3. WSN
Utilizare :
Observarea starii lumii reale
Strangere de informatii
Capacitati
Senzoriale;
Computationale;
Comunicationale;
De multe ori nu este indeajuns
Necesara prezenta unor actuatori
3
4. WSAN
Coexistenta senzori/actuatori
Actuatorii :
Interactioneaza;
Produc schimbari;
Utilizare in :
Automatizari in casa;
Control industrial;
Sisteme de calcul omniprezente, etc.
Cerinte stricte si variabile de QoS(Quality of Service)
4
5. Exemple QoS
1. Sistem pentru prevenirea incendiilor
• Trimitere raport in timp util
• Actionare actuatori rapida, mentinerea focului
sub control
3. Smart Home
Simtire prezenta umana
Aprindere lumini
Intarzierile pot deveni suparatoare
5
6. Quality of Service
Caracteristici comune:
Incredere;
Promptitudine;
Robustete;
Adaptabilitate;
Metrici
Intarzieri
Pierderi de pachete
Ratare deadline
Incarcarea retelei
Greutati apar datorita:
Resurselor limitate : low-cost, low-power, rata de transfer mica
Topologie dinamica
Eterogenitate inerenta a nodurilor
Medii imprevibile
6
7. Cercetare si dezvoltare existente
Framework pentru comunicatii in timp real (detectare
evenimentelor, raportarea lor si coordonarea
actuatorului)
Protocol de routare constient de QoS
Protocol de transmitere date pentru WSAN-uri lossy si
cu resurse limitate
7
8. Arhitectura managementului QoS
Senzorii: colecteaza date, le transmit wireless
Transmitere : Single-hop, Multi-hop
Modificari de retea -> modificare intarzieri, pierdere de
pachete, incarcare retea
8
9. FLC-QM
(Fuzzy Logic Control based QoS Management)
Adaptarea ratei de esantionare
Mentinere DMR(deadline miss ratio) sub un
anumit prag
9
10. FLC-QM
Motivul:
Scaderea perioadei de esantionare -> Creste
incarcarea retelei, sanse mai mari de coliziune
Cresterea perioadei de esantionare ->
utilizare ineficienta a latimii de banda
Uneori o rata de esantionare mica este
preferabila (app. sample-data control)
10
11. FLC-QM
(principiul de functionare)
Un FLC-QM pentru fiecare senzor sursa
Functionare in maniera time-triggered
Aj calculeaza DMR
QM stabileste o noua perioada de esantionare h(i+1)
Perioada de esantionare a lui Si este constanta intr-un
interval de invocare
11
12. FLC – Design
Input:
Eroarea de control a DMR e(k) = DMRʀ – DMR(k)
Variatia erorii de(k) = e(k) - e(k-1)
Output:
Variatia ratei de esantionare dh(k)=h(k+1) – h(k)
DMRʀ : rata de esec dorita
12
13. FLC – Design
Functiile de apartenenta(st. sus)
Matricea asociativa(dr. sus)
Inferenta : max-min
Defuzzificare : metoda centrului
de greutate
13
14. Evaluarea Performantei
Simulare Matlbab
Protocol ZigBee
S1,S2,S3,S4 senzori sursa
S5 senzor sursa ce intervine; perioada de esantionare fixa la
runtime;
S6 nod intermediar
A1,A2 actuatori
Perioada de esantionare noduri sursa : 10ms
DMRʀ=10% ; T(FLC)=1s
14
15. DMR: Clasic VS FLC - QM
S3,S4,S5 – inactivi;
S5 : ON t=20s,
OFF t=40s;
S3,S4 OFF pana t=60s;
t=[20s,40s] :
DMR(S1)~100%;
Dupa t=60s, mesajele
rateaza deadline;
T=[0,20s] :
DMR(S1)>DMR(S2); nod
intermediar
15
16. Perioada de esantionare FLC - QM
Perioadele sunt
ajustate dinamic, la
runtime
Motivul diferentei DMR
16
17. FLC-QM
(Avantaje)
Generalitate
Nu depinde de hardware sau tehnologia de retea
Aplicabil indiferent de protocolul de routare,
topologia retelei
Scalabilitate
Solutie distribuita
Se implementeaza pentru fiecare nod
Simplitate
Algoritmul computational ieftin
17
18. FLC-QM
(Avantaje)
Nu este necesar un model al procesului
Folosirea controlului prin feedback
Input imprecis , Output clar
Aplicabil si pentru control non-linear
18
19. Concluzii
Ajustare dinamica
Mentinere ratare deadline sub un prag
Sistem eficient, robust, de incredere
19
20. Referinte
Fuzzy Logic Control Based QoS Management in
Wireless Sensor/Actuator Networks
– Feng Xia, Wenhong Zhao, Youxian Sun, Yu-Chu Tian
– Sensors 2007, 7, 3179-3191
20