Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов и способов управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга 12
1.1. Организация передачи данных в беспроводных системах промышленного мониторинга 12
1.1.1 Объекты и способы промышленного мониторинга с помощью беспроводных систем 12
1.1.2 Технологии беспроводных сенсорных сетей как основа сбора и передачи данных в системах промышленного мониторинга 15
1.2 Управление информационными потоками в беспроводных системах промышленного мониторинга 25
1.2.1 Способы формирования схемы передачи данных в беспроводных системах 25
1.2.2 Способы агрегации данных в беспроводных системах 33
1.2.3 Коммуникационные модели передачи данных в беспроводных системах 39
1.3 Постановка задачи управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга и пути ее решения 41
1.4 Выводы 42
ГЛАВА 2. Разработка метода управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга 43
2.1. Зона покрытия беспроводной сенсорной сети 43
2.1.1. Основные понятия и определения элементов зоны покрытия беспроводной сенсорной сети 43
2.1.2. Определение Аг-зонного перекрытия периметра 46
2.1.3 Алгоритм определения границ зоны покрытия 50
2.2. Алгоритм управления схемой обмена данными беспроводной системы промышленного мониторинга 55
2.2.1 Формирование дерева передачи данных 55
2.2.2 Управление схемой обмена данными в беспроводной системе с использование кода Прюфера 71
2.3 Выводы 79
Глава 3. Организация системы запросов к базе данных беспроводной сенсорной сети в условиях неопределенности 81
3.1 Основные операции манипулирования данными в БД БСС 81
3.2 Система управления запросами к базе данных в БСС 85
3.2.1 Структура запроса 85
3.2.2 Структура менеджера запроса 90
3.2.3 Схема управления запросами 93
3.3. Операторы запросов 102
3.3.1 Основные операторы 102
3.3.2 Процедура использования оператора CASE для организации запросов к БД 104
3.3.3 Процедура использования оператора WITHIN 106
3.4. Модули базы данных 108
3.5. Выводы по
Глава 4. Реализация алгоритмов управления в беспроводных системах промышленного мониторинга 111
4.1. Апробирование алгоритма определения зоны покрытия беспроводной сенсорной сети 111
4.2. Оценка энергопотребления беспроводной системы в задаче промышленного мониторинга 116
4.3. Апробирование системы запросов к потокам данных
в беспроводных системах промышленного мониторинга 118
4.4. Методика управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга 123
4.5. Выводы 128
Заключение 129
Литература
- Объекты и способы промышленного мониторинга с помощью беспроводных систем
- Основные понятия и определения элементов зоны покрытия беспроводной сенсорной сети
- Система управления запросами к базе данных в БСС
- Оценка энергопотребления беспроводной системы в задаче промышленного мониторинга
Введение к работе
Актуальность работы.
В настоящее время наблюдается увеличение числа техногенных катастроф, что требует разработки новых подходов к системам мониторинга. Федеральный закон № 68-ФЗ «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21 декабря 1994 г. (в редакции от 19 мая 2010 г.) определяет необходимость разработки методов и средств мониторинга в промышленности. Наиболее перспективным направлением является сбор данных с сенсоров и передача информации с помощью беспроводной системы (БС).
Беспроводные системы обладают рядом принципиально новых возможностей, таких как мобильность, автономность, децентрализованное управление.
БС могут быть использованы во многих прикладных областях: оборона государства, комплексная безопасность сфер государственной деятельности, контроль окружающей среды, мониторинг промышленного оборудования, охранные системы, управление энергоснабжением, мониторинг физиологического состояния человека и т.д. Основным элементом БС является сенсорный узел, включающий датчики, микроконтроллер, радиоприемопередатчик, автономный источник питания. Беспроводная система, использующая сенсорные узлы в целях мониторинга, называется беспроводной сенсорной сетью (БСС).
Важным фактором при работе БСС является ограниченная емкость батарей, установленных на узлах. В связи с этим на сенсорных узлах выполняется только простейшая первичная обработка данных, ориентированная на уменьшение объема передаваемой информации и минимизацию числа циклов приема-передачи данных. В настоящее время исследования ведутся, в основном, в области разработки новых протоколов связи. Однако при увеличении количества сенсорных узлов и с учетом того, что БСС работают в неопределенной помехо-сигнальной обстановке, классическое применение коммуникационных протоколов теряет свою эффективность.
