close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

4327.Эффективность обнаружения сигнала в мобильной беспроводной сенсорной сети

код для вставкиСкачать
УДК 004.724
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛА В МОБИЛЬНОЙ БЕСПРОВОДНОЙ
СЕНСОРНОЙ СЕТИ
C. Н. Жарков
Предложен способ оценки эффективности обнаружения сигнала узлами кластера мобильной сенсорной сети с
учетом вероятности формирования маршрута между узлами кластера и головным узлом. Проведено моделирование
мобильной беспроводной сенсорной сети, узлы которой предназначены для обнаружения детерминированного сигнала. Приведены зависимости изменения значений предлагаемой целевой функции от времени функционирования сети
Ключевые слова: обнаружение сигнала, мобильная беспроводная сенсорная сеть, кластеризация, маршрутизация
Введение
В последние годы большое внимание уделяется беспроводным сенсорным сетям (БСнС) [1-3],
которые, являясь особым видом беспроводных
adhoc сетей, состоят из множества сенсорных
устройств (сенсорных узлов), распределенных в
определенном районе. Каждый сенсорный узел способен измерять различные параметры и устанавливать беспроводные соединения с другими сенсорными узлами, обрабатывать радиосигналы и формировать маршруты для передачи данных измерения.
БСнС часто используются для мониторинга больших территорий с помощью многих сенсорных
устройств, что увеличивает цену таких сетей, несмотря на стремление делать их узлы очень дешевыми. Одним из эффективных способов снизить
затраты является применение БСнС с мобильными
узлами, получивших название мобильных БСнС
(МБСнС) [1, 3].
Одной из важных задач, решаемых с помощью
БСнС, является обнаружение радиосигналов [2, 4]. В
[5] значения вероятности обнаружения излучаемых
узлами БСнС сигналов используются при определении метрики маршрута. В других работах при анализе обнаружения радиосигналов маршрутизация
данных не учитывается. Поэтому задача определения критерия для оценки эффективности обнаружения радиосигналов сенсорными узлами с учетом
эффективности формирования маршрутов для передачи данных детектирования является актуальной.
Статья имеет следующую структуру. В разделе
1 описана исследуемая МБСнС; в разделе 2 - описан
алгоритм маршрутизации, ав разделе 3 предложен
критерий анализа эффективности обнаружения сигналов узлами МБСнС с учетом маршрутизации данных. В разделе 4 представлена методика моделирования сети, с помощью которой получены результаты, демонстрирующие необходимость использования новой целевой функции.
1. Описание
исследуемой
мобильной
беспроводной сенсорной сети
Будем предполагать, что узлы исследуемой
МБСнС распределены на заданной территории по
случайному равномерному закону. Для эффективно-
Жарков Сергей Николаевич – ВГТУ, соискатель, e-mail:
szharkov@mail.ru
го сбора данных и отправки их базовой станции
(БС) иерархия МБСнС имеет три уровня (рис. 1).
Узлы 1-го уровня (собирающие узлы)з анимаются
обнаружением радиосигнала и в случае определения
его наличия передают соответствующее сообщение
узлам 2-го уровня (отправляющим узлам), которые
затем отправляют данные узлам 3-го уровня (мобильным головным узлам), а те передают информацию БС, находящейся за пределами исследуемого
района. В МБСнС возможно и более сложная иерархия, но в данной статье она не рассматривается.
Рис. 1. К описанию иерархии МБСнС
Будем считать, что в исследуемом районе
функционирует один мобильный головной узел,
который формирует вокруг себя кластер для сбора
данных. Время функционирования МБСнС T будем
делить на временные интервалы ∆T (сессии), в
течение которых узлы МБСнС предполагаются неподвижными, а их местоположение меняется от сессии к сессии. Отправляющие узлы в течение сессии
выбираются согласно алгоритму LEACH[6], при
выполнении которого осуществляются следующие
операции:
1) каждый n-й узел кластера каждую i-ю сессию генерирует случайное число ξn, i, которое может
принимать значение в пределах от 0 до 1;
2) каждый n-й узел кластера вычисляет пороговое значение Tn(i) по формуле:
β

, n∈G

(
)
Tn i =  1 − β (i mod [1 / β ])

