Oláh András előadásai (március 25, 30)

advertisement

Internetes Médiakommunikáció

xxx. előadás

Oláh András

2009. 03. 25.

i.) Trendek ii) Kognitív rádió (hálózat) iii) Vezeték nélküli érzékelő hálózat iv.) Kooperáció Wiener szűrés esetén

1

Trends

2

Product

TV stations

Home media capacity - 1975

Route to home phone broadcast TV broadcast radio

Display

TV radio stereo

Local storage

Cassette/ 8-track

Vinyl album

Local news mail

Advertising newspaper delivery

Radio Stations phone non-electronic

Tom Wolzein, Sanford C. Bernstein & Co

Home media capacity – now

Product

TV stations

Info

“Daily me” content

Cable Nets

Web sites

Local news

Content from individuals

Route to home cable phone/DSL wireless broadcast TV broadcast radio satellite mail express delivery iPod / storage

Display

TV radio

PC stereo monitor headphones pager

Local storage

VCR

DVD

Web-based storage

Server/ TiVo (PVR)

PC

CD/CD-ROM

MP3 player / iPod

Peer-to-peer subcarriers / WIFI cell phone

Advertising newspaper delivery phone

Radio stations

Satellite radio pagers - PDAs cable box

PDA/Palm game console game console non-electronic Storage sticks/disks

Adopted from Tom Wolzein, Sanford C. Bernstein & Co

Market Size

5

Intelligent Device Hierarchy

2007 Potential

Mobile phones, PDAs, scanners, Web Tablets,

GPS, etc.

PC’s, servers, etc.

Vehicle cargo containers, tankers, supply chain assets (SKU)s…

Medical Device, HVAC, industrial machinery, distributed generation…

Industrial controllers, appliance controllers…

Accelerometers, pressure gauges, flow, position, speed, temp biosensors, etc.

8-, 16-, 32-, 64-bit chips, etc.

Mobile info appliances

Static info appliances

Mobile devices

Static devices

Controllers

Smart sensors

Microprocessors & Microcontrollers

1.5 billion

500 million

350 million (SKUs: trillions)

375 million

500 million

750 million

35 billion

6

technologies for pervasive computing

RFID antenna

Smart dust communications mote flexible fuel cell

7

x-impact technologies

Source: Institute for the Future 8

Top Ten Technology Trends

1.

IP Will Eat Everything! – Next Generation Internet

2.

Security Is Critical

3.

Convergence of Communications & Applications Will Be A

Reality – Network Will Be The Computer

4.

Wireless Internet Will Be Big – Driving Mobility

5.

Sensor Networks Will Be Everywhere

6.

e-Collaboration Will Dominate The Workplace – next generation speech recognition

7.

Broadband Will Be Common – Death of Locality

8.

Wireless & Wired Lines Will Converge – Accelerating

Virtualization

9.

Knowledge Mining Will Transform the Way We Do Business

10.

Home LANs Will Proliferate – Ethernet Will Be Everywhere

9

What ’ s To Come

2005

2005

IP Devices

Application-aware network 2010

Perpendicular storage

Flexible

Storage virtualization

Grid networks

Self-healing

Infobots

Wearable

2015 networks network

Intelligent optical chip

3-D printing

Nano computers display

Fuel cells proliferate

Quantum

Private on-demand Virtual Reality reconfigurable Communications

Computing

Holographic

100 Gbyte mobile storage

1 Tbyte mobile networks storage storage

2010 2015 2020 2015 2010

Mobile

Cognitive radio Speech

Tele-immersion

Next Generation

Mesh sensory video

IP Mobility

Dialing

Internet networks

Over-the-air

Emergence of

Cloaking

Biometrics programming Dominant

RFID

Pallets

Physical & Semantic

Location-aware services

Interactive video

Wireless

VoIP

Items mobility

2015

Seamless

Speech-to-speech

Composite

2010

Sensory Internet translation

Video search applications

RFID web

Wireless Content

2005

2005

10

What’s the next big thing?