Решением задач, связанных с оценкой, анализом и эффективным управлением информационными потоками в БС, занимались ученые: Чинг-Чуан Чанга, Д.А. Молчанова, А.А.Захарова, К.А. Аксенова, Л.С. Волков, М.М. Комаров, С.Г. Ефремов и др. Большое внимание анализу и решению проблем разработки надежных БС, а также созданию программных и аппаратных средств для них уделяют ведущие компании Philips, Ember, Samsung, IBM, Motorola, Freescale Semiconductor, NEC, LG, OKI, «Высокотехнологичные системы» и др.
В последние годы в связи со значительной востребованностью БСС, не смотря на применение новейших технологий в области их аппаратной и программной реализации, проблема эффективного использования ресурсов БСС ощущается особенно остро. В настоящее время по причине наличия узлов с различными характеристиками и различным функциональным назначением
практически отсутствуют какие-либо нормативы и методики по организации и управлению потоками данных в БС, однозначные рекомендации по процедурам использования базы данных БС для хранения информации о состоянии сети и снятых датчиками показаний. В настоящее время заложены только основы для создания методологической базы по построению беспроводных систем промышленного мониторинга.
Для устранения существующих недостатков организации и функционирования БС необходима технология, которая устанавливает связи между узлами для формирования информационных потоков в БСС с целью обеспечения энергосбережения и достоверности отображения состояния объекта мониторинга. В связи с этим должна быть решена задача разработки схемы обмена данными между большим количеством сенсорных узлов в условиях непрерывной модификации сети.
Задача разработки схемы обмена данными между большим количеством сенсорных узлов может быть решена на основе информации о составе, размере сети и функциональности ее отдельных узлов за счет разработки системы управления запросами для организации сбора и передачи данных в БСС, позволяющей сократить время для принятия решения организации потока данных и минимизировать энергопотребление сенсорной сети.
Актуальность настоящей работы определяется необходимостью разработки метода управления потоками данных в БС промышленного мониторинга, устраняющего недостатки, связанные с неопределенностью количества, характера и состояния узлов БСС.
Использование новой системы управления данными позволит создать качественно новое программное средство, существенно расширяющее перечень задач поддержки принятия решений управления БС в условиях неопределенности и обеспечивающее повышение адекватности и объективности принятия решений при низких временных затратах.
Цель и задачи
Цель диссертационной работы состоит в исследовании процессов управления потоками данных в БС промышленного мониторинга в условиях неопределенности.
Для достижения цели в диссертации решены следующие основные задачи:
1. Проведен анализ задачи управления потоками данных в БС
промышленного мониторинга, современных моделей, методов, алгоритмов
управления потоками данных. Выявлены недостатки и определены пути их
устранения.
2. Проведен анализ возможности комплексного использования
инструментария комбинаторного анализа и методов геометрической
вероятности, теории графов для разработки методов управления потоками
данных в БСС в условиях неопределенности.
3. Разработан алгоритм определения зоны покрытия узлов БСС в
условиях неопределенности.
Разработан алгоритм построения дерева передачи данных с учетом попадания узла в заданную зону покрытия для получения данных с узлов БСС в условиях неопределенности.
Разработана автоматизированная система управления потоками данных вБС.
6. Разработана система запросов к базе данных БСС для получения
необходимой информации для принятия решения управления потоками
данных.
Методы исследования
Для решения поставленных задач использовались методы геометрической вероятности, комбинаторного анализа, сетевых технологий, теории графов, математическое моделирование, технологии объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна
1. Разработана математическая модель определения зоны покрытия сети
на основе геометрической вероятности. Впервые разработана математическая
модель процесса соединения узлов БС на основе кода Прюфера.
Разработан алгоритм определения зоны покрытия узлов БСС в условиях неопределенности.
Разработан алгоритм построения дерева передачи данных в БС на основе кода Прюфера, отличающийся от существующих способом идентификации узлов.
