CC BY
111
8. Бабич, Ю. О. Оценка числа вынужденных потерь цикловой синхронизации [Текст] / Ю. О. Бабич // HayKOBi пращ ОНАЗ iM. О.С. Попова. - 2012. - №2. - С. 117-119.
9. ITU-T Recommendation G.826 Error performance parameters and objectives for international, constant bit rate digital paths at or above the primary rate [Text] / Approved 2002-12-14. - Geneva: ITU, 2002. - 34 p.
10. Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования [Текст] / Е. М. Четыркин. - М.: Статистика», 1977. - 200 с.
11. Nikityuk, L. Influence of Frame Aligner's Probabilistic and Time Characteristics on CESoETH Channel Usage Efficiency [Text] / L. A. Nikityuk, Y. O. Babich // Proceedings of the International Conference TCSET'2014 Dedicated to the 170th anniversary of Lviv Polytechnic National University (Lviv-Slavske, Ukraine). - Lviv: Publishing House of Lviv Polytechnic, 2014. - P. 465-466.
12. Сукачев, Э. А. Сотовые сети радиосвязи с подвижными объектами [Текст] / Э. А. Сукачев. - Одесса: ОНАС им. А.С. Попова, 2013. - 256 с.
13. Спецификация оборудования Nokia FlexiHopper [Электронный ресурс] / ТелекомКонсалтинг. - Режим доступа: \www/ URL: http://telekom.org.ru/katalog-naimenovanii-res/nokia-flexihopper-7/ - 06.07.2014 г. - Загл. с экрана.
-□ □-
У статтi проаналiзованiрiзнi моделi збору тформацп з бездротовог сенсорног мережi, що ^нують на даний час. Аналiз показав, що вибiр моделi встановлюе обме-ження застосування мережi. Пропонуються рiзнi тдхо-ди, по яким можливо оптимiзувати такий збiр тформацп. Встановлено, що гiбридна модель збору тформацп дозволяе об'еднати декшька моделей для ршення кон-кретног задачi роботи мережi
Ключовi слова: модель збору тформацп, бездротовi сенсорт мережi, маршрутизащя, оптимiзацiя, хвиле-
подiбна передача
□-□
В статье проанализированы различные модели сбора информации с беспроводной сенсорной сети, которые существуют в настоящее время. Анализ показал, что выбор модели накладывает ограничение применимости сети. Предлагаются различные подходы, по которым можно оптимизировать сбор информации. Установлено, что гибридная модель сбора информации позволяет объединить несколько моделей для решения конкретной задачи работы сети
Ключевые слова: модель сбора информации, беспроводные сенсорные сети, маршрутизация, оптимизация,
волнообразная передача -□ □-
УДК 004.75:621.396.1
pOI: 10.15587/1729-4061.2014.28008|
АНАЛ1З МОДЕЛЕЙ ТА ОПТИМ1ЗАЦМ ЗБОРУ ШФОРМАЦП В БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖАХ
П. В. Гал к i н
Асистент Кафедра проектування та експлуатацп електронних апаралв Хармвський нацюнальний ушверситет радюелектроыки пр. Ленша, 16, м. Хармв, УкраТна 61166 Е-mail: : galkinletter@ukr.net
1. Вступ
За останне десятирiччя широке поширення одержали бездротовi сенсорт мережi (БСМ). Бездротова сенсорна мережа являе собою розподшену систему збору, зберпання i обробки шформацп.
Побудова системи мониторингу розподшених в просторi сенсорних вузлiв являе собою досить складну задачу. Вимiрювання рiзних параметрiв спостережувано! характеристики, що змшюеться як у простор^ так i в чаи, може породжувати знач-ний потж шформацп. БСМ повинна забезпечувати надшну i своечасну доставку цього трафжу. В ба-гатьох системах, особливо природних, важко або зовим неможливо тдготувати шфраструктуру для побудови тако1 мережь Ви щ чинники обумовлюють штерес дослщниюв у данш област до розподiлених систем збору, доставки та обробки шформацп. 1с-нуючi моделi збору iнформацii в БСМ накладують
обмеження на ix використання. В той же час не шнуе модел1 збору, яка здатна, з деякими обмеженнями, застосовуватися для р1зних за призначенням БСМ. бдиною моделлю, що частково задовольняе цю ви-могу, е пбридна.
В робот розглядаються модел1 збору шформацп в бездротовш сенсорнш мереж1, що шнують на даний час, та пропонуються тдходи, по яким можливо оп-тим1зувати такий зб1р iнформaцii.
2. Аналiз лiтературних даних i постановка проблеми
Проблема оргашзацп та оптимiзацii збору даних в бездротових сенсорних мережах активно вивчаеться вченими з рiзних краiн свггу. У числi наукових шкiл, яю зробили серйозний внесок у проблематику розроб-ки протоколiв i моделей для бездротових мереж, слвд перелiчити багато дослiдницьких центрiв.