Here Now

 Voice over IP

 P2P

Integrated GPS

 WiFi

RFID

 3G Mobile

 Satellite Radio / DAB

Mobile TV / IP-TV / Web TV

 DTV / HDTV

PVR

 Video on Demand

 WiMAX

Mesh Networks

 Broadband Power Line (BPL)

Coming Soon

 3G+ Mobile

 Ultra Wide Band (UWB)

Software-Defined Radio (SDR)

 Grid Computing

 Sensor Networks

 Nanotechnology

 Internet Protocol Version 6 (IPv6)

Quantum Cryptography

On the Horizon

 Gigabit WiMax

User Controlled Light Paths (UCLP)

 Semantic Web

 Bio Computing

Quantum Computing

Access to anything, anywhere, anytime

We are moving to an EoIP world

Top-down: What the network thinks you want, when they think you want it and in the format they want

 TV content on cable, or over the air

 Radio show on radio

 Books in the bookstore or library

 Snail mail rain or shine

 Voice by monopoly phone provider

Choice: What you want, when you want it, from anywhere

 All content and services available online:

Music, Movies, TV Shows, Books, podcasts, Voice, TV, Radio…

 Choice of receptors: Personal Computers, cellphones, Blackberry, iPods…

The Consumer’s Revenge!

The mobile internet revolution is here

It has revolutionized communications

 Mobile is supplanting wireline for telephony

 The mobile web is beginning to make in-roads

 Smaller, cheaper, more powerful devices

 Faster, smarter radiocommunications

 Result is ‘Un-tethered’ access

Global Vision

Mobile Internet For All

ICMB 09.07.07 - 13

Placing new pressures on spectrum use…

Spectrum challenges are now global

 Global and regional harmonization

Technology neutrality

Licence-exempt spectrum and standards

Public safety & security

 Implications

 Greater effort required to build consensus (i.e. preparations for

WRC)

Nations can no longer operate in isolation

 Regional (minimum) – Global

(desired)

New pressures on spectrum management

 Cognitive Radio

 Challenge: develop new regulations to accommodate cognitive performance

 UHF White Spaces

 Challenge: Develop standards for use of unused broadcast spectrum for wireless broadband

 UWB

 Challenge: Develop internationally harmonized rules addressing potential interference

Where everyone and everything is connected

Ecosystem of the Internet

 R adioF requency

ID entification (RFID) tags + Smart Computing

 Wireless sensors

 Personal Area Networks

(PANs)

Economic System

Lead Users

International

Agencies

Producers &

Suppliers

Consumer

Advocacy

Groups

Internet of

Things

Gov’t &

Regulators

Legal System

R&D organization s

Social System

Internet

Things

3G+ mobile

Human Body

Human Being

2G mobile

Satellite

Source: ITU, 2005

WiMAN

WiLAN Cable xDSL

The Internet of Things

The Internet of Things’ is a concept originally coined and introduced by MIT, Auto-ID Center and intimately linked to RFID and electronic product code (EPC)

“… all about physical items talking to each other..”

Like RFID it is a concept that has attracted much rhetoric, misconception and confusion as to what it means and its implications in a social context

16

The Internet of Things

The Internet of Things * (2007 Commission view):

The Internet of Things viewed as a network for communicating devices and based upon four degrees of sophistication, involving:

Purely passive devices (RFID) that yield fixed data output when queried

Devices with moderate processing power to format carrier messages, with the capability to vary content with respect to time and place

Sensing devices that are capable of generating and communicating information about environment or item status when queried

 Devices with enhanced processing capability that facilitate decisions to communicate between devices without human intervention – introducing a degree of intelligence into networked systems

* European Commission (2007) From RFID to the Internet of Things – Pervasive networked systems

17

Wireless Paradigm

Evolution Path

18

18

Wireless Paradigm

 Adaptive Wireless Broadband Network 구현

19

19

Wireless Paradigm

20

20

Wireless Paradigm

21

21

Key Technologies for Future Wireless Systems

New radios for heterogeneous access

Low-power sensor radios

High-speed WLAN and 4G/802.16

Faster 4G cellular, 802.16, etc.

Spectrum-sharing for dense networks

Dynamic spectrum / cognitive radio for frequency coordination

Spectrum etiquette protocols

Ad-hoc wireless networks

Self-organizing networks capable of scaling organically

Discovery, MAC and routing protocols for reliable ad-hoc services

Pervasive computing software

Dynamic binding of application agents and sensors

Real-time orchestration of sensors and actuators

2007-05-09

22

22

Kognitív rádió és kognitív hálózat

23

Motivation

Going wireless more and more...

Lack of interoperability bw. different technologies

Lack of spectrum (???)