Разработана методика управления потоками данных в БС в условиях неопределенности. Данная методика отличается от существующих тем, что она определяет правила управления БС с неограниченным числом узлов, а также обеспечивает уменьшение их энергопотребления посредством минимизации числа циклов приема и передачи данных.
Для создания, модификации, управления потоками данных в БСС создана система структурированных запросов на основе SQL-подобных языков. Для управления энергетической эффективностью и целостностью данных предложена новая процедура использования операторов WITHIN и CASE.
Разработана автоматизированная система управления потоками данных в БСС, которая состоит из двух модулей: серверного модуля для стационарных узлов (базовых станций) и сенсорного модуля для динамических и случайных узлов.
Практическая значимость
Предложенные модели и методы управления информационными потоками в БС доведены до конкретных алгоритмов, на основе которых создано программное обеспечение (ПО). В результате практического использования разработанного ПО удалось снизить затраты на управление и взаимодействие узлов беспроводной сети. Это позволило повысить эффективность прохождения информации по БС.
Разработанное ПО «Программное обеспечение автоматизации мониторинга клиентских терминалов спутниковой связи («SWAM Satellite Communication»)» было внедрено в состав программного комплекса,
разрабатываемого в ООО КБ «ЭлектронСистема». На данное ПО получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ в Федеральной службе по собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) № 2009612648, 26.05.2009 г.
Разработанные методические положения использованы в учебном процессе при подготовке специалистов на кафедре «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» ГОУ ВПО «Московский государственный университет приборостроения и информатики».
Апробация работы
Результаты работы докладывались на международной конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований 2009» (Украина, г. Одесса, 2009 г.), Четвертой Всероссийской научно-практической конференции «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» (г. Оренбург, 2009 г.), Четвертой международной конференции-выставке «Экологические системы, приборы и чистые технологии» (г. Москва, 2010 г.), Пятой международной конференции-выставке «Промышленные АСУ и контроллеры 2010: от А до Я» (г. Москва, 2010 г.).
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на кафедрах факультета «Информационные технологии» ГОУ ВПО «Московский государственный университет приборостроения и информатики».
Публикации
По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, в том числе, 3 в журналах, рекомендованных ВАК РФ, получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ в Федеральной службе по собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) № 2009612648, 26.05.2009 г.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, состоящего из 115 наименований, и 3-х приложений.
Основная часть диссертации содержит - 142 страницы машинописного текста, включая 44 рисунка и 10 таблиц.
Объекты и способы промышленного мониторинга с помощью беспроводных систем
По мере увеличения числа узлов в сети объем передаваемой служебной информации начинает увеличиваться, и при достижении некоторого предела время доставки полезной информации возрастает до неприемлемо большой величины. Одним из вариантов решения этой проблемы стала разработка масштабируемых алгоритмов маршрутизации, построенных на виртуальном преобразовании топологии сети из «плоской» (одноранговой) в иерархическую (многоранговую).
Основная идея заключается в том, чтобы организовать узлы в группы и назначить разным узлам в группе разные роли. Наиболее распространенным является подход, объединяющий узлы в кластер по территориальному признаку. В каждом кластере выбирается узел-лидер, который обменивается маршрутными данными с узлами-лидерами других кластеров от имени всего кластера.
При инициализации сети каждому узлу специальным образом назначается адрес в зависимости от его принадлежности к тому или иному кластеру. В результате адрес узла содержит информацию, необходимую-для принятия решения при выборе следующего узла в цепи передачи пакета. Алгоритм позволяет достаточно просто реализовать маршрутизацию пакетов, но из-за жесткой привязки адресации узлов к иерархической структуре топологии возможны проблемы. Например, при нарушении связности головного узла кластера- все подчиненные узлы- вынуждены заново? инициировать процесс присоединения! кі сети и получать, новые «короткие» адреса:. Естественно; накладные расходы на; подобные операции? могут оказать существенное влияние нажарактеристики системы Наиболее распространенные алгоритмы иерархической маршрутизации были описаны ранее вфазделе 1.1.31,
Гибіридная маршрутизация
В данном подходе предполагается, что в сети многие узлы: связаны между собой, но связь эта непостоянна и может периодически пропадать. В реальных сетях это может соответствовать удалению устройств друг от друга за пределы радиуса действия или выключению сенсоров с целью экономии заряда источников питания.