Серед них особливо слвд видшити групу MANET [1]. (Mobile Ad-hoc Networks) при оргашзацп IETF (Internet Engineering Task Force). Основна мета роботи ще1 групи - стандартизащя функщональних можли-востей протоколiв IP маршрутизацп для бездротових систем. Група проводила дослщження як статичних, так i динамiчних топологiй з великою мшливштю, пов'язаною з мобiльнiстю пристро'!в та шшими факторами.
У калiфорнiйському ушверситет в 2002 роцi був створений центр - Center for Embedded Networked Sensing (CENS) [2], який орieнтований на розробку систем на базi бездротових сенсорних мереж та застосу-вання 1х в наукових i соцiальних проектах. За останш роки були проведенi дослщження мереж iз складною топологieю.
В дисертацшнш роботi James E. Weimer, що роз-роблялась в ушверситет Карнегi-Меллон, були до-слiдженi особливост протоколiв маршрутизацii для спецiальних бездротових мереж [3].
У Санкт-Петербурзькому ушверситет телеко-мунiкацiй iм. проф. М. А. Бонч-Бруевича були проведет дослiдження сенсорних мереж як штелектуально'! iнфраструктури в рамках науковоi школи «Интернет вещей и самоорганизующиеся сети» тд керiвництвом Е. А. Кучерявого [4-6].
В шституп радiотехнiки та електрошки iм. В. А. Ко-тельникова РАН, м. Москва, було проведено роботи по створенню електронних компоненив для бездротових сенсорних мереж [7, 8].
У Нижегородському державному ушверситеи iм. Н. I. Лобачевського були розроблен новi способи передачi iнформацii в бездротових мережах, заснован на властивостях середовища передачi даних [9].
Серед росшських учених можна вщзначити працю Д. А. Молчанова [10] тд керiвництвом Е. А. Кучерявого, в галузi самооргашзованих сенсорних мереж.
Результатом робiт по стандартизацп БСМ стало сiмейство стандарпв IEEE 802.15.4 [11].
БСМ як системи мониторингу параметрiв об'ектiв на базi дискретних бездротових сенсорних мереж опи-санi в роботах М. Н. Терентьева [12].
Виршенням завдань, пов'язаних з ощнкою, аналь зом i ефективним управлiнням iнформацiйними потоками в БСМ, займалася I. А. 1ванова [13]
Дослщженню енергоспоживання [14] та створенню програмних i апаратних засобiв БСМ [15] ве-лику увагу придiляе американська компашя Texas Instruments (радiомодулi СС2530 та ш.). Також вироб-ництвом радюмодулей займаються наступнi компанii Atmel, Digi International, Ember, Freescale, Samsung, STMicroelectronics, Microchip Zigbee. Радiомодуль мож-на використовувати окремо з будь-яким процесором i мiкроконтролером. Як правило, виробники радюмо-дулiв пропонують також набiр програмного забезпе-чення.
Аналiзу енергоциклiв вузлiв БСС прид^или свою увагу Зеленiн А. Н., Власова В. А. [16].
Оптимiзацiя збору iнформацii в БСМ розглядалась в робоп [17] iз використанням нейронноi мережi з градiентним алгоритмом навчання, а в дисертацшнш робоп [18] А. Е. Жевак запропонував модель збору за розкладом. На вщмшу вщ iнших, дана модель враховуе
наявшсть у радiотрансиверiв вузлiв мережi декiлькох дискретних рiвнiв потужностi.
У роботi [19] розглядаеться питання створення iмiтацiйноi моделi бездротово! сенсорно! мережi, яка емулюе iснуючi протоколи передачi даних, з метою отримання даних для розрахунку середньо! юлькост пересилання пакетiв даних.
Оптимiзацiю передачi iнформацii в БСМ проводили рiзними методами, один з них - енергетичне балан-сування [20] мереж^ iнший - позищонування вузлiв [21], або - маршрутизащя на основi енергетичного балансування [22] та додаткове структурування на основi кластерiв [23].
Модель збору при практичнш реалiзацii переходить в протокол передачi на основi алгоритму маршрутизацп та запропонованих метрик [24].
Основною щеею алгоритмiв збору даних за розкладом [18] е створення деякого розкладу збору даних для вузлiв мережь Розклад прописуеться для кожного вузла, який вш повинен виконувати. При цьому час може бути розбитий на штервали. Як правило, розклад будуеться таким чином, щоб виключити дублювання передачi даних . Адаптивн моделi [25] реалiзують iдею так званих самооргатзуючих бездротових сенсорних мереж. Основний сенс полягае в тому, що в мережi не кнуе нiякого заданого ззовн розкладу.
