Study of the impact of sleep phase duration on energy consumption in sensor chain.pdf Беспроводные сенсорные сети (БСС) представляют собой совокупность устройств, способных производить измерения каких-либо физических величин (температура, давление и т.д.) и передавать информацию по радиоканалу. БСС представляют собой удобный инструмент для мониторинга различных объектов (товарные склады [1, 2], водопроводы [3, 4], шоссе [5]). Подобного рода мониторинг позволяет более рационально расходовать ресурсы (такие как вода, электричество и т.д.), регулировать плотность движения на дорогах, осуществлять своевременный ремонт построек [6]. Таким образом, БСС является необходимой составляющей интернета вещей, проектов типа «умный город» и цифровой экономики в целом. Рынок сенсорных сетей растет (ожидается, что к 2022 г. он достигнет 2 млрд долл. США [7]), на нем работает большое количество производителей. Этому способствуют отсутствие унификации (доминирующих протоколов и аппаратных концепций), удешевление за счет успехов технологий, рост популярности из-за созвучия с идеей цифровой экономики. Сенсорные сети значительно отличаются от привычных нам компьютерных сетей [8]. Перечислим основные особенности БСС: 1) необходимость учета интерференции и помех (коммуникации происходят по радиоканалу с помощью маломощных радиомодулей); 2) невозможность постоянного администрирования, поскольку узлы зачастую расположены в труднодоступных местах; 3) отсутствие доминирующих протоколов и аппаратных концепций (БСС проектируются под конкретные задачи); 4) ограниченность энергии (узлы питаются, как правило, от батареек). Таким образом, сенсорные сети представляют собой достаточно сложные объекты, которые требуют весьма тщательного предварительного проектирования. Одним из ключевых показателей работы БСС является энергоэффективность. Узлы питаются от батареек, частая замена которых проблематична. Поэтому необходимо насколько возможно сократить расход энергии. Это можно сделать в том числе за счет построения механизма маршрутизации, который минимизировал бы количество передаваемых сообщений, устранял коммуникации на дальние расстояния и т.д. Существует целый ряд протоколов маршрутизации, в основу которых положен принцип минимизации расхода энергии, - такие как LEACH [9], PEGASIS [10] и их модификации. 83 И.М. Никольский В данной работе рассматривается маршрутизация на основе энергоэффективного протокола PEGASIS, разработанного в компании Aerospace (Лос-Анджелес). Его основной идеей является объединение узлов сети в цепочку. Каждый узел взаимодействует только с ближайшими соседями по цепочке, что позволяет исключить энергозатратные передачи информации на дальние расстояния. Разумеется, у этого подхода есть и недостатки. Если в цикл функционирования узлов сети входит фаза сна (когда потребление энергии минимально, но в то же время невозможны прием и передача сообщений), скорость сбора информации с узлов сети может упасть, поскольку засыпание узла равносильно возникновению разрыва в цепочке. В данной работе исследуется влияние продолжительности фазы сна на энергоэффективность сети и скорость сбора информации. Основная часть статьи структурирована следующим образом. В п. 1 дается формальная постановка задачи. Пункт 2 посвящен описанию имитационной модели сети. Результаты вычислительных экспериментов приведены в п. 3 1. Постановка задачи Рассмотрим БСС, в которой сенсоры расположены вдоль прямой с равными интервалами. Подобные сети могут использоваться для мониторинга шоссе или газопроводов. В такой сети естественно применять цепочечную маршрутизацию. Будем использовать энергоэффективный цепочечно-ориентированный (chain-based) протокол маршрутизации PEGASIS. Сбор информации в данном протоколе разбит на циклы (раунды). В начале каждого раунда узелаккумулятор информации (обычно именуемый стоком) рассылает в правую и левую подцепочки сообщения с информацией о своем местоположении. В ответ остальные узлы сети передают замеры отслеживаемой физической величины - температуры, давления и т.д. Раунд заканчивается, когда сток получает информацию со всех узлов. В работе [10] предполагалось, что сенсоры постоянно активны. Однако на практике в цикле работы сенсоров присутствует фаза сна. Расход энергии во время сна минимален, однако прием и передача сообщений невозможны. Таким образом, скорость сбора информации в цепочке может снизиться (т.