24

Spectrum Facts

 Fixed Spectrum Assignment (Existing spectrum policy forces spectrum to behave like a fragmented disk )

Bandwidth is expensive and good frequencies are taken

Unlicensed bands

– biggest innovations in spectrum efficiency

 Recent measurements by the

FCC in the US show 70% of the allocated spectrum is not utilized

 Time scale of the spectrum occupancy varies from msecs to hours

SOLUTION

More clever radio

Frequency Agility----SPECTRUM SHARING

25

Solution

Joseph Mitola 1992

Software Defined Radio(SDR) radio primarily defined in software, which supports a broad range of frequencies, and its initial configurations can be modified for user requirements.

Joseph Mitola 1999

Cognitive Radio(CR)

SDR + Intelligence

26

Spectrum Sharing

Existing techniques for spectrum sharing:

Unlicensed bands (WiFi 802.11 a/b/g)

Underlay licensed bands (UWB)

Opportunistic sharing

Recycling (exploit the SINR margin of legacy systems)

Spatial Multiplexing and Beamforming

Drawbacks of existing techniques:

No knowledge or sense of spectrum availability

Limited adaptability to spectral environment

Fixed parameters: BW, Fc, packet lengths, synchronization, coding, protocols, …

New radio design philosophy: all parameters are adaptive

Cognitive Radio Technology

27

Channel and Interference Model

Measurement of the spectrum usage in frequency, time, and space

Wideband channel

Common with UWB

Spatial channel model

Clustering approach

Interference correlation

Derive statistical traffic model of primary users

Power level

Bandwidth

Time of usage

Inactive periods

120

90

60

150

180

30

0

210

240 300

270

Angular domain

330

Time (min)

28

Cognitive Radio Functions

 Sensing Radio

 Wideband Antenna, PA and LNA

 High speed A/D & D/A, moderate resolution

 Simultaneous Tx & Rx

 Scalable for MIMO

 Physical Layer

 OFDM transmission

Spectrum monitoring

 Dynamic frequency selection, modulation, power control

Analog impairments compensation

 MAC Layer

 Optimize transmission parameters

 Adapt rates through feedback

Negotiate or opportunistically use resources

PA D/A

LNA A/D

IFFT MAE/

POWER CTRL

FFT

ADAPTIVE

LOADING

CHANNEL

SEL/EST

INTERFERENCE

MEAS/CANCEL

TIME, FREQ,

SPACE SEL

LEARN

ENVIRONMENT

QoS vs.

RATE

FEEDBACK

TO CRs

RF/Analog Front-end Digital Baseband MAC Layer

29

From WiFi to Cognitive Radios

Functionality

Multiple channels for agility

WiFi

27 fixed 20MHz channels

Cognitive Radio

Variable # and BW

Sensing collisions/interference WiFi interference only Any interference

Simultaneous spectrum sensing and transmission

Not possible Necessary

Modulation scheme, rate

Packet length, preamble

Fixed per packet

Fixed

Adaptive bit loading

More flexible

Power level Fixed per packet Adaptive control

Interference mitigation

Spatial processing

QoS, rate, latency

WiFi interference only Any interference

Some (802.11n)

Lots…

Limited Sophisticated

30

Kognitív rádió és kognitív hálózat - SDR

31

Software Defined Radio

Concept of SDR

Termed coined by Mitola in 1992

Radio’s physical layer behavior is primarily defined in software

Accepts fully programmable traffic & control information

Supports broad range of frequencies, air interfaces, and application software

Changes its initial configuration to satisfy user requirements

SDR: use software routines instead of ASICs for the physical layer operations of wireless communication system

ASICs

(PHY)

Software

Routines

Programmable

Hardware

32/37 2007-05-09

32

NETLAB Seminar 7 March 2007

32/37

33/37

SDR properties

Reconfigurable

Easily Upgradeable

Responds to the changes in the operating environment

Lower maintenance cost

NETLAB Seminar 7 March 2007

33/37

Advantages of SDR

Lower costs

Platform longevity, higher volume

SW has lower development costs

Time to market

Future protocols will have complex implementations

Overlap testing/development cycles

Adaptability

Standards change over time

Multi-mode operation

Sharing hardware resources

Open architecture allows multiple vendors

Maintainability enhanced

34/37 2007-05-09

34

NETLAB Seminar 7 March 2007

UWB

802.16a

EDGE

SDR

802.16a

Bluetooth

802.11b

WCDMA 802.11n

34/37

The Anatomy of Wireless Protocols

W-CDMA Physical Layer Processing

Transmitter

D

/

A

Receiver

A

/

D

...