Для збору шформацп в системах пожежогасiння та шших схожих за призначенням БСМ використовують моделi за подiями [26]. Якщо потрiбно дослiджувати великi площi з малою юльюстю параметрiв, то використовують тдхщ усереднення значень вимiрювальноi величини [27, 28].
Швидкiсть доставки пакету даних також е предметом дослщження при розробщ БСМ [29]. Така задача може виршуватись за допомогою агрегаторiв мережi [30].
Мехашзми зменшення споживання енергп вузлом БСМ залежать вщ моделi збору шформацп. Також на споживання вузла впливае алгоритм роботи вузла, побудований за моделлю збору шформацп. Модель визначення вузлом сво!х координат може допомогти в оптимiзацii моделi збору шформацп в БСМ для зменшення трафжу.
Розробка ефективних моделей i алгоритмiв збору шформацп для бездротово'! сенсорно'! мережi дозволить скоротити час збору даних з и сенсорних вузлiв, а також и енергоспоживання. Завдяки чому тдвищить-ся ефективнiсть бездротовоi сенсорноi мережi та и ресурс роботи в автономному режимь
3. Мета i завдання дослщження
Метою дослiдження е аналiз iснуючих моделей збору шформацп з вузлiв бездротовоi сенсорноi мереж^ а також розробка пропозицiй оптимiзацii такого збору.
Для розв'язання поставленоi мети необхiдно:
- проаналiзувати iснуючi моделi збору iнформацii;
- виявити сильн та слабкi сторони моделей;
- розглянути шляхи оптимiзацii збору шформацп ;
- розглянути методи оптимiзацii структури БСМ, для бшьш ефективного збору iнформацii;
- запропонувати шляхи удосконалення моделей.
4. Моделi збору шформацп та ïx оптимiзацiя
4. 1. Аналiз моделi збору шформацп, засновано'ï на запитах
Модель збору даних за запитом базуеться на взаемодп мiж вузлами бездротово! сенсорно! ме-режi i координатором, що реалiзуе логiку програми. Алгоритми, що реалiзують дану модель збору даних в БСМ багато в чому схожi на мехашзми в традицш-них системах управлшня базами даних (БД). Координатор вщправляе запит з певними параметрами, який згодом обробляеться на сенсорних вузлах. Результат обробки передаеться назад на сенсорний вузол. Кожен бездротовий сенсорний вузол роз-глядаеться як джерело даних, а БСМ в щлому як розпод^ена БД.
Найчастше збiр даних за запитом реалiзуеться на високому рiвнi, приховуючи особливостi реалiзацiï топологи мережi та радюзв'язку [31].
Запити можуть ввдправлятися перiодично або по мiрi необхвдность 1стотним обмеженням моделi е не-можливiсть описати в запитi просторово-часовi вимо-ги до полiв даних. Другим недолжом е складнiсть фор-мулювання запитiв до БСМ на мовах високого рiвня.
Запит надсилаеться всш мережi або (пiдмережi) i на його основi формуеться вщповщь.
Данi з сенсорiв експортуються як кортежi значень згiдно до схеми, структура яко! залежить вiд особливо-стей i призначення сенсорного вузла i мережь
Кортежi даних сенсорних вузлiв формують вiрту-альну таблицю, строки яко! е сенсорними вузлами. Вiртуальна таблиця оновлюеться i доповнюеться при появi нових значень вимiрювань iз сенсорних вузлiв. Застосування тривалих запиив (continuous query) -дозволяе отримувати дат в режимi реального часу. Тривалi запити виконуються постшно для отримання нових даних та вщображають усi змiни в спостережу-ваному середовищi.
Наприклад, кортеж даних, що виробляеться вуз-лом з температурним сенсором, може мати наступну структуру: iдентифiкатор сенсора ( Node_id ), локацiя вузла ( Location ) , температура ( Temperature ), дата вщправлення пакету ( S_data ), рiвень заряду батаре! ( Ebat ), Що представляе собою множину пар:
{Node_id , 5};
{ Location, rooml};
{Temperature , 25};
{ S_data, 18.10.18.05.2015};
{Ebat , 9}. (1)
Час автономно! роботи БСМ, засновано! на моделi збору даних на запитах залежить вщ частоти i типу запипв, механiзмiв агрегацп i обчислювально! склад-ностi оброблюваних запитiв.
Максимальну частоту запитiв можливо визначити:
F =-
(3)
де Qt - необхiдний перюд виконання запиту, год.; Ee -енергоспоживання вузла e за перюд Qt.