0
, n∉G
где n - номер узла сети; i - номер сессии функционирования сети; β – параметр, характеризующий количество отправляющих узлов, выбираемых в каждой
сессии (в литературе, например в [6, 7], рекоменду-
ется использовать β=0,05, т.е. в среднем в течение
каждой сессии в качестве отправляющих узлов будет выбираться 5% от общего количества узлов в
кластере); G – множество узлов, которые не были
выбраны в качестве отправляющих узлов последние
1/β сессий; mod() операция выделения целой части.
3) каждый n-й узел кластера сравнивает значение ζn,i с Tn(i). Если ζn,i<Tn(i), то узел выбирается в
качестве отправляющего узла.
2. Описание маршрутизации в мобильной
беспроводной сенсорной сети
Связность в кластере между отправляющими
узлами и головным узлом будем характеризовать
вероятностью возможности сформировать между
ними многоретрансляционный маршрут.В качестве
алгоритма маршрутизации используется гибридный
алгоритм протокола HWMP [8] стандарта IEEE
802.11s, дополненный процедурой учета выхода из
строя сенсорных узлов после окончания заряда их
автономных источников питания из-за энергопотребления при передаче и приеме данных. Согласно
этому алгоритму маршрутизации для формирования
маршрута внутри кластера между отправляющими
узлами и головным узлом может использоваться как
проактивный, так и реактивный алгоритмы. С помощью проактивного алгоритма вокруг головного
узла формируется проактивное множество, состоящее из узлов, с которыми головной узел формирует
проактивный маршрут.
3. Оценка
эффективности
обнаружения
узлами мобильной сенсорной сети
Будем предполагать, что
1) рассматриваемая МБСнС предназначена
для обнаружения детерминированных
радиосигналов.
После
обнаружения
радиосигнала собирающие сенсорные узлы
отправляют сообщения с информацией об
обнаружении своим отправляющим узлам
в выделенные для каждого из них
временные TDMA-интервалы;
2) разные сенсорные узлы сообщают своим
отправляющим узлам об обнаружении
разных детерминированных сигналов;
3) значения отношения сигнал/шум q на
каждом сенсорном узле отличаются
незначительно;
4) значения
вероятности
правильного
обнаружения PD и вероятность ложной
тревоги PF на каждом сенсорном узле
отличаются незначительно.
При наличии сигнала один из узлов, который
обнаруживает сигнал, принимает сигнал r(t), представляющий сумму детерминированного полезного
сигнала S(t), полностью расположенного на интервале наблюдения [0, T], и белого гауссовского аддитивного шума
содносторонней спектральной
плотностью N0.
При использовании для обнаружения сигнала
S(t) с конечной энергией Es критерия НейманаПирсона [10] оптимальный алгоритм сводится к
формированию логарифма отношения правдоподобия l, который с точностью до постоянных равен
T
2
l =
r (t ) S (t ) dt
N 0 ∫0
и сравнению его с пороговым значением h. Если l>h,
то принимается решение о наличии сигнала, если
l<h, то выносится решение о его отсутствии.
В этом случае обнаружение сигнала сопровождается ошибками двух видов:
1) превышение порогового значения h при
отсутствии сигнала S(t) (ложная тревога);
2) непревышение порогового значения h при
наличии сигнала S(t) (пропуск сигнала).
При использовании критерия НейманаПирсона фиксируется вероятность ложной тревоги
PF, выбирается соответствующее значение порога h
и определяется вероятность пропуска сигнала
PD(PF,q).
Возможны следующие события:
1) Обнаружитель собирающего узла срабатывает
при отсутствии сигнала (ложная тревога) и
отправляет
соответствующее
сообщение
отправляющему узлу. После приема сообщения
отправляющий узел пытается сформировать
маршрут до головного узла.
Попытка
формирования маршрута оказывается удачной.
⇒ Сеть была использована для доставки
информации
об
ошибочном
результате
обнаружения.
Вероятность
наступления
события равна P1(P1,PF)=P1PF,, где P1вероятность возможности установить маршрут
между отправляющими узлами и головным
узлом.
2) Обнаружитель собирающего узла срабатывает
при отсутствии сигнала (ложная тревога) и
отправляет
соответствующее
сообщение
отправляющему узлу. После приема сообщения
отправляющий узел пытается сформировать
маршрут до головного узла.
Попытка
формирования
маршрута
оказывается
неудачной.
⇒ Несмотря на то, что до
головного узла не дошло сообщение об
ошибочном срабатывания обнаружителя, сеть
была использована неэффективно. Вероятность
наступления события равна P2(P1,PF)=[1-P1]PF.
3) Обнаружитель собирающего узла срабатывает
при
наличии
сигнала
и
отправляет
соответствующее сообщение отправляющему
узлу. После приема сообщения отправляющий
узел пытается сформировать маршрут до
головного узла. Попