Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Модели трафика и протоколы маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях 13
1.1 Модели трафика в беспроводных сенсорных сетях 16
1.1.2 Характеристики трафика 17
1.1.3 Основные типы трафика 19
1.2 Протоколы маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях 21
1.2.2 Протокол динамической маршрутизации DSDV 23
1.2.3 Протокол динамической маршрутизации от источника DSR 24
1.2.4 Протокол динамической маршрутизации AODV 25
1.2.5 Протокол 6LoWPAN 27
1.3 Выводы главы 1 29
Глава 2. Разработка и исследование моделей трафика для приложений передачи изображений 30
2.1 Разработка моделей для приложений передачи изображений 32
2.1.1 Размещение узлов 35
2.1.2 Узлы телеметрии (тип нагрузки) 36
2.1.3 Определение размера передаваемого изображения 38
2.1.4 Плотность распределения объема передаваемых данных 40
2.2 Разработка моделей для приложений передачи изображений 45
2.2.1 Плотность распределения объема передаваемых данных 45
2.2.2 Автокорреляционная функция для приложения передачи цветных и черно белых изоброжений 46
2.3 Исследование зависимости коэффициента Хёрста от числа узлов в БСС
2.3.1 Модель сети 49
2.3.2 Зависимость коэффициента Хёрста от числа узлов, передающих изображения 50
2.3.3 Зависимость коэффициента Хёрста от числа источников данных телеметрии 52
2.3.4 Коэффициент Хёрста гетерогенного трафика БСС 54
2.4 Выводы главы 2 68
Глава 3. Разработка системы моделирования для сенсорных сетей на базе cooja и python 69
3.1 Операционная система Contiki 70
3.2 COOJA симулятор
3.2.1 Архитектура COOJA 76
3.2.2 Файл формата CSC 3.3 Генерация сценариев для Cooja с помощью языка программирования Python 80
3.4 Выводы главы 3 84
Глава 4. Выбор протоколов маршрутизации для бсс и сетей 5G 85
4.1 Выбор протоколов маршрутизации для БСС 85
4.1.1 Анализ протокола маршрутизаци RPL для БСС 85
4.1.2 Разработка моделей для сравнения протоколов маршрутизации в БСС 90
4.1.3 Реализация протоколов в COOJA симуляторе 91
4.1.4 Размещение узлов 94
4.1.5 Результаты моделирования для сравнения протоколов AODV и RPL для разных плотностей сенсорных узлов 95
4.1.6 Результаты моделирования для сравнения протоколов AODV и RPL для разных плотностей сенсорных узлов 97
4.2 Выбор протоколов маршрутизации для сетей пятого поколении 5G при взаимодействии устройство – устройство D2D 100
4.2.1 D2D - коммуникации 100
4.2.2 D2D-коммуникации в лицензированном диапазоне частот 102
4.2.3 D2D-коммуникации в нелицензированном диапазоне частот 103
4.2.4 Типы D2D- коммуникаций. Основные технические проблемы 104
4.2.5 Разработка моделей для сравнения протоколов маршрутизации в сетях 5G 108
4.3 Выводы главы 4 111
Заключение 112
Список сокращений и условных обозначений 114
Словарь терминов 115
Список литературы 117
- Протоколы маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях
- Определение размера передаваемого изображения
- COOJA симулятор
- Реализация протоколов в COOJA симуляторе
Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Концепция Интернета Вещей все более и более определяет развитие сетей связи как в настоящее время, так и в перспективе. Наиболее масштабным приложением концепции Интернета Вещей являются беспроводные сенсорные сети (БСС). Вследствие потенциально широкого применения БСС во всех областях жизнедеятельности человека их еще называют всепроникающими сенсорными сетями. БСС относятся к классу самоорганизующихся сетей, для которых по сравнению с традиционными инфраструктурными сетями существенно видоизменяются принципы построения, протоколы маршрутизации, параметры качества обслуживания, модели и характеристики трафика и т.д. При создании БСС широкое использование нашли методы кластеризации, множество исследований посвящается проблемам выбора головного узла кластера. Появляются все новые протоколы маршрутизации, что связано с широким внедрением БСС и множеством решаемых ими разнообразных задач. В качестве параметров эффективности функционирования БСС используются такие новые для сетей связи метрики как длительность жизненного цикла и доля покрытия пространства. Трафик в БСС представляется как самоподобный с различными значениями параметра Хёрста в зависимости от приложения.