Гибридный подход заключается в том, что при поиске маршрутов между узлами учитываются вероятности нахождения узлов в состоянии, включенной или выключенной связи. В отличие от выше описанных алгоритмов маршрутизации, в которой предполагается, что все связи имеют одинаковую длину, здесь у каждой связи есть своя длина, зависящая от статистического поведения связи.
В" работе: [25]- показано, что с течением; времени эффективность классических алгоритмов маршрутизации падает, в то время как эффективность вероятностного алгоритма остается примерно постоянной. На большом промежутке времени вероятностный алгоритм показывает в среднем значительно лучшие результаты. Однако вь начальные моменты времени эффективность классических, алгоритмов достаточно высока; ш превосходитэффективностьвероятностного алгоритма. Чем более мобильная». сеть, то есть чем чаще происходят изменения в«топологии сети, тем быстрее вероятностный алгоритм обгоняетпо эффективности классические. По- результатам; эксперимента был также сделан- вывод, что в чистом виде гибридный подход не подходит, для практического применения, так как он поддерживает хотя, и постоянную, но достаточно низкую эффективность (порядка 50%-55%). Поэтому следует искать улучшения гибридного подхода, с тем, чтобы повысить его среднюю эффективность. Например, в работе [25]; предложено использовать комбинацию классического и гибридного подходов, когда сообщения между узлами направляются сначала по классическому маршруту, а в случае неудачи - по вероятностному.
При разработке методов управления информационными потоками существенное значение имеет выбор математической модели для описания структуры сенсорной сети. В качестве основы для создания моделей используются теория графов, перколяция, кластеризация, методы комбинаторного анализа.
Как и в- обычных проводных сетях, узлы связи представлены вершинами графа, а связи представлены ребрами. Если топология сети. определена и постоянна, то граф такой сети является детерминированным и может быть легко спроектирован: В БСС беспроводные связи неопределенны и неустойчивы, более того, в некоторых случаях неизвестны и неустойчивы статусы узлов. Учитывая также, что количество узлов велико, детерминистическое моделирование слишком сложно, поэтому приходится применять методы стохастического анализа [26-28].
Представим сенсорную сеть с N узлов и связями между ними, которые добавляются в случайном порядке. Сеть моделируется с помощью графа с N вершинами и ребрами между случайными парами вершин, появляющимися с вероятностью р. Предполагается, что все N(N-l)/2 ребер могут быть добавлены к любой паре из N вершин с одинаковой вероятностью р. На рисунке 1.7 изображен пример, где N=100 узлов, равномерно разбросанных по области 10xl0f и ребра добавляются с вероятностью р=0.01.
Основные понятия и определения элементов зоны покрытия беспроводной сенсорной сети
Схема РЄВЄ позволяет покрыть всю исследуемую1 площадь- с фиксированной задержкой, предоставляя всем сенсорам единственный шанс отправить результаты измерений в течение цикла С. Все сенсоры выбирают номер сессии из 5 сессий в течение цикла С и являются передатчиками данных только для выбранной сессии, что гарантирует всем сенсорам передачу данных с фиксированной задержкой при условии соблюдения ЗЗП. Параллельно с ЗЗП пользователь может накладывать и: другие ограничения. Возможны два: вариантам PGBC: фиксированная РСВС и нефиксированная, PGBC. Обе гарантируют непересекающиеся множества передатчиков,данных для каждой сессии [65].
Фиксированная РЄВС. Изначально каждый сенсор случайным образом выбирает номер сессии для передачи; данных из 8 сессий в цикле Є и участвует в данной сессии до тех пор, пока не потребуется выбрать новую; так что к выбранных сенсоров на каждой сессии зафиксированы, как несвязанные в: течение С. Более того,, все сенсоры имеют фиксированную задержку передачи данных, равную 5 At. в каждом цикле: (Предполагается, что сенсоры могут передавать данные в любое: времяг в. ходе соответствующей сессии. То есть среднее значение для задержки передачи при продолжительности сессии At, составит At/2 (рисунок 2.9(a)).). Нефиксированная РСВС. Как и в фиксированной, сенсоры выбирают сессию для передачи данных случайным образом из S сессий. Однако в каждом цикле С они повторяют процедуру выбора, так что к выбранных сенсоров не только не связаны, но и забывают предысторию. Таким образом, способ наблюдения не может быть известен заранее и задержка передачи для каждого сенсора варьируется от At до (2S-l)At (рисунок 2.9(6)).