Енергоспоживання вузла визначають як суму енер-гiй його споживання в рiзних режимах роботи:
Ee = Esleep + EMCU + Ercv + Etrans + Eather ,
(4)
де Esleep - енерпя, що споживаеться вузлом у фазi сну; EMCU - енерпя, що споживаеться вузлом пiд час роботи мжроконтролера або обчислювального ядра трансиверу при його вщсутностг, Ercv - енергiя, що споживаеться вузлом тд час прийому; Etrans - енерпя, що споживаеться вузлом тд час передачi; Eather - енерпя, що споживаеться вузлом в шших режимах (режим пробудження та ш.).
Використання моделi збору даних за запитом дозволяе частково отримати переваги моделi збору за розкладом. Недолжом моделi збору за запитом е не-обхщшсть реалiзацiï складного програмного забезпе-чення для штерпретацп запиту, агрегацп та вилучення даних, а також тдвищення вимоги до обчислювально! потужностi вузлiв.
4. 2. Аналiз моделi збору шформацп за розкладом
Збiр iнформацiï за розкладом дозволяе оптимiзу-вати споживання енергп джерела живлення вузла за рахунок чергування активно! (збiр i вщправлення даних) i пасивно! (режим сну, режим зниженого енергоспоживання) фаз. Вщповщно, час роботи вузла е1 при вiдомому зарядi батаре! Ebat становить:
Te1 = e' (Ta + Tsleep ) , E
(5)
де Ee1 - енергоспоживання вузла e1 за 1 перюд змши активно! i пасивно! фази, який можна визначити, як показано в виразi (6);Ta - перiод активно! фази; Tsleep -перюд пасивно! фази.
Енергоспоживання вузла e1 за 1 перiод змiни активно! i пасивно! фази:
E e1 = (Ercv + EMCU + Etrans ) ' Ta + (Esleep + Eather ) ' Ts
sleep
(6)
А сам дат отримат вiд запиту Qq1 можливо пред-ставити як вiдношення:
Qq1 = (Node_id,Location,Temperature,S_data,Ebat) . (2)
Запит для пошуку вузла с температурою меншою 18 градуав, та рiвня заряду батаре'!, меншого за 9 В, матиме вигляд:
SELECT Node_id , Temperature FROM sensors
WHERE Temperature < 18 AND Ebat < 9
Велику частину часу бездротовi сенсорнi вузли знаходяться в пасивнш фазi i переходять в активну фазу пльки тсля закiнчення iнтервалу збору даних, або при отриманш сервiсного повщомлення вiд сусщ-нiх сенсорних вузлiв [18] .
В основi моделi закладено принцип перюдич-но! вщправки повiдомлень бездротовим сенсорним вузлом про стан фiзичного середовища в поточний момент часу за розкладом. Перюд вщправлення повь домлень залежить вщ природи спостережуваного явища i пред'явлених вимог до частоти оновлення даних.
Використовуючи модель збору даних за розкладом, можна масштабувати БСМ до po3MipiB десяткив тисяч вузлiв [18].
Передачу даних при моделi збору за розкладом в чаш можливо представити як хвилi W1-W5, що проко-чуються по мережi, рис. 1. Час хвиль рiзний.
Для збереження працездатности мережi i забезпе-чення необхидно! ймовiрностi доставки повiдомлення важливим е завдання синхрошзацп змiни робочих фаз всих вузлiв мережi [12].
о
W1
завдяки цьому може бути досягнутий великий термш експлуатацп сенсорного вузла.
Застосування в данш модел1 мехашзм1в локaльноi фiльтрaцii даних дозволяе зменшити навантаження на мережу за рахунок визначення важливих подш та виключити множинне опов1щення про одну й ту ж под1ю в1д р1зних вузл1в.
Час роботи вузла е2 змшюеться в1дпов1дно
Te2 = + T^ +Tsleep), (8)
^ e2
де E e2 - енергоспоживання вузла e2 при однш поди; Та1 - перюд активно! фаз и без поди; Та2 - перюд активно! фази при поди.
Енергоспоживання вузла е2 також змшюеться:
Е"е2 = (Емси ) ■ Та1 + (Емси + Etrans + Ercv ) х (9)
(Еsleep + Eather ) ' Т^ер*
координатор вузол БСМ
о - вузол
Рис. 1. Хвилепод|бна передача даних в БСМ при модел1 збору за розкладом
Вiрогiднiсть успiшноï доставки повiдомлення Р пов'язана з видхиленням годинника вузла наступним виразом:
Лт
P = 1 -
T - T
A sleep
(7)
де Лт - час, коли доставка повидомлення не можлива iз-за розсiнхронiзацiï вузлiв.
З метою шдвищення точностi годинникiв вузлiв здiйснюють ïx корекцiю на основi даних попереднiх синxронiзацiй. В якости еталону часу можливо вико-ристовувати координатор, який при необхидности може бути синхрошзований з зовнiшнiм джерелом точного часу.
Може юнувати безлiч варiантiв розкладу. Вибiр конкретного розкладу здшснюеться на пiдставi ви-користовуваного критерию (наприклад, мiнiмiзацiя довжини розкладу).