Важное место в современных исследованиях в области сетей и систем связи занимают также сети связи пятого поколении 5G. В этих сетях появился новый вид взаимодействия -устройство-устройство D2D (Device – to – Device), близкий по своей сути к взаимодействию сенсорных узлов. Это позволяет в рамках диссертационной работы с использованием полученных результатов по БСС оценить эффективность применения различных протоколов и для сетей 5G.
Все вышесказанное позволяет утверждать, что диссертационная работа, направленная на исследование характеристик трафика и протоколов маршрутизации в беспроводных сетях, является актуальной.
Степень разработанности темы. Характеристики трафика и протоколы маршрутизации всегда являлись важнейшими объектами исследований для любых сетей связи. Для беспроводных сенсорных сетей известны работы А.Е. Кучерявого, А.И. Парамонова, А.В. Про-копьева, А.П. Пшеничникова, А.И. Выборновой, Р.В. Киричка, Е.А. Кучерявого, Д.А. Молчанова, В.А. Мочалова, I.F. Akyildiz, L.Z. Shelby, W. Heinzelman, A. Dunkels, J.Hosek.
В этих работах были определены характеристики трафика для телеметрической и медицинской информации в БСС, дана классификация и определены характеристики трафика для сетей машина-машина M2M, разработаны модели трафика при использовании БСС для слежения за целью, для летающих сенсорных сетей, для отказоустойчивых БСС. Вопросам же моделей трафика и его характеристикам для БСС при передаче изображений до настоящего времени внимания не было уделено. Точно также неисследованными до настоящего времени остались вопросы эффективного выбора протоколов маршрутизации как для БСС с различной плотностью сенсорных узлов, так и для сетей 5G. На решение указанных задач и направлена диссертационная работа.
Цель работы и задачи исследования. Цель работы состоит в исследовании трафика БСС при передаче изображений, а также протоколов маршрутизации для БСС с различной плотностью сенсорных узлов и для сетей 5G при взаимодействии D2D.
Цель диссертационной работы достигается последовательным решением следующих задач:
1. Анализ существующих моделей трафика и протоколов маршрутизации для БСС.
-
Разработка моделей и исследование характеристик трафика для БСС при передаче черно-белых и цветных изображений.
-
Разработка моделей и исследование характеристик трафика для гетерогенных БСС.
-
Разработка системы моделирования для БСС на основе симулятора COOJA.
-
Исследование эффективности использования протоколов AODV и RPL для БСС с различной плотностью сенсорных узлов.
-
Исследование эффективности использования протоколов AODV и DSDV для сетей связи пятого поколении при взаимодействии устройство – устройство D2D.
Предмет исследования. Беспроводные сенсорные сети и сети 5G.
Объект исследования. Модели и характеристики трафика в БСС, протоколы маршрутизации для БСС и 5G.
Научная новизна. Основными новыми научными результатами являются следующие:
-
При исследовании разработанных моделей доказано, в отличие от известных ранее результатов, что трафик гетерогенной БСС при передаче черно-белых и цветных изображений совместно с телеметрией имеет самоподобный характер со средней степенью самоподобия. Установлено также, что функции распределения объема данных при передаче через БСС для цветных и черно-белых изображений представляют собой гамма-распределения и определены их параметры, что ранее было неизвестно.
-
Выявлено явление наличия выраженного максимума функции зависимости коэффициента Хёрста суммарного трафика гетерогенной БСС от доли сенсорных узлов, передающих изображения или телеметрическую информацию, в общем числе сенсорных узлов БСС.
-
Доказано, в отличие от известных ранее результатов, что протокол RPL обеспечивает меньшее число шагов при передаче пакетов, чем протокол AODV для БСС с относительно большой плотностью сенсорных узлов, что уменьшает время доставки сообщения, а также, что для сетей связи пятого поколения при взаимодействии устройство – устройство D2D протокол AODV обеспечивает меньше число шагов, чем протокол DSDV.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит, прежде всего, в разработке новых моделей трафика для БСС с сенсорными узлами, передающими черно-белые и цветные изображения совместно с телеметрической информацией. При исследовании разработанных моделей найдены неизвестные ранее характеристики трафика при передаче черно-белых и цветных изображений в БСС, а также обнаружено явление наличия максимума у функции зависимости параметра Хёрста от доли различных сенсорных узлов в гетерогенной БСС. Кроме того, доказано, что протокол RPL обеспечивает меньшее число шагов при передаче информации в БСС с относительно высокой плотностью сенсорных узлов, чем широко применяемый протокол AODV. Для сетей 5G доказано, что при взаимодействии устройство – устройство D2D протокол AODV обеспечивает меньше число шагов, чем протокол DSDV.
Практическая ценность работы, как и большинства работ в области трафика, состоит в обеспечении процесса планирования БСС адекватными моделями трафика.
Кроме того, результаты диссертационной работы позволяют обеспечить обоснованный выбор протоколов маршрутизации как для БСС, так и для сетей 5G.
Большое самостоятельное практическое значение для научно-исследовательских работ и процесса обучения имеет разработанная автором система моделирования БСС на основе симулятора COOJA с дополнительными возможностями по использованию библиотек языка Python.
Результаты диссертационной работы используются в СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича при чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ по курсам “Современные проблемы науки в области телекоммуникаций” и “Интернет Вещей и самоорганизующиеся сети”.
Методология и методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории телетрафика, математической статистики, теории вероятностей, имитационного моделирования.
Положения, выносимые на защиту.
-
Свойство и степень самоподобия трафика гетерогенной БСС при передаче черно-белых и цветных изображений совместно с телеметрией. Представление функций распределения объема данных при передаче через БСС для цветных и черно-белых изображений посредством гамма-распределения.
-
Явление выраженного максимума функции зависимости коэффициента Хёрста суммарного трафика в гетерогенной БСС от доли сенсорных узлов, передающих изображения или телеметрическую информацию, в общем числе сенсорных узлов БСС.
-
Рекомендации по выбору протокола маршрутизации для БСС с различной плотностью узлов и для сетей связи пятого поколения при взаимодействии D2D.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением математического аппарата, результатами имитационного моделирования и широким спектром публикаций и выступлений как на российских, так и на Международных конференциях:
Internet of Things and its Enablers (INTHITEN) (июнь2013), The 16th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT 2014 (январь 2014),6th International Congress on UltraModern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT) 2014 (октябрь2014), The 15th International Conference NEW2AN/ruSMART 2015 (август/2015), на 67-й, 68-й, 69-й научно-технических конференциях посвященных Дню радио (апрель 2012, апрель 2013, апрель 2014 соответственно), Семинар Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире, ЛЭТИ (декабрь 2012), II Международная научно-техническая и научно-методическая конференция “Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании”,Санкт–Петербург (март 2013), 3 Международная научно-техническая и научно-методическая конференция “Актуальные проблемы инфокоммуникаций в науке и образовании” (март 2014), а также на заседаниях кафедры “Сетей связи и передачи данных” СПб ГУТ.
Публикации. Материалы, отражающие основные результаты диссертационной работы, опубликованы в отраслевых журналах, сборниках трудов конференций. Всего опубликовано 16 работ, из них 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации, 1 в Springer и 3 в трудах IEEE конференций, реферируемых в ведущих базах данных.
Структура и объем диссертации. Диссертация включает содержание, введение, четыре главы и приложение, библиографический список из 101 наименований и 4 приложения. Диссертация изложена на 130 страницах текста, включая 48 рисунков.
Протоколы маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях
DSDV (Destination Sequenced Distance Vector) является высокоэффективным динамическим протоколом маршрутизации для ad-hoc сетей. Он классифицируется как протокол дистанционно-векторного класса и основывается на многшаговой маршрутизации и алгоритме Беллмана-Форда.
По определению сеть ad-hoc состоит из мобильных узлов, которые обмениваются данными внутри сети без вмешательства любой централизованной точки доступа. Чтобы сформировать такую сеть, каждому узлу надо функционировать в качестве специализированного маршрутизатора. Когда разрабатывался протокол DSDV, было принято решение учитывать, что то пология в ad-hoc сетях очень динамичная и что большинство пользователей не захотят выполнять каких-либо административных действий для создания сети.