1. Filtering: suppress signals outside frequency band

2. Modulation: map source information onto signal waveforms

3. Channel Estimation: Estimate channel condition for transceivers

4. Error Correction: correct errors induced by noisy channel

35/37

35

NETLAB Seminar 7 March 2007

35/37

Some SDR platforms

36/37

NETLAB Seminar 7 March 2007

36/37

Some definitions

Primary User (Licensed User) the user which has an exclusive right to a certain spectrum band.

In other words, the license holders...

No need to be aware of cognitive users

No additional functionalities or modifications needed

Secondary User (Unlicensed User)

Cognitive-radio enabled users

Lower priority than PUs

37

SPECTRUM HOLE

 A spectrum hole is a band of frequencies assigned to a primary user, but, at a particular time and specific geographic location, the band is not being utilized by that user.

38

Cognitive Radio - definitions

The term “cognitive radio” was first coined by Mitola in 1999 and can be defined as in 2006 by IEEE: “ A type of radio that can sense and autonomously reason about its environment and adapt accordingly.

This radio could employ machine learning mechanisms in establishing, conducting or concluding communication and networking functions with other radios ”

Two CR-related standards are under development:

IEEE 802.22: high rate access (1.5 Mb/s) in rural areas up

 to 100 km in coverage

IEEE 802.11h: WLANs with dynamic frequency selection transmit power control capabilities

39

Definition (1)

 In the 1999 paper that first coined the term

“cognitive radio”, Joseph Mitola III defines a cognitive radio as

A radio that employs model based reasoning to achieve a specified level of competence in radio-related domains .”

40

Definition (2)

 Simon Haykin defines a cognitive radio as “ An intelligent wireless communication system that is aware of its surrounding environment

(i.e., outside world), and uses the methodology of understanding-bybuilding to learn from the environment and adapt its internal states to statistical variations in the incoming RF stimuli by making corresponding changes in certain operating parameters (e.g., transmit-power, carrierf requency, and modulation strategy) in realtime, with two primary objectives in mind:

· highly reliable communications whenever and wherever needed;

· efficient utilization of the radio spectrum.

41

Cognitive Radio: Contribution

 Cognitive radios are a powerful tool for solving two major problems:

1) Access to spectrum (finding an open frequency and using it)

2) Interoperability (talking to legacy radios using a variety of incompatible waveforms)

42

Properties

Cognitive radio requirements co-exists with legacy wireless systems uses their spectrum resources does not interfere with them

 Cognitive radio properties

RF technology that "listens" the spectrum

Knowledge of primary users’ spectrum usage as a function of location and time

Rules of sharing the available resources (time, frequency, space)

Embedded intelligence to determine optimal transmission

(bandwidth, latency, QoS) based on primary users’ behavior

43

9 levels of CR functionality

44

Basic Cognition Cycle

Radio Environment

(Outside World)

Transmitted signal

RF Stimuli

Transmit-power control, and spectrum management

Spectrum Holes,

Noise-floor statistics

Traffic statistics

Radio-scene

Analysis

(Spectrum sensing)

Interference temperature

Quantized

Channel capacity

Channel-state estimation, and predictive modeling

Transmitter

Receiver

Spectrum Holes

: A band of frequencies that are not being utilized by the primary user at a particular time and in a particular geographic location.

- Black/Grey/White Holes

Interference temperature

: To quantify and manage the sources of interference in a radio environment

45

How Does a Cognitive Radio Get So

Smart?

External

Sources

Orient

Establish Priority

Pre-process

Immediate

Normal

Plan

Generate Alternatives

(Program Generation)

Evaluate Alternatives

Urgent

Parse

Read Buttons

Outside

World

Register to Current Time

Observe

Receive a Message

Learn

New

States

Prior

States

Act

Send a Message

Set Display

Save Global

States

Decide

Alternate Resources

Initiate Process(es)

(Isochronism Is Key)

OODA loop The Cognition Cycle

OBSERVE-ORIENT-DECIDE-ACT

46

Knobs & Meters

“Reading the Meters”

Monitors its own performance continuously

“Turning the Knobs”

Responds to the operator’s commands by configuring the radio

 The Cognitive Engine tells the radio how to control the knobs and meters.