Модель збору даних за розкладом оптимальна для завдань постшного вiдстеження параметрiв дослид-жуваного середовища. Недолiком моделi е складнiсть синхрошзацп часу на вузлах, а також надсилання повидомлень з даними в один час, що створюе навантаження на мережу. Для виришення даних проблем пропонуються мехашзми синхрошзацп робочих фаз сенсорних вузлiв, що дозволяе зробити навантаження на мережу бильш рiвномiрним.
4. 3. Аналiз моделi збору iнформацiï на подiях
В бездротовiй сенсорнiй мережi, заснованш на зборi даних на подiяx, iнiцiатором повiдомлення е бездротовий сенсорний вузол, що видправляе повидом-лення координатору тильки в разi детектування поди,
Модель збору даних за под1ею найб1лып ефективна для мониторингу середовища на предмет змши стану i детектування значущих подш. У раз1 неможливост1 достов1рно визначити под1ю, пропонують проводити колективне, або розшдалене детектування подш. До недолШв модел1 вщноситься неможливють отримати повну картину стану мережi в короткий промiжок часу, а також обмежене застосування.
4. 4. Аналiз адаптивноï моделi збору iнформацiï
Адаптивнi моделi збору шформацп реалiзують iдею самоорганiзуючиx бездротових сенсорних мереж. Основний сенс полягае в тому, що в мережi не иснуе шякого заданого ззовш розкладу. Вузли мережi деяким чином самостийно органiзовуються в мережу. Спосиб самоорганiзацiï вузлiв залежить вид сфери застосування БСМ. Перевагами дано! моделi е висока надшшсть мережi та пiдтримка мобiльностi. Недолика-ми адаптивно! моделi е бильш тривалий час збору даних та бильш високе енергоспоживання в порiвняннi з моделлю збору даних за розкладом.
Для розподiлу пропускно! здатностi мережi вико-ристовують прюритети вузлiв-джерел даних i задають штервали передачi пакетiв даних вузлам-нащадкам пропорцшно прiоритету вузла. Формування интер-валiв передачi пакетiв даних можна визначити як:
T = T
p ne
ei(Pmax +1)-XPiV
_1_
' Pmax - Pi + 1
"ßt,
(10)
де TneW - iнтервал передачi пакетiв даних, призначе-ний для поточного вузла його вузлом-предком;ртах -максимальний приоритет вузлiв-нащадкiв; pi - приоритет вузла-нащадка;ei - число вузлив-нащадкив; ßt -час на можливу затримку передачи.
Використання такого методу оргашзацп передачи пакетив даних при побудови БСМ на практищ означае шдвищення надшности i зниження затримки доставки пакетив даних з бильш приоритетних вузлив.
Основна идея адаптивних моделей збору шформацп полягае у видсутности розкладу, сформованого ззов-
m мережь Вузли БСМ самостiйно визначають, кому передавати даш у той чи шший момент часу.
4. 5. Аналiз пбридно'1' моделi збору шформацп
Пбридна модель збору шформацп об'еднуе двi або бiльше вищеописаних моделi збору iнформацiï. П-бридний метод спрямований на подолання недолтв окремих моделей збору шформацп. Найб^ьш пер-спективними е гiбриднi моделi збору, заснованi на комбiнацiях моделi збору за розкладом i моделi збору за подiею, моделi збору за подiею i моделi збору за запитом, моделi збору за подiею i за розкладом, а також застосування до адаптивно! моделi збору всiх iнших.
Пбридна модель збору шформацп на основi збору за розкладом i за подiею дозволяе адаптивно вибирати режим збору шформацп в БСМ. При визначенш подп сенсорний вузол вщправляе повщомлення i переходить в режим збору шформацп за розкладом до тих тр, поки не буде детектована подiя, потiм переходить назад в режим збору шформацп за подiею. Застосування даного тдходу дозволяе зменшити кiлькiсть передано! шформацп i зб^ьшити корисне навантаження в за-гальному iнформацiйному потощ. Недолiками даного пiдходу е обмежена сфера застосування моделi для реалiзацiï БСМ.
Гiбридна модель збору шформацп на основi збору даних за подiею i за запитом виробляе обробку трива-лих агрегацiйних запипв i дозволяе сенсорним вузлам проводити перевiрку локальних даних на основi вста-новлених порогiв спрацьовування. Поим сенсорш вузли вiдправляють на вузол-агрегатор пльки тi данi, яю задовольняють заданим порогам. На вузлi-агрегаторi в свою чергу вiдбуваеться обробка запиту на основi отриманих даних. Групова обробка даних тдмережею дозволяе зменшити комушкацшш енерговитрати.