Определим структуру очереди передачи, чтобы понять, как сенсоры реализуют каждую из этих схем.
Структура очереди передачи сенсора sh обозначаемая через RSsi, является последовательностью бит. Каждый бит соответствует сессии R; (1 1 S) в цикле С, и общее количество бит соответствует числу сессий в цикле С. Изначально последовательность заполнена нулями и только один бит будет изменен на 1 в зависимости от номера выбранной сессии. То есть RSsi означает номер сессии из цикла С, в течение которой сенсор s{ может сообщать о результатах наблюдений. Например, RSsi — 01000" при к=4 и F-1=20 означает, что s{ выбирает вторую сессию (Я2) из цикла С для передачи данных.
Задержка передачи в последовательных циклах Чтобы стать активным узлом в одной выбранной сессии, каждый сенсор Sf создает собственную RSsi с помощью алгоритма, где А[8\ является битовым массивом длиной 8, RAND\l,8\ является функцией, возвращающей случайное целое число от 1 до 8 [66]. Во время работы сенсор передает результаты измерений только тогда, когда бит, соответствующий текущей сессии из А[8], равен 1. Таким образом, к выбранных сенсоров при каждой сессии Ri в течение цикла передачи данных С, не связаны и каждый сенсор передает измеренные данные в течение цикла всего один раз. По завершении С, если сенсоры работают по нефиксированной РСВС, они формируют новую битовую последовательность. В противном случае они сохраняют начальное значение RSsl. По мере увеличения ЗЗП количество сессий в цикле С уменьшается. Поэтому, чем большая ЗЗП определена пользователем, тем меньше задержка на исследование всей области.
Предлагаемая схема управления, основанная на РСВС, позволяет использовать только к активных передатчиков данных в течение одной сессии, поэтому активный сенсор, не имеющий соседей с аналогичной структурой очереди передачи, должен ожидать возможности для передачи данных до тех пор, пока у него не появится хотя бы один активный сосед. Например, на рисунке 2.10 показано, что сенсор А может передавать данные немедленно в то время, как сенсор В должен ждать пока станет активным сенсор С. Чтобы избежать такой задержки при передаче данных, создается 8 ДПД, и сенсоры, формирующие ДПД, остаются активными в течение сессии. Целью является уменьшение количества дополнительных сенсоров, которые необходимы, чтобы позволить к выбранным источникам данных иметь, по крайней мере, одного активного соседа, и таким образом, снизить общее количество сенсоров с активными передатчиками в течение одной сессии. При создании ДПД предполагается, что каждый сенсор s, находит следующий узел в ДПД, называемый родительским сенсором, чтобы достичь точки сбора данных s . Этот родительский сенсор имеет или такую же структуру очереди передачи, как и RSsi, или кратчайший маршрут к сенсору, имеющему такую же последовательность как RSsi; запоминает структуру очередей передачи данных соседями и их достижимость для каждого из ДПД.
Точка сбора данных s инициализирует построение ДПД широковещательной рассылкой установочного сообщения S, формат которого S={RSsJ, (с,,0і), (с2,02), ..., (с/,0/)}, ! / , где sj — это отправитель, с/ - счетчик прыжков, О/ - это сенсор-источник, который устанавливает значение с/. Пока сообщение S передается, Q устанавливается в 1 или -1 в зависимости от структуры отчета RSsj отправителя Sj. с/ увеличивается или уменьшается на 1, пока не будет сброшен. То есть с/ - это расстояние в прыжках от О і до получателя этого сообщения. Расстояние в прыжках является основным критерием при поиске родительского узла. Начальное состояние S=(0,(0,5 ),(0,5 ),...,(0,5 )). Каждый сенсор S,- имеет маршрутную запись, включающую наилучшего кандидата из родительских сенсорных узлов для формирования ДПД для каждой из 8 передающих групп. Формат записи, обозначаемой Rsi, следующий: Rsr{(c\,OhSi), (c2,02,s2), ...,(chOhsi)}, \ l 8, где sieNsi (іфї) - наилучший кандидат для построения ДПД группы- G/. Изначально все тройкив R.si установлены в (оо,-,-). В дальнейшем выражение вида А.Ъ будет означать "Ь в А", таким образом, записи для с/ и О/ в S и R будут различаться. Например, выражение S.ci будет означать "с/ в S".