Основная цель протокола DSDV - обеспечить решение проблемы петель маршрутизации. Для различия между действительными и недействительными соединениями, протокол использует (действующее соединение) и нечетные (недействующее соединение) числа. Эти последовательные номера генерируются по назначению. DSDV избегает проблемы петлеобразования, помечая каждый маршрут с порядковым номером. Основываясь на порядковом номере, узлы в состоянии дифференцировать старые и новые маршруты. К недостаткам протокола относятся: -DSDV требует регулярное обновлять таблицы маршрутизации, что требует расхода энергии и небольшого объема пропускной способности, даже когда сеть не используется. -Когда топология сети изменяется, новый порядковый номер необходимо ввести до повторного входа в сеть. Исходя из сказанного, DSDV хорошо использовать для не очень динамичных сетей.
Протокол разработан для работы с низкими накладными расходами и возможностью быстро реагировать на изменения в сетевом окружении. Сети с маршрутизацией DSR могут масштабироваться до сотен узлов и поддерживают высокую степень мобильности узлов. Однако, задержки в установлении соединения выше, чем в протоколах, использующих таблицы. DSR (Dynamic Source Routing) - простой и эффективный протокол, который обеспечивает маршрутизацию без петель и может работать в сетях с однонаправленными связями. Это позволяет иметь низкие накладные расходы и обеспечивать быструю реакцию на сетевые изменения. Протокол определяет и поддержи вает все маршрутизации внутри своей сети для самоорганизации и самокон-фигруции сети.
К недостаткам протокола относятся: - Устаревшая информация кэша маршрутов может привести к несогласованности на этапе восстановления маршрут. - Задержка установления соединения выше, чем в табличных протоколах. Хотя такой протокол хорошо работает в статических и малоподвижных средах, производительность быстро ухудшается с увеличением мобильности. Кроме того, значительные накладные расходы маршрутизации присутствуют вследствие механизма источник-маршрутизации, используемого в DSR. Эти накладные расходы маршрутизации прямо пропорциональ на длине пути.
AODV (Ad Hoc On-Demand Distance Vector) - это протокол динамической маршрутизации, основанный на построении таблиц маршрутизации на каждом узле сети для минимизации времени передачи информации между узлами [30] [65] [75]. Принцип работы протокола показан на рис.3. Протокол находит пути маршрутизации независимо от использования маршрутов. Первым шагом протокола является построение таблиц маршрутизации на каждом узле. В таблице содержится длина кратчайшего пути к каждому узлу в сети через каждый соседний узел. На каждом следующем шаге каждый узел обменивается с соседними узлами информацией о каждом известном ему кратчайшем пути к каждому узлу сети. После некоторого количества шагов, зависящего от количества узлов в сети, таблицы маршрутизации на узлах перестают изменяться, после чего начинается передача данных по кратчайшему найденному пути [52]. При сбое узла сети из таблицы выбирается следующий кратчайший маршрут сетей, где узлы-пользователи могут как угодно изменять свое местоположение, тем самым постоянно изменяя топологию без создания каких-либо определенных стационарных путей передачи данных. Обмен сообщениями в протоколе AODV показан на рис.2. Для мониторинга и обнаружения соседних узлов всем узлам сети отправляется сообщение
HELLO, после чего происходит рассылка сообщений для запроса маршрута RREQ (Route Request). После получения ответных сообщений RREP (Route Response) от соседних узлов данные (DATA) перенаправляется оптимальным маршрутом между источником S и узлом назначения D, в случае возникновения ошибки узел отправляет сообщений об ошибке RERR (RouteError) [81].
Определение размера передаваемого изображения
Исследование зависимости коэффициента Херста от числа узлов различного типа в БСС проводилось с помощью имитационного моделирования. Результаты моделирования можно разделить на две части. Первая часть связана с моделированием БСС при увеличении числа узлов - источников изображений. Вторая часть относится к сценарии с увеличением числа телеметрических узлов, когда число узлов- источников изображений не изменяется [70].В диссертации предлагается два возможных объяснения факта изменения коэффициента Хёрста при изменении интенсивности суммы двух разнородных потоков трафика в сети.