Модель пбридного збору iнформацiï на основi збору за подiею i за розкладом передбачае комплексну обробку подш (complex event processing) для детек-тування значущих подiй повного потоку даних. При детектуванш подп сенсорний вузол перюдично вщ-правляе даш на координатор. Даний тдхщ забезпечуе тривалий монiторинг навколишнього середовища, що дозволяе виконувати дов^ьний аналiз даних. Не-долiком даного пiдходу е вщсутшсть обробки даних всерединi мережу як ефектившл технiки використан-ня ресурав, а також необхiднiсть передавання в«х даних на кореневий вузол, що збшьшуе навантаження на мережу.
У тдсумку можна зробити висновок, що пбридна модель збору шформацп дозволяе об'еднати деюлька моделей для ршення конкретно! задачi роботи мережi. Недолiками пбридних моделей е велика складнiсть алгоритмiв побудови БСМ.
5. Результати дослщжень аналiзу моделей збору шформацп i ïx оптимiзаци
Механiзми зменшення споживання енергп вузлом БСМ залежать ввд моделi збору iнформацiï. Також на споживання вузла впливае алгоритм роботи вузла, побудований за моделлю збору шформацп. Викори-стання нових моделей збору даних дозволить створи-ти яюсно нову мережу, ктотно розширюючи перелiк
можливих виршуваних нею завдань. Введення агре-гаторiв мережi забезпечують пiдвищення адекватностi та об'ективносп одержуваних даних при низьких енер-гетичних витратах.
При розробщ нових моделей збору шформацп ктотне значення мае вибiр математично! моделi для опису структури бездротово! сенсорно! мережi. Адек-ватнiсть моделi можна перевiрити за допомогою iмiта-цiйного моделювання [32], що дозволяе представити процес функцюнування системи як послщовшсть подiй.
6. Обговорення результаив аналiзу моделей збору шформацп та пiдxодiв щодо ïx оптимiзацiï
Можливостi використання сенсорних мереж про-стягаються на багато сфер дiяльностi. В якостi най-бшьш очевидних областей !х застосування експерти називають промисловий мониторинг, автоматизацiю будiвель («розумний будинок»), логiстику, охорону здоров'я, системи безпеки i оборони.
Бездротовi сенсорнi мережi мають обмежену об-числювальну потужнiсть вузлiв i канали передачi даних, що накладае обмеження на пропускну здатшсть кожного вузла БСМ. Розмiр трафiку в мережi також впливае на дальшсть i стабiльнiсть зв'язку. Тому пи-тання оптимiзацiï збору iнформацiï в БСМ е актуаль-ним. Проблема оргашзацп та оптимiзацiï збору даних в бездротових сенсорних мережах активно вивчаеться вченими з рiзних краïн свиу.
Для збору iнформацiï з БСМ можливо використо-вувати рiзнi модел^ '¿х роздiляють на:
- модель збору даних за запитом;
- модель збору даних за розкладом;
- модель збору даних за подiею;
- адаптивш моделi збору iнформацiï;
- пбридна модель збору.
Аналiз шнуючих моделей збору iнформацiï в БСМ показав, що пбридна модель збору шформацп дозволяе об'еднати деюлька моделей для виршення задач^ що ставиться перед бездротовою сенсорною мережею. Комбшащя рiзних моделей на певному рiвнi дозволяе отримати бiльш адаптовану мережу. Недолжами гiбридних моделей е велика складшсть алгоритмiв побудови мережь Але враховуючи стрiмкий розвиток мжроелектрошки та постiйне збiльшення тактовоï ча-стоти роботи не тiльки процесорiв, а й мiкроконтрол-лерiв, яю е складовими вузлiв БСМ, то цей недолж в майбутньому мае швелюватися.
Позицiонування вузлiв та введення агрегаторiв мережi забезпечують пiдвищення адекватносп та об'ективностi одержуваних даних. Оптимiзацiя збору iнформацiï може йти деюлькома шляхами. Перший -використання агрегаторiв та позицiонування вузлiв. 1нший - комбшащя моделей збору та змша структури топологп мережi в процеа роботи БСМ.
7. Висновки
Аналiз iснуючих моделей збору iнформацiï в БСМ показав, що в залежносп ввд вибору моделi збору ввдб-уваеться обмеження ïï застосування.
Модель збору даних за розкладом оптимальна для завдань постшного видстеження параметрив дослиджуваного середовища. Використання модели збору даних за запитом дозволяе частково отрима-ти переваги модели збору за розкладом та доступ до вузлив як до БД. Модель збору даних за подиею найбильш ефективна для мониторингу середовища на предмет змши стану i детектування значущих подий. Адаптивни модели збору шформацп реализу-ють идею самоорганизуючих бездротових сенсорних мереж.
У той же час не иснуе модели збору, яка здатна з дея-кими обмеженнями застосовуватися для ризних БСМ.