Сенсорные узлы принимают установочные сообщения, посылаемые соседями за фиксированное время до отправки сообщения S. Они обновляют свои K.sl при принятии установочных сообщений от соседних узлов. При этом для обновления- каждой тройки (ci,Oi,si) в R„- перед рассылкой S должно выполняться условие S.c/ R -.c/ и соответствующее S.O/ должно отличаться от Rj,.(9/. Однако сенсоры, разослав после фиксированного промежутка времени сообщения S, пытаются обновить каждую тройку {ci,Ohsi) в R.si только в том случае, если R5,-.c/ =l. При каждой попытке обновления после рассылки S должно удовлетворяться дополнительное условие S.( получатель S. В противном случае в ДПД сформируется цикл.
Предположим, что .s,-eG/, передает собранные данные в течение сессии Ri. Когда S{ готов к рассылке установочного сообщения, он создает S, сбрасывает S.c/ в -1 и становится источником с і (то есть, st— S.O/), если Rs/.c/ =0; иначе S.c/ просто уменьшается на 1. С другой стороны, при ст {тфї) Si сбрасывает ст в 1 и становится источником ст (то есть, sr S.Om), если RJ(-.cm 0; иначе S.cm просто увеличивается на единицу. При такой процедуре подсчета прыжков первым родительским- узлом становится сосед, принадлежащий передающей группе G/, если такой узел существует. Иначе выбирается узел, имеющий наименьшее расстояние в прыжках к сенсору в G/ (рисунок 2.11, где точками показаны линии радиосвязи).
Система управления запросами к базе данных в БСС
Один из наиболее важных компонентов схемы, показанной на рисунке 3.3, это историческая база данных (БДЗ). Подходы к хранению данных запросов к БСС можно разделить на две категории. В одном случае, данные переправляются для хранения на БС по дереву передачи данных, в другом случае, сенсоры собирают и хранят данные локально (рисунок 3.4,3.5, 3.6). Когда с БС приходит запрос, сенсор просто отправляет ответ [100,101]. Однако оба традиционных способов хранения, упомянутые выше, не могут быть непосредственно применены для создания энергетически эффективных множественных похожих запросов. Первый метод более дорогой, поскольку для передачи данных в БС затрачивается энергия, чего можно избежать, используя второй способ. Однако второй способ не позволяет поместить данные в записи запросов в БДЗ. Поэтому чтобы гарантировать целостность и актуальность данных, хранящихся в БДЗ, в БД хранятся только элементарные запросы без агрегации и ответы на них. Когда встречается разделенный запрос, БДЗ проверяется чтобы узнать, не выполнялся ли этот запрос ранее, при этом могут быть получены полностью или частично результаты запросов без отправки их в БСС, что позволяет сохранить энергию и обеспечить целостность данных. БДБС
Целью хранения данных в БДЗ является поддержка запросов к историческим данным от различных приложений [93]. Предлагаемые в этой работе механизмы хранения данных фокусируются главным образом, на локальном хранении исторических данных. Предлагается способ централизованного хранения исторических запросов и ответов на БС, что позволяет сделать обработку запросов более эффективной с точки зрения энергопотребления. Поскольку запрос содержит пять информационных типов, будем- их использовать также в качестве базового формата для БДЗ. Так менеджер запросов переводит требование пользователя в формат соответствующий определению запроса. Например, один-запрос запрашивает температуру в области R\ во время t\ до t2 каждые 2 секунды (Q\=(Ri {?i }) Т, 2s)), и R\ может быть представлена двумя зонами [0,20] и [0,10], что означает что каждая точка (x,y) zR\ удовлетворяет условиям 0 х 20 и 0 у 10, /і=2, t2=№. Представим, что в этой области есть три сенсора (1,4,10), информация о местоположении и температура, измеренная каждым сенсором, в моменты времени 2,4,6,8,10 должны быть переданы на базовую станцию. После того, как БС примет ответы на запрос Q\, она создает индекс для хранения Q\, основываясь на принятых данных (таблица 3.2): Таким образом, запрос Q\ и его ответ оказываются-записанными в историческую БД.