Узлы рассматриваемой в работе БСС могут выполнять две основные функции: узлы первого типа производят трафик телеметрии, а узлы второго типа передают статические изображения. Производимый узлами разных типов трафик также имеет различные характеристики. Узлы первого типа (телеметрические) с некоторой периодичностью передают к шлюзу сети одиночные пакеты определенной длины. Второй тип узлов производит «пачечный» трафик, который представляет собой последовательность пакетов, следующих через короткие интервалы времени. Число пакетов производимых узлом сети за один «сеанс» зависит от объема данных передаваемого изображения.
Таким образом, сеть обслуживает два типа трафика, которые на уровне шлюза представляют собой один агрегированный поток. Предметом изучения являются свойства агрегированного потока, в частности его коэффициент Хёрста.
В 2.3.2 и 2.3.3 приводятся результаты имитационного моделирования описанной выше БСС, в частности зависимость коэффициента Хёрста агрегированного потока от интенсивности составляющих его потоков (числа узлов того или иного типа). В 2.3.4 описана аналитическая модель для вычисления коэффициента Хёрста суммы двух разнородных потоков трафика в се- ти и показано, что при определенных зависимостях коэффициента Хёрста от интенсивности каждого из потоков, суммарная зависимость может приобретать вид, полученный ранее с помощью имитационного моделирования. В 2.3.5 описывает возможное влияние на величину коэффициента Хёрста возникновения в БСС состояния перегрузки и изменения характера трафика на выходе шлюза БСС.
В предыдущих разделах доказан самоподобный характер трафика в сенсорной сети, но нет ответа на вопрос, как коэффициент Хёрста изменяется в зависимости от различного состава сенсорных узлов. Для исследования было выбрано сенсорное поле 30 на 30 метров в качестве базовой модели БСС с учетом предыдущего опыта. Узел сбора данных расположен в центре поля. В соответствии с высокой интерференцией на частоте 2,4 ГГц и низкой мощностью передачи гарантированный диапазон передачи данных выбран в15 метров. Два типа сенсорных узлов расположены случайным образом в сети. Первый тип сенсорных узлов - это узлы, собирающие данные телеметрии для передачи небольших объемов данных с заданным периодом. Частота передачи случайно определяется для каждого типа узлов в диапазоне 15-60 секунд с шагом 15 секунд.
Второй тип сенсорных узлов - это узлы передачи изображений. Каждый из этих узлов передает в случайном интервале времени пакеты, которые моделируют передачу фото размером 640х480 пикселей.
Объем передаваемых данных выбирается случайным образом на основе оценки результатов, полученых в предыдущих разделах диссертации. Cиму-лятор NS2 был использован для моделирования. Скрипты TCL генерируются с помощью сценариев на языке программирования Python.
Для анализа изменения коэффициента Хёрста при изменении числа узлов были выполнены несколько сценариев. Сохраняя общее количество узлов равным 55, постепенно увеличивали количество узлов, передающих изображения. Число узлов изменялось с 5 до 53 через 2 интервала.
Во втором случае при увеличении числа узлов, передающих телеметрические данные, сохранялось число узлов, передающих изображения. Для этого случая были выполнены сценарии моделирования с увеличением общего количества узлов от 20 до 150 для сценариев с 5, 10, 15 и 20 узлами, передающими изображения.
COOJA симулятор
В качестве программного обеспечения для микропроцессорных систем сенсорных узлов можно использовать открытые операционные системы :Contiki [89] [12], TinyOSиFreeRTOS, а также ряд коммерческих операционных систем реального времени. Contiki, Tiny OS и Free RTOS — открытые опера ционные системы, исходный код который доступен в сети Интернет, разра ботка их ведется сообществом на публичной основе. Contiki, как ожидается, будет одной из основных операционных систем, которые будут использо ваться для соединения триллионов устройств (или “вещей”) Интернета Ве щей. Различные функции ОС включают управление программа ми/процессами, управление ресурсами, управление памятью и коммуникаци онное управление. Contiki является операционной системой с открытым ко дом, она предназначена для встроенных сетевых систем, в частности, для ум ных устройств. Первая версия Contiki была выпущена командой разработчи ков, работавших в сфере промышленности и научных центрах, в 2003 го ду [40] [100].