Единою моделлю, що частково задовольняе цю умову, в деякому наближенни, е гибридна.
Гибридна модель збору шформацп дозволяе об'ед-нати декилька моделей для ришення конкретно'! задачи роботи БСМ. Недоликами гибридних моделей е велика складнисть алгоритмив побудови мережи.
Позицюнування вузлив та введення агрегаторив мережи забезпечують шдвищення адекватности та об'ек-тивности одержуваних даних при низьких енергетич-них витратах.
Актуальною и практичною залишаеться завдання оптимизацп иснуючих шформацшних потокив в ризних моделях збору шформацп в БСМ.
Лиература
1. Mobile Ad-hoc Networks [Electronic resource] / Internet Engineering Task Force. - Available at: http://datatracker.ietf.org/wg/ manet/charter/- 25.08.2014. - Title from the screen.
2. Center for Embedded Networked Sensing [Electronic resource] / The University of California. - Available at: http://www.cens. ucla.edu/about/- 26.08.2014. - Title from the screen.
3. James, E. W. Large-Scale Multiple-Source Detection Using Wireless Sensor Networks [Text] / E. W. James. - Dissertation. Doctor of Philosophy.: Electrical and Computer Engineering. - Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA., 2010. - 168 p.
4. Кучерявый, А. Е. Интернет вещей [Текст] / А. Е. Кучерявый // Электросвязь. - 2013. - № 12. - С. 21-24
5. Кучерявый, А. Е. Выбор головного узла кластера в однородной беспроводной сенсорной сети [Текст] / А. Е. Кучерявый, А. Салим // Электросвязь. - 2009. - № 8. - C. 32-36.
6. Ермошкина, Д. Д. Классификация беспроводных сенсорных сетей по видам загрузки [Текст] / А. Е. Кучерявый, Д. Д. Ермо-шкина // T-COMM: Телекоммуникации и транспорт. - 2011. - Т. 5, № 7.- С. 64-65
7. Andreev, Yu. Ultra Wideband Transceivers Based on Chaotic Pulses and Their Application to Wireless Body Area Networks [Text] / Yu. Andreev, A. Dmitriev, E. Efremova, V. Lazarev // Proc. 2013 Int. Symp. Nonlinear Theory and its Applications (N0LTA2013).-Santa Fe, USA.- 2013.- P. 221-224. doi:10.15248/proc.2.221
8. Беспроводная система сбора информации [Электронный ресурс] / InformChaos Lab. - Режим доступу: http://www.cplire.ru/ win/informchaoslab/products/products.htm 01.09.2014 г. - Загл. з экрана.
9. Труды XIII научной конференции по радиофизике, посвященной 85-летию со дня рождения М. А. Миллера [Текст] / Нижы ний Новгород, 7 мая 2009 г. / под ред. С. М. Грача, А. В. Якимова. - Нижний Новгород: ТАЛАМ, 2009. - 275 с.
10. Молчанов, Д. А. Приложения беспроводных сенсорных сетей [Текст] / Д. А. Молчанов, Е. А Кучерявый // Электросвязь. -2006. - № 6. - С. 20-23.
11. IEEE Standard for Information Technology - Telecommunications and Information Exchange Between Systems - Local and Metropolitan Area Networks -Specific Requirements - Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (WPANs) [Electronic resource] / IEEE Std. 802.15.4-2009. - Available at: \www/ URL: http://standards.ieee.org/getieee802/download/802.15.4d-2009.pdf/ -11.06.2014 -.Title from the screen.
12. Терентьев, М. Н. Метод функционирования систем мониторинга параметров объектов с изменяемой конфигурацией на базе дискретных беспроводных сенсорных сетей [Текст] : дис. ... к. т. н.: 05.13.15 / М. Н. Терентьев. - М., 2010.- 154 с.
13. Иванова, И. А. Определение периметра зоны покрытия беспроводных сенсорных сетей [Текст] / И. А. Иванова // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2010. - № 10. - С. 25-30.
14. Measuring Power Consumption of CC2530 With Z-Stack [Electronic resource] / Texas Instruments Application Ноте AN079. -Available at: http://www.ti.com/lit/an/swra292/swra292.pdf/ - 10.06.2014 - Title from the screen.
15. Second Generation System-on-Chip Solution for 2.4 GHz IEEE 802.15.4 / RF4CE / ZigBee [Electronic resource] / Texas Instruments. - Available at: \www/ URL: http://www.ti.com/lit/ds/symlink/cc2530.pdf/ - 15.06.2014 - Title from the screen.
16. Власова, В. А. Анашз енергоцикшв вyзлiв бездротових сенсорних мереж [Текст] / В. А. Власова, А. Н. Зелешн // Схщно-бвропейський журнал передових технологш. - 2012. - Т. 3, № 9 (57). - С. 13-17.