2007-05-09

47

47

47

Knobs & Meters

2007-05-09

48

48

48

Challenges of Cognitive Radio

 Hidden node problem

 Heterogeneous System Design

2007-05-09

49

49

Challenges of Cognitive Radio

 Frequency Assignment

 Negotiation of Resources (Game theory)

2007-05-09

50

50

Challenges and Research Issues

 Hardware

Learning Mechanisms

Routing and Upper layer Issues (Networking, QoS)

Developing spectrum sharing behaviors

Sensitive detection

Frequency assignment negotiation

Resource allocation

Security (Unintentional config..)

Integration with “spectrum market”

51

Cross-layer design

Routing, System

Management, QoS and other upper layer issues...

Application Layer

Transport Layer

Network Layer

MAC Layer

Physical Layer

• Optimize transmission parameters

• Adapt rates through feedback

• Negotiate or opportunistically use resources

OFDM transmission

Spectrum monitoring

Dynamic frequency selection, modulation, power control

Analog impairments compensation

52

Sensor Network

53

Sensors?

camera mic accelerometer gyro

 pressure thermal

GPS

Also the biomedical sensors: EMG, EKG, pulses, emotions, etc

54

WSN– intelligens „jelenlét” és érzékelés

Külvilág

(megfigyelt rendszer)

Intelligens szenzorok

(hálózat)

Elektromos jel

Előfeldolg. dig. folyam

Jelfedolgozás, monitorozás, döntés

(közp. adatfeld.)

Rádiós kapcsolat

Érzékelés, jelfeldolgozás, kommunikáció

KOMM. PROT. ???

55

Sensor Nodes Today

MICA, 2001-2002

5.7cm X 3.18cm

4 MHz CPU

128K ROM 512K RAM

40kbps Radio range x00 feet

Sensors, battery not included

Spec, March 2003

2mm X 2.5mm

CPU, memory, RF transceiver

Sensors, battery, antenna not included

< 1 dollar if mass-produced

56

Wireless sensor node and sensor network

57

Kihívás

Alkalmazás

Hálózati réteg

Jelfeldolgozási réteg

Érzékelési réteg

Optimális protokollok

Optimális erőforrásmenedzsment

(energy aware routing)

???

tradicionális hálózati protokollok nem alkalmazhatóak

Max. élettartam

58

Modell

Ekvivalens modell

Érzékelt mennyiség (forgalom) továbbítása a bázis állomás felé

N d

N

N-1 N-2 d

N-1 d

N-2

N-3 szenzorok

???

Új protokollok:

Optimális csomagtovábbító eljárások

Energia hatékonyság !!

1 d

1

BS

Maximális élettartam!

59

Protokoll tervezés

LEGHOSSZABB ÉLETTARTAM

Energia- és lokalizáció kényszerek

Statisztikai forgalmi modellek

Csomagtovábbítási algoritmus

N max ugrások száma, optimális node elhelyezkedés vagy optimális útvonal

Statisztikai módszerek, nagy eltérések elmélete

Eddigi (determinisztikus) eredmények:

A. J. Goldsmith (2002), I.F. Akyildiz (2002), F. L. Lewis (2004), Haenggi (2005)

Nyitott kérdés és a dolgozat új eredmény ei:

Élettartam optimalizálása statisztikus forgalom esetén

60

Az egydimenziós általános lánc modell

● Szenzorok száma : N

● Szomszédos elemek közötti távolság: d

1

, d

2

● y i

   csomag.

… d

N

; valószínűségi változó jelöli, hogy egy node-on generálódik -e

● az on-off forgalmi modellben egy node csomagot.

 y

   y

1

( k ),...., y

N

( k )

 p i valószínűséggel forgalmi állapotvektor generál

● Egy csomag szomszédos node nak továbbításához energiaszükséglete: g i

.