Contiki поддерживает полный стек IP сети со стандартными протоколами, такими как UDP, TCP и HTTP, а также стандарты для маломощных сетей, таких как 6lowpan, RPL и CoAP. Стек протоколов ContikiIPv6 был разработан для Contiki компанией Cisco, полностью сертифицирован в рамках программы ReadyLogoIPv6. Contiki является первой операционной системой для сенсорных сетей, которая обеспечивает TCP/IP связь (с использованием стека uIP (microIP) — это открытый TCP/IP-стек/модуль, который разработан для микроконтроллеров с 8- и 16-битной архитектурой). Сетевой стек Contiki показан на рисунке Операционная система Contiki реализована на языке программирования «Си» и поддерживает ряд различных микропроцессоров и аппаратных конфигураций. Операционная система Contiki обеспечивает подключение IPv4 и IPv6 через стеки протоколов uIP и uIPv6. На рисунке 34 показан стек протоколов IPv6. Стек uIPv6 — единственный стек IPv6 для умных устройств, которые получили сертификацию IPv6 Ready. Таким образом, Contiki предлагает модули для решения различных задач на требуемом сетевом уровне.
При конфигурации по умолчанию Contiki использует 2 килобайта ОЗУ и 40 килобайт ПЗУ рис.35. Contiki состоит из ядра, которое управляется собы тиями, программы во время исполнения загружаются и выгружаются динамически. Процессы используют облегчённую потоковую модель — протопо-токи (protothreads), которые обеспечивают линейный потоковый стиль ини циализации ядра.
Многопоточный режим с приоритетами в системе Contiki реализован с помощью библиотеки приложений, которые выполняются над ядром, управляемым событиями. Приложения, обеспечивающие многопоточную обработку, компонуются с выполняющимся приложением по мере необходимости, т.е. если оно явно требует многопоточной модели вычислений. Исполнительная система Contiki разделяется на две части – основа (core) и пользовательские программы. Основа (core) состоит непосредственно из ядра операционной системы (kernel), базовых сервисов и фрагментов библиотек поддержки, в том числе исполняющей среды. Разделяемая функциональность реализуется через сервисы как некоторая форма разделяемых библиотек. Эти сервисы можно обновлять или замещать динамически независимо друг от друга во время выполнения, что, по мнению разработчиков, ведет к гибкой структуре системы. 3.2 COOJA симулятор
Устройства с Contiki часто функционируют в качестве узлов крупных беспроводных сетей. Разработка и отладка программного обеспечения для таких сетей является трудоемкой задачей. COOJA — стимулятор сетевых процессов Contiki упрощает данную процедуру, предоставляя функции моделирования устройств и сетей [14].
Моделируемый узел в COOJA имеет три основных свойства: данные в памяти, тип узла и его комплектующие. Тип узла определяет общие свойства для узлов. Например, узлы одного типа запускают единый программный код на одинаковой моделируемой аппаратной архитектуре.
Одной из отличительных особенностей COOJA от других симуляторов (NS2, TOSSIM, AVRORA) является то, что COOJA позволяет одновременно контролировать три различных уровня: сетевой уровень, уровень операционной системы и уровень инструкций машинных кодов. COOJA может выполнять программы Contiki двумя различными способами: либо как скомпилированный код прямо на хосте CPU, либо запуск на эмуляторе микропроцессора TIMSP430.
Реализация протоколов в COOJA симуляторе
Реализацияпротокола RPL. ContikiRPL это реализация протокола RPL с открытым исходным кодом, RPL представляет собой стандарт протоколов маршрутизации IPv6 для сети с потерями и низким энергопотреблением
ContikiRPL работает на уровне над уровнем беспроводной линии с низким энергопотреблением и потерями. Протокол RPL был успешно запушен с радио настенде беспроводной сети. Реализация полностью интегрирована с операционной системой Contiki, и включена по умолчанию в платформу TmoteSky.
Требуемый обхем памяти менее, чем 5 Кбайт ПЗУ и 0,5 Кбайт оперативной памяти. ContikiRPL реализует протокол RPL, согласно версии 18 из спецификации RPL, и два объективной функций - OF0 и минимального ранга целевой функции с гистерезисом Minimum Rank Objective Function with Hysteresis (MRHOF). ContikiRPL был успешно протестирован на совместимость с помощью программы-взаимодействия IPSOAlliance, где он был использован на трех различных платформах и запушен на двух разных соединенных уровнях, IEEE 802.15.4 и Watteco коммуникационный модуль питания линии с низким энергопотреблением.