Сравним каждый разделенный запрос с каждым записанным запросом, только если область исследования, атрибуты запросов, продолжительность запроса и частота удовлетворяют условиям R\czRp V{=VJt F Fj и Tlr\TJ 0 так, что из БИЗ могут быть получены полные или частичные результаты.
Алгоритм поиска запроса в БИЗ: {Ввод: простого запроса исторической записи запроса с п запросами Вывод: начальный запрос или часть результирующего запроса и подзапроса или результат}
Как и для результатов частичного запроса, рассмотрим случай, когда БС получает запрос Q=(Ri, {0,10}, Н, 2s), говорящий, что пользователь хочет знать влажность в области Rt в промежуток времени от і=0 до t2—\0 каждые 2 секунды. В БИЗ хранится информация о влажности в области Rj промежутке времени от V=0 Д h = со срезом 2 секунды. Разделяя запрос по времени, получим Q\=(R, {ОДО}, Н, 2s) и Q2=(R, {6,20}, Н, 2s), тогда если R,(zRj или Ri=Rj, то часть интересующей пользователя информации может быть получена без отправки запроса Q] в сеть.
Операторы запросов 3.3.1 Основные операторы Запрос описывается пользователем (или интеллектуальной системой, приложением) на SQL-подобном языке, скрывающим подробности физической реализации сети и способы обработки запросов. Операторы такого языка внешне похожи на операторы классического SQL, однако, в силу специфики баз данных для беспроводных сенсорных сетей их функционирование имеет ряд отличий, позволяющих оптимальным образом распределить нагрузку по всем узлам сенсорной сети, что в свою очередь ведет к уменьшению расхода; заряда источника питания сенсорного узлаи" увеличивает время жизни EGG в целому [ 102,103].
Оператор CASE действует совместно с оператором WHENHEN. Оператор WHEN определяет состояние атрибутов данных для соответствующего состояния наблюдаемого объекта. Оператор THEN описывает операции, которые будут исполняться при выполнении условий. Когда встречается условие в операторе WHEN, то операции, определенные в операторе THEN заменят действующие запросы.
Например, предположим, что сенсорные узлы предназначены для регистрации появления огня. В данной области наблюдения регистрируется температура с различной частотой опроса в зависимости от различных условий. Возможные операции: 1) отчет о температуре каждые три часа при нормальных условиях; 2) если температура выше 40 градусов сообщать о ней каждые 2 часа; 3) если обнаружен огонь, сообщать каждые шесть минут. Все эти запросы могут быть запрограммированы в одном с использованием оператора CASE:
Оператор CASE включает три независимых подзапроса, определяемых с помощью операторов SAMPLE PERIOD. Сначала узлы пытаются выполнять запрос каждые три часа. Однако, если зарегистрированная температура достигла 40С, частота опроса изменяется на два часа. Когда обнаруживается огонь, узлы выполняют запросы каждые б минут в течение часа.
На рисунке 3.7 сравнивается частота запросов между несколькими обычными запросами и одним запросом с использованием оператора CASE. В первом случае нам пришлось бы написать три независимых процедуры и все узлы должны были бы исполнять эти множественные запросы, показанные на рисунке 3.7(a). В нашем случае запрос с помощью оператора CASE избавляет от лишних измерений и передачи данных (рисунок 3.7(6)).
Оценка энергопотребления беспроводной системы в задаче промышленного мониторинга
Автоматизированная система контроля радиационного фона (гамма-излучения) предназначена для оперативного контроля мощности дозы гамма-излучения на объектах специального назначения или на наблюдаемых территориях. Система состоит из базовой станции, выполняющей роль пункта сбора и передачи информации; сенсорных узлов, оснащенных измерительным оборудованием; информационного аналитического центра (пользователь во внешней сети).
Пункт сбора и передачи информации (базовая станция) управляет работой сенсорной сети и обеспечивает предварительную обработку и трансляцию измеренных параметров во внешнюю сеть.
