl von Sensorknoten in einem vorgegebenen räumlichen Gebiet plaziert um periodisch eine Vielzahl physikalischer Signale zu übertragen.
Viele Sensornetze haben bestimmte Beschränkungen gemein. Ein Beispiel ist die relative geringe Übertragungsreichweite eines Sensorknotens, welche hilft, seine Lebensdauer zu verlängern. Eine andere wichtige Eigenschaft folgt aus der grossen Anzahl der Sensorknoten in vielen Anwendungen. Sensorknoten können dem Netz zu beliebigen Zeiten beitreten oder es verlassen, und die drahtlosen Verbindungen zwischen den Knoten können sich über die Zeit verändern. Somit sollten die Kommunikationsprotokolle selbst-organisierend sein und ohne menschlichen Eingriff auskommen. Weiterhin sollten Protokolle für Sensornetze keine übermässigen Anforderungen in puncto Rechenleistung oder Speicherverbrauch stellen.
Darüber hinaus wird die Zuverlässigkeit der Kommunikation in Sensornetzen durch Phänomene wie Mehrwegeschwund und schmalbandige Interferenz eingeschränkt. Geringe Zuverlässigkeit führt zu Paketverlusten, was wiederum energetisch aufwendige Übertragungswiederholungen und grössere Latenz nach sich zieht. Ausserdem haben Sensorknoten unterschiedliche Senderaten, und diese können sich mit der Zeit ändern. Ein möglicher Grund für geänderte Senderaten sind Veränderungen in der Umwelt (zum Beispiel senden Helligkeitssensoren mehr Daten während der Dämmerung, weil die Veränderungsrate dort am grössten ist). Diese Variabilität in den Senderaten verlangt nach einer Adaption des Netzes.
Eine Schlüsselfrage ist somit, wie (energiesparende) Schlafaktivitäten am besten unterstützt werden können, während das Netz gleichzeitig eine hohe Kommunikationszuverlässigkeit, geringe Latenzen, und eine gute Adaptivität an Laständerungen aufweist.
In dieser Arbeit entwickeln und untersuchen wir eine neuartige Lösung um diese Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu aktuellen TDMA-basierten Systemen wie WirelessHART (welches einigen Verwaltungsaufwand für Zeitsynchronisation und andere Zwecke betreibt) benötigt unser Ansatz keine aufwendigen Management-Protokolle, sondern benutzt ausschliesslich die Periodizität des eigentlichen Datenverkehrs.
Zwei wesentliche Ideen werden eingeführt. Erstens: Sensorknoten die Pakete weiterleiten tauschen keine Informationen über die Periode und über die Zeitbasis aus, sondern schätzen die Periode und die durchschnittlichen Schwankungen derselben direkt aus Beobachtungen des Datenverkehrs. Darauf basierend bestimmt der Knoten dann die Zeiten zu denen er schlafen kann und zu denen er wach sein muss um das nähste Paket zu empfangen. Zweitens: alle Knoten des Sensornetzes (Quellen und Weiterleitungsknoten) wechseln für jedes neue Paket die Übertragungsfrequenz. Hierbei sind Quellenknoten unabhängig voneinander, d.h. sie wählen ihre eigenen Perioden und Kanäle autonom. Ein Knoten der Pakete weiterleitet benutzt die geschätzten Perioden dann auch, um zu bestimmen wann er als nächstes den Kanal wechseln muss.
Unser Ansatz erzielt gegenüber einem Vergleichssystem mit nur einem einzigen Kanal erhebliche Verbesserungen in der Energieeffizienz und der Zuverlässigkeit. Auch im Vergleich zu einem WirelessHART-basierten Vergleichssystem ist unser Ansatz in puncto Energie, Latenz und Adaptierbarkeit überlegen. Für unsere Auswertungen haben wir Experimente und realistische trace-basierte Simulation benutzt, und zwar sowohl für unseren eigenen Ansatz als auch für die Vergleichssysteme
In this thesis we propose, design, and evaluate a novel decentralized, adaptive and self-learning framework to efficiently support low-rate periodic traffic applications in wireless sensor networks (WSNs).
In many application areas like: environmental monitoring, building automation, industrial automation, aerospace applications wirelessly connected sensor nodes are expected to periodically report their sensor readings.
One of the most widely used solutions for such applications is WirelessHART, featuring multi-hop configurations with strictly time- synchronized slotted operation and frequency hopping as its basic mechanisms. High packet delivery ratio is achieved, as the frequency diversity provides high robustness against frequency selective fading and interference, while time slotting provides the possibility to push nodes into power saving modes for most of the time (in fact, all the time while they are not scheduled to transmit or receive). A well-known disadvantage of this approach is the necessity of complex schedule computations and its implications (i.e. the complexity of deriving and deploying new schedules in case of traffic changes, such that changes of traffic periodicity).
This issue was the main motivation of this work. Traffic rates may change frequently due to the changes in the monitored environment (e.g. light intensity changes between day and night, with most traffic occurring during twilight times where the rate of change is the largest), which implies the need of an agile adaptive traffic policy.
The key question is therefore, how energy efficient operation (i.e. high level of sleeping) can be achieved under such variable traffic conditions - while ensuring low delay and high packet delivery ratio.
In our approach, no explicit time synchronization among the nodes is needed. Each traffic relaying node (forwarder) starts its operation with excessively long “wake-up periods” and estimates the suitable times for more aggressive sleeping and shorter wake- up periods by computing the statistical parameters of the passing traffic. Naturally, if the traffic periodicity and/or jitter changes, the node will properly adapt to the new situation. This basic approach has been extended to efficiently support numerous, and possibly intersecting packet flows.
In full understanding of the reliability advantages offered by the frequency hopping solution in an equally autonomous way (i.e. without explicit signaling), this feature has also been incorporated into our design.
For the purpose of performance evaluation, the newly developed approach and WirelessHART have been extensively simulated (using realistic channel traces available in literature); in addition measurements of real implementation have also been performed. The solution has been shown to achieve its major goal – flexibly and efficiently following the traffic changes. Our approach, parameterized for minimum energy consumption, could be proven as clearly superior to WirelessHART in this metric, as well as in end-to–end delay under several test scenarios. Such aggressive power-saving characteristic has resulted in a slightly worse packet delivery ratio. However, different parameterizations allowing balancing different power saving modes vs. delivery ratios are also possible.