е. продолжительность раунда возрастет). Основной задачей данной работы является изучение зависимости длины раунда и величины расхода энергии от параметров фазы сна. Исследования проводятся с помощью имитационного моделирования. Используемая модель цепочки сенсоров разработана автором. В ней учитывается наличие в работе сенсоров активной и пассивной фазы. Присутствует блок, описывающий работу батареи питания сенсора. Более подробно модель описана в следующем пункте. 2. Имитационная модель В разработанной модели сенсорной цепочки время является дискретным. Узел может находиться либо в активном состоянии, либо в состоянии сна. График засыпания-пробуждения сенсора подчиняется предположениям модели Чиассерини-Гаретто [11]. В течение одного шага модели активный узел может принять либо передать одно сообщение. Маршрутизация сообщений в сети реализуется с помощью протокола PEGASIS. Поскольку перед нами стоит задача изучения динамики расхода энергии, в нашу модель включен блок, описывающий диссипацию энергии в сети. Основными параметрами модели являются: N - количество сенсоров, p - параметр распределения длины активной фазы сенсора, q - параметр распределения длины фазы сна. Ниже даны более подробные описания основных деталей построенной модели. 2.1. Протокол PEGASIS Протокол маршрутизации PEGASIS (power-efficient gathering in sensor information systems) был предложен в работе [10]. В нем используется идея логической цепочки сенсоров. Каждый узел взаи-84 Исследование влияния продолжительности фазы сна на энергопотребление цепочки сенсоров модействует только с ближайшими соседями по цепочке. За счет этого удается избежать передач на длинное расстояние, на которые всегда тратится много энергии Информация с узлов БСС собирается на некоторый выделенный узел сети, который называется стоком (sink). Сток выбирается случайным образом и выполняет функцию аккумулятора данных в течение некоторого временного промежутка, который называется раундом. Выбор стока происходит в соответствии с некоторым алгоритмом в начале каждого раунда. После того как сток определен, он передает правому и левому соседям служебное сообщение (назовем его маркером) с информацией об идентификаторе узла-стока. Это сообщение дает указание другим узлам, куда отправлять измеренные данные. Получив маркер от одного из своих соседей, узел передает его другому соседу. Таким образом, маркер движется по направлению к концу цепочки. Когда крайний сенсор получает маркер, он отправляет в ответ сообщение со сгенерированными данными (замеры наблюдаемой величины). Сообщение с данными начинает движение в сторону стока. Каждый узел, получив такое сообщение, добавляет в него свои данные и передает его дальше по цепочке. Раунд заканчивается, когда сток получает данные от подцепочек справа и слева от себя. После этого происходит выбор нового стока и начинается очередной раунд. 2.2. Фаза сна Функционирование отдельного сенсора подчиняется модели Чиассерини-Гаретто[11]. Это одна из самых известных аналитических моделей БСС. В рамках модели Чиассерини-Гаретто предполагается, что длина активной фазы и фазы сна распределена по геометрическому закону, каждая со своим параметром (р и q соответственно). В разработанной нами модели смена активной фазы и фазы сна каждого узла реализована следующим образом. Изначально все сенсоры активны. Для каждого сенсора вычисляется время бодрствования, измеряемое в шагах модели. Это время является реализацией геометрического распределения с параметром р. Будучи в состоянии активности, сенсор может принять или передать сообщение соседнему узлу. Прием / передача занимает один шаг модели. При выходе из активной фазы вычисляется время сна, которое является реализацией геометрического распределения с параметром q. 2.3. Диссипация энергии в сети В рамках данной работы предполагается, что расход энергии узлами сети происходит в соответствии с моделью В. Хайнцельман [9], которая часто используется в литературе по БСС. Эта модель постулирует, что расход энергии на передачу сообщения длиной lmsg бит на расстояние d метров составляет Etx единиц энергии, где Etx - ■ Eelec lmsg+eamp lmsg d . Энергия, расходуемая на прием одного сообщения, вычисляется по формуле Erx Eelec lmsg. В качестве единицы измерения энергии примем наноджоуль. Вслед за [9] будем использовать следующие значения констант: lmsg = 2 000 бит; Eelec = 50 нДж/бит; eamp = 100 пДж/бит/м2 = 0,1 нДж/бит/м2. Передача сообщений происходит только между соседними узлами, расстояние между которыми будем считать одинаковым во всей сети и равным 5 м. Таким образом, d = 5. Кроме того, считаем, что начальная энергия каждого узла равна 0,5 Дж, обработка информации требует 5нДж на один бит. 2.4. Программная реализация Описанная имитационная модель была реализована на языке C++. Кратко опишем алгоритм функционирования модели. 