Опрос сенсорных узлов ведется с периодичностью 20 минут, данные отправляются пользователям каждые три часа при условии, что средняя величина мощности излучения не превышает 25 мкР/ч и изменение фона за минут не превышает 5 мкР/ч. В противном случае данные передаются каждые 20 минут.
Датчики гамма-фона обеспечивают измерение мощности экспозиционной дозы от 0,01 мР/ч до 99,99 Р/ч. Предел допускаемой относительной погрешности измерения (для 95% доверительного интервала) составляет: в диапазоне от 10 мкР/ч до 20 Р/ч не более ±8%; в диапазоне от 20 Р/ч не более ±(15+0,5/Г)%, где Y — это мощность экспозиционной дозы, Р/ч [112,113,119].
Программное обеспечение сенсорного узла решает следующие задачи: обеспечение приема и передачи данных и команд; управление работой датчиковой аппаратуры; первоначальная обработка данных измерений, включая преобразование в физические значения и статистическую обработку; запись данных для долговременного хранения.
При измерении гамма-фона промышленного объекта учитывалось, что измеренная величина соответствует суммарному фону в месте расположения сенсора. Для получения истинного значения применялась следующая формула: D D riD +Dtu+De), где D(p0H - фоновое излучение (мкР/ч), DKU — космическое излучение от 1,8 до 3,5 мкР/ч (зависит от чувствительности сенсора), Д. — собственный радиоактивный фон сенсора от 3,5 до 4,5 мкР/ч в зависимости от модели датчика на сенсоре.
Методика управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга
Назначение методики. Методика управления потоками данных в беспроводных системах промышленного мониторинга предназначена для определения температурного и радиационного фона по данным-измерений, проведенных беспроводной сенсорной сетью. Данная методика объединяет осуществление следующих основных этапов: сбор информации с датчиков температуры и гамма-излучения, предварительную обработку, передачу данных на базовую станцию, агрегирование данных на базовой станции, передача данных во внешнюю сеть, а также обработку запросов от приложений к беспроводной сенсорной сети.
Ограничения и допущения. Разработанная методика позволяет определять зону, где температурный и радиационный фон превышает норму. Ограничение на количество измеряемых параметров связано с конструкцией сенсорного узла.
Методика включает в себя следующие этапы: 1. Развертывание сенсорной сети и определение зоны покрытия. 2. Построение дерева передачи данных. 3. Создание системы структурированных запросов.
На первом этапе развертывается сеть, затем происходит определение зоны покрытия сети, где также определяются типы узлов (стационарные, динамические, случайные, пограничные, внутренние) и каждый узел находит своих соседей.
На втором этапе строится дерево передачи данных с использованием кода Прюфера. Данное дерево позволяет опрашивать только необходимые на данный момент узлы, что позволяет уменьшить энергопотребление сети. В ходе проверки работы данного алгоритма было построено дерево и соответствующий ему код Прюфера. Этапы построения кода Прюфера:
На основе стандарта IEEE 802.15.4 и структуры сетевой модели БСС (см. главу 1) разработана система поддержки1 принятия решений, которая отвечает за управление энергоресурсами сети, определение типологии узла, управление схемой связи узлов, сбор и хранение информации [120,121]. Структура системы представлена на рисунке 4.7.
Система правления сетью Система принятия решений Подсистемауправлениямаршрутизацией Подсистема управлення топологией Подсистема управлення нагрузкой Подсистема обеспечения безопасности шіейсгечаж: aaegmgec pcoaMii " в ТШОІЙГЯШIpllg \зтакшеші р- управления ехемоШг связи узлов = Рисунок 4.7. Система поддержки принятия решений Подсистема управления энергоресурсами включает правила, определяющие количество активных узлов. Подсистема типологии узлов сети определяет тип узла (внутренний, пограничный) с использованием алгоритма определения зоны покрытия беспроводной сенсорной сети. Подсистема управления схемой связи узлов формирует дерево передачи данных с учетом активных узлов и заданных условий запроса. Система сбора и хранения информации включает в себя базу данных и непосредственно связана с системой управления запросами, формируя запросы на основе решений, принятых подсистемами.