17. Жевак, А. В. Оптимизация сбора данных в беспроводных сенсорных сетях с использованием нейронной сети с градиентным алгоритмом обучения [Текст] / А. В. Жевак, В. Ю. Арьков, А. М. Фридлянд, А. В. Жевак // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2007. - № 10. - С. 47-49.
18. Жевак, А. В. Моделирование и оптимизация сбора данных в беспроводной сенсорной сети на основе фиксированного распин сания [Текст] : дис. ... к. т. н.: 05.13.18 / А. В. Жевак. - Уфа, 2008. - 111 с.
19. Тимков, А. В. Разработка имитационной модели беспроводной сенсорной сети [Електронний ресурс] / А. В. Тимков, А. О. Телятников // 1нформацшш yпрaвляючi системи та комп'ютерний мошторинг (1УС та КМ-2010). Мaтерiaли I всеу-кра'нсько'1' науково-техшчно'1' конференцй студенпв, асшранпв та молодих вчених. Донецьк, ДонНТУ, 2010. - C. 117-121. -Режим доступу: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/12697 - 02.09.2014. - Загл. з екрану.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
V
Восков, Л. С. Метод энергетической балансировки беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания [Текст] / Л. С. Восков, М. М. Комаров // Бизнес-информатика. - 2012. - № 1. - С. 70-75. Восков, Л. С. Позиционирования датчиков беспроводной сенсорной сети как способ энергосбережения [Текст] / Л. С. Восков, М. М. Комаров // Датчики и системы. - 2012. - № 1. - С. 34-38.
Chen, Y. Energy-balancing multipath routing protocol for wireless sensor networks [Text] / Y. Chen, N. Nasser // Proceedings of the 3rd international conference on Quality of service in heterogeneous wired/wireless networks QShine '06. - 2006. - Vol. 21.-P. 245-249. doi: 10.1145/1185373.1185401
Soro, S. Prolonging the lifetime of wireless sensor networks via unequal clustering [Text] / S. Soro, W. B. Heinzelman // Proceedings of the 19th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'05), Washington, DC, USA.- Washington, 2005.- P. 236-243. doi: 10.1109/IPDPS.2005.365
Abolhasan, M., Performance Investigation on three-classes of MANET routing protocols [Text] / M. Abolhasan, T. Wysocki, J. Lipman // Asia-Pacific Conference on Communications, 2005.- P. 774-778. doi: 10.1109/APCC.2005.1554167 Vahabi, M. Adaptive Data Collection Algorithm for Wireless Sensor Networks [Text] / M. Vahabi, M. F. A. Rasid, R. S. A. R. Abdullah, M. H. F. Ghazvini // International Journal of Computer Science and Network Security. - 2008. - Vol. 8, Issue 6. - P. 125-132.
Jayant, G. Model-Based Event Detection in Wireless Sensor Networks [Text] / G. Jayant, T. Andreas, C. B. Randal, S. S. Alexander // Computing Research Repository. - 2009. - Vol. abs/0901.3. - P. 1-6.
Chao, W. Approximate Data Collection for Wireless Sensor Networks [Text] / W. Chao, M. Huadong, H. Yuan, X. Shuguang // International Conference on Parallel and Distributed Systems. - ICPADS, 2010. - P. 164-171. doi: 10.1109/ICPADS.2010.32 Feng, W. Networked Wireless Sensor Data Collection: Issues, Challenges, and Approaches [Text] / W. Feng, L. Jiangchuan // Communications Surveys & Tutorials, IEEE. - 2011. - Vol. 13, Issue 4. - P. 673-687. doi: 10.1109/SURV.2011. 060710.00066
An, M. K. Minimum latency data collection in interference-aware Wireless Sensor Networks [Text] / M. K. An, H. Cho // Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS), 2014 International Conference on, 2014.- P. 1-5 doi: 10.1109/ CITS.2014.6878957
Yonghui, S. Data Aggregation with multiple sinks in Information-Centric Wireless Sensor Network [Text] / S. Yonghui, K. Younghan // Information Networking (ICOIN), International Conference, 2014. - P. 13-17. doi: 10.1109/IC0IN.2014.6799475 Wei, W. Query-Driven Data Collection and Data Forwarding in Intermittently Connected Mobile Sensor Networks [Text] / W. Wei, B. L. Hock, T. Kian-Lee // VLDB 2010 - 36th International Conference on Very Large Data Bases. - Singapore, 2010. -P. 1-6. doi: 10.1145/1858158.1858166
Галкш, П. В. Адекватнють моделей бездротових сенсорних мереж в середовищах iмiтацiйшого моделювання [Текст] / П. В. Галкш, А. С. Борисенко // Схщно-Свропейський журнал передових технологи. - 2013. - Т. 4, № 9(64). - C. 52-55. doi: 10.15587/1729-4061.2013.16394.