ContikiRPL также была использована в двух сетевых датчиках развертывания. Реализация ContikiRPL отделяет логику протокола, конструкция и разбор сообщения и объективные функции в различных модулях. Модуль логики протокола управляет информацией DODAG, поддерживает набор кандидатов родителей, и связывающую их информацию, общается с модулями объективных функций и проверяет сообщения RPL на логическом уровне в соответствии со спецификацией RPL. Конструкция сообщения и модуль син таксического анализа преобразуют форматы сообщения RPLICMPv6 в собственные абстрактные структуры данных ContikiRPL. Наконец, модули целевой функции реализуют целевую функцию API.
При экспериментировании с целевыми функциями, их внутренние операция недоступны для ContikiRPL. ContikiRPL производит переадресации решения в пакете, но устанавливает переадресацию (tables) для uIPv6 и оставляет фактическое перенаправление пакетов на uIPv6. Исходящие пакеты IPv6 направляются от уровня uIPv6 к уровню 6LoWPAN для сжатия заголовков и фрагментации. Уровень 6LoWPAN пересылает пакеты MAC уровню.
По умолчанию уровень ContikiMAC является механизмом CSMA/CA, который ставит исходящие пакеты в очередь. Пакеты из очереди передаются в порядке поступления через уровень radiodutycycling (RDC). Уровень RDC, в свою очередь передает пакеты через уровень радиолинии. Уровень МАС отправляет пакеты, пока не получит подтверждения канального уровеня от приемника. Если происходит коллизия, MAC уровень делает откат и повторно передает пакет. Исходящие пакеты имеют конфигурируемый порог для максимального числа передач.
Модуль информации о внешних соседях обеспечивает обновление оценок стоимости пути с помощью функции обратного вызова. В течение одной секунды обновления, ContikiRPL пересчитывает стоимость пути к шлюзу через обновленную линию, и проверяет выбранную целевую функцию, следует ли сделать переключение. Стоимость путиописывается метрикой ETX, которая рассчитывается с помощью экспоненциально-взвешенного скользящего среднего функции по числу канального уровня передач с а = 0,2. Устройство ETX используется для вычисления ранга целевой функции MRHOF и выбора материнской целевой функции OF0. Записи о новых соседяхимеют первоначальную оценку ETX равную 5. Плитика выбора соседей ContikiRPL основана на удержании соседей, которые имеют хорошие оценки ETX и низкие ранги. Стек протокола RIME. Стек протокола RIME включает набор коммуникационных примитивов, начиная от широковещательных лучшим локальным соседям и однонаправленной доставкой лучшему локальному соседу и заканчивая передачей всем узлам в сети с наилучшими показателями и надежной однонаправленной пошаговой передачей. Приложения и протоколы, работающие выше стека RIME, могут использовать 1 или несколько примитивов, предоставляемых данным стеком.
Протоколы в стеке RIME имеют уровневую организацию, где более сложные протоколы реализуются, используя более простые. Мы выбрали коммуникационные примитивы в Rime стеке, основываясь на том, какие типовые протоколы сенсорных сетей используются. Приложения и протоколы, работающие поверх стека RIME соединяются с любым уровнем стека и используют любые коммуникационные примитивы. Стек протоколов RIME поддерживает примитивы с передачей на соседний узел(одношаговые) и с последовательной передачей через несколько узлов(многошаговые). Многошаговые примитивы не определяют способ маршрутизации в сети. Вместо этого, в процессе передачи пакета через сеть приложение или протокол верхнего уровня вызывается на каждом узле, и определяет следующий узел. Это позволяет реализовать произвольные протоколы маршрутизации, используя многошаговые примитивы.
Для того чтобы показать (подчеркнуть) универсальность коммуникационных примитивов, мы реализуем 4 типа стандартных протоколов для сенсорных сетей поверх стека RIME: 1 протокол сбора данных, такой как MintRoute и CTP, 2 протокола распространения данных на основе Trickle и Deluge и 1 протокол маршрутизации для меш-сетей, основанный на AOVD.