85 И.М. Никольский 1. Инициализация модели. Все сенсоры активны. Для каждого сенсора реализована переменная-таймер, каждая из них равна реализации случайной величины с геометрическим распределением с параметром р. 2. Шаг модели (п. 2.1-2.2 выполняются только для активных сенсоров): 2.1. Принять / передать сообщение. 2.2. Увеличить счетчик расхода энергии. 2.3. Уменьшить значение таймера на единицу. 3. Если значение таймера после п. 2 становится равным нулю, сенсор меняет свое состояние на состояние сна, если был активен, и наоборот, становится активен, если он спал. После этого значение таймера становится равным реализации случайной величины с геометрическим распределением (с параметромр, если сенсор проснулся, и с параметром q, если он заснул). 4. Пункты 2-3 повторяются заданное количество раз. 3. Вычислительные эксперименты С помощью симуляций на ЭВМ была смоделирована цепочка из N = 100 сенсоров. Для каждого сочетания трех параметров (р, q и положение стока 5) проводилась серия из 50 экспериментов. Каждый эксперимент представлял собой один раунд протокола PEGASIS. Вычислялось две метрики: длина раунда lr и средний расход энергии по всем узлам цепочки е. Метрики усреднялись по всей серии экспериментов. Соответствующие средние значения обозначим Lr и E. Рассматривались следующие значения варьируемых параметров: - положение стока s: 16, 25, 50; - параметр распределения активной фазы р: 0,1 и 0,00001; - параметр распределения фазы сна q: от 0,6 до 0,95 c шагом 0,05. Результаты проведенных экспериментов отражены на графиках. Графики зависимости длины раунда от q для каждого положения стока представлены на рис. 1, 3, 5. Графики зависимости разряда батарейки при тех же самых значениях параметров даны на рис. 2, 4, 6. Жирная линия отвечает значению р = 0,1, тонкая - р = 0,00001. Поскольку математическое ожидание геометрического распределения с параметром р равно 1/р, можно считать, что тонкая линия отвечает случаю постоянно активных сенсоров (сенсор не успевает заснуть до конца раунда, т.е. фаза сна практически отсутствует). Рис. 1. Средняя длина раунда, s = 50 Fig. 1. Average round length, s = 50 Рис. 2. Средний расход энергии, s = 50 Fig. 2. Average energy drain, s = 50 86 Рис. 6. Средний расход энергии, s = 16 Fig. 6. Average energy drain, s = 16 Исследование влияния продолжительности фазы сна на энергопотребление цепочки сенсоров Рис. 3. Средняя длина раунда, s = 25 Fig. 3. Average round length, s = 25 Рис. 4. Средний расход энергии, s = 25 Fig. 4. Average energy drain, s = 25 Рис. 5. Средняя длина раунда, s = 16 Fig. 5. Average round length, s = 16 На графиках видно, что при всех значениях q жирная линия лежит значительно выше тонкой. Самая большая разница наблюдается при параметре распределения фазы сна q = 0,05: расход энергии в случае постоянно активных сенсоров примерно в 6 раз меньше, а длина раунда - в 16 раз меньше. Заключение Проведенные эксперименты показывают, что использование фазы сна может быть источником серьезных проблем в сенсорных сетях. В случае цепочечной маршрутизации из-за периодического засыпания сенсоров неизбежно происходит замедление скорости сбора информации. Данный недостаток, вопреки ожиданиям, необязательно компенсируется снижением расхода энергии. Напротив, если продолжительности активной фазы и фазы сна несогласованъ^ расход энергии увеличивается. Это связано с тем, что узлам приходится ожидать заснувшего соседа, впустую расходуя энергию. 87 И.М. Никольский Эта проблема может быть решена за счет внедрения интеллекта в работу сенсора. Накапливая информацию (набирая статистику о прохождении сообщений), сенсор может выработать собственную стратегию засыпания и просыпания с помощью некоторого алгоритма машинного обучения.

Скачать электронную версию публикации