A Rayleigh terjedési modell alapján:

P

0

= g i

P r

:

P

 

N g i

 d

 

N

0

 ln P r e

N

0

K ét node távolságából előállíthatjuk egy csomag d távolságba küldéséhez szükséges energiát. 61

1D topológia - 2D(3D) topológia

Megvalósítás: Az 1 dimenziós lánc felállítása a bázis

állomás távolságának függvényében

(PEGASIS,PEDAP)

2

BS

3

4

D

1

Újraindexelés a bázisállomástól való „távolság” alapján

G

62

A forgalmi modell

Eseményvezérelt adatgyűjtés (Event-driven data gathering) statisztikus forgalom

Annak a valószínűsége, hogy egy adott y forgalom képződik a hálózaton:

N p ( )

 i

1 p i y i (1

 p i

)

1

 y i

Például: Az aktív node -ok y = (1,

N d

N

0, 1,

N-1 N-2 d

N-1 d

N-3

1, …,

N-3 1

1) d

1

BS

63

Az energiafogyasztás kvantifikálása

Valószínűségben optimalizálunk:

Pr

 

, , ,

 

A ,

 e

 

Két eset:

A hálózatban egy node átlagos fogyasztása K ütemre összegezve:

 

1

: k

K

N

N i   

1 i

1 y g i j

0 j

 A maximális fogyasztású node K ütemre összegzett energia felhasználása:

 

2

: max k

K 

1 i

 g i

N  y j

64

Az élettartam definíciója

Adott:  - konfidencia

K:

K:

A a rendelkezésünkre álló telep energia esetén

Pr

Pr

 

 

2

A

A

Pr

 k

K

1

1

N i

N

1

Pr

 k

K

1 max i y i j i   

0 g

 j

A

 e

  g i

N y j

A

 e

 

A hálózat élettartama az az ütemszám, amelyre a fenti egyenlőség fennáll.

Kihívás: A „K” élettartam meghatározása polinomiális időben.

65

Statisztikai módszerek

Az összenergia fogyasztás farokeloszlásának becslése

Chernoff határ

Union határ

Optimális csomag továbbítás kombinatorikus optimalizációval

66

Az összenergiafogyasztás átlagának kiszámítása

Chernoff határral

Pr

  

A

 e

 i

 

 s

A farokeloszlás becslése > nagy eltérések elmélete > Chernoff határ

Az onoff modell logaritmus momentum generáló függvénye:

 i s

 log{ p e i sG i (1 p i

)}

A Chernoff határ minden s inf

> 0-

 ra felülről becsül, ezért mi azt az keressük, melyre a célfüggvényünk, azaz a lemerülési valószínűség minimális: s

: s i

N

1

 i

 

 sAN s*ot

Megoldás: Minimum keresés gradiens módszerrel:

      sgn

 i

N 

1 d

 i

  ds

A

A lemerülési valószínűség Chernoff határa:

Polinomiális időben megtalálja a minimumot!

Pr

1

A

 e i

N 

1

 i

 

 sAN

Az élettartam:

Pr

 k

K 

1

1

N

 k

A

 e

K

N  i

1

 i

( s

*

)

 s AN

~

K

 N i

1 log{

NAs

  p e i sG i

  p i

),

67

Optimális szenzorszám meghatározása lánc protokoll esetén

68

Kontribúció: új protokollok és statisztikai analízisük

Az élettartam növelése komplex csomagtovábbítási stratégiák szerint (single hop és lánc kiterjesztései)

„Random shortcut” (véletlen rövidzár) protokoll

„HAPW – hop ahead in any possible way”

(bárki bárkinek küldhet előre) protokoll

Az élettartam meghatározása analitikus kifejezéssel, valamint polinomiális idejű optimumkereső algoritmus

69

A „Random shortcut”

(véletlen rövidzár) protokoll

A protokoll:

Csomag érkezik az i. node -ra „érmefeldobás” a i

:= Pr ( fej := a láncban a következőnek küldi a csomagot)

1-a i

:= Pr ( írás := rövidre zár a bázisállomás felé)

Motiváció:

“Pénz feldobás”

N d

N

N-1 N-2 d

N-1 d

N-3

N-3

Fej : a szomszéd csomópontnak küldi a csomagot g i energiával

Írás : rövidre zár, egyből a bázis állomásnak küldi a csomagot G i energiával

1

BS d

1

Bottleneck node

Cél: a opt

 arg max

K

70

A „Random shortcut”

(véletlen rövidzár) protokoll

1

N i i-1 l i

BS

λ i valószínűségi változó a láncban megtett út hosszát fejezi ki,

 iλ i az a node, amelyik az i ből induló csomagot rövidrezárja a bázisállomás felé,

 p

  i

 l i

 

1 a

 i

 i  a j annak a valószínűsége, hogy az iedik nodej i l i

1 on generált csomag l i hosszú úton marad a láncban.

Az iedik nodeon generált csomag energia szükséglete:

 i

:

 y i

 i  j i

1 g

G j i

  i

71

Az élettartam meghatározása egy node átlagos fogyasztása alapján

Pr

 k

K

1 i

N y i

 i   

N

1 j i

1 g j

G i

  i 

A

 l

1

...

Pr l

N

K k

1

N

N i

1

 i

A

  l

1 1

,...,

N

 l

N

Pr

   l

1 1

,...,

N

 l

N

Pr

A Pr

K k

1

N k

K

1

N i

1

N

 i i

N  

1

 i

A

A

 valószínűség Chernoff határának kifejezése: l

1 l

N e

N  i

1

 i

( , )

 sA

N

K

Pr

 

1

 l

1

,...,

N

 l

N

  e

 sA i

N 

1

 l i e

 i p

  i

 l i

Tömörebben a következő felső határ adható meg: ahol  i

 l i e

 i

1

 a l i

 l i j

1

1 a j

 a kiterjesztett logaritmus generáló függvény.

Pr

 i

N 

1

 i

A

 e

N  i

1

 i

( , )

 sA

K

N i

1

 l i e

 i

* s A

 

1

 a l i

 l i j

1

1 a j

72

Az élettartam meghatározása a bottleneck node fogyasztása alapján

Az energiafogyasztás farokeloszlása és annak Chernoff határa:

Pr max i

 k

K N 

1 j i y j

 g i

 

( ) i j

Ahol Li-Silvesterbecsléssel számítva:  i

G is

 

( ) i j 1

 

A

 e

K max i

 i

  

As

,

 log

 

 log

1 p y e g i

  y

   N p y e g i

A költség függvény kiszámítása az adott node átlagos terhelése és a várható fogyasztásának szorzata: g i y

 n i y a g i

  a G is

 ahol a terhelést a következő rekurzió adja meg: n i

  i n a i

1 i

1 i N 1,...,1

~

K

As max

 i

  

 max log i

1

As

  p y e n

( ) i y

 a i g i

  a i G is

73

A rövidrezárási eloszlás optimalizálása

74

Az élettartam növelése random shortcut (véletlen rövidzár) modell használatával

Random shortcut

Lánc

Szenzorok elhelyzése

1. Determinisztikusan egyenletes

2. Exponenciális

3. Normális

4. Egyenletesen véletlen eloszlás

75

Konklúziók – I

(Rayleigh fading és szimuláció)

A vizsgált protokollokkal elérhető élettartam javulás a single hophoz képest:

HAPW

Random shortcut (véletlen rövidzár)

Véletlenszerű energia tudatos

Energia tudatos

Lánc

4.7x

4x

3.5x

3x

2x

76

Eredmények mérésekkel való validációja

Berkeley Crossbow Motes

Érzékelés: hőm., fény, szeizmikus, mágneses tér

RF 916 MHz

Hatósugár : 30-100ft

Processszor: microcontroller, 40Mhz, 128 kB flash

Vizsgált protokollok:

Lánc

Singlehop

Véletlen Rövidzár

Energia Tudatos

77

Alkalmazás – intelligens otthon

Szenzoriális elemek (mote)

• Hőmérséklet

• Nyílászárók

• Villanykapcsolók

• Bioszenzor

(pulzoximéter)

Mobil/statikus hálózati elemek

RF kommunikáció (433MHz)

Vezetéknélküli adatgyűjtő bázisállomás

Mote

0

Adatfeldolgozó/ve zérlő/ archiváló egység

Hálózati hozzáférés (GSM,

GPRS, Internet)

Energiaérzékeny protokollok és adatközlési módok

Kommunikációs protokollok optimalizálása!

Adatfúzió, profildefiníció, döntések és beavatkozások vezérlése

Szabványos hálózati protokollok, adatbázis kezelése és a hálózat távvezérlése

78

Élettartam javulás konkrét mérések alapján

Protokoll

„Energia tudatos”

Élettartam növekedés

2,8x

„Véletlen rövidzár”

„Single hop”

„Lánc”

2,6x

2x

1x

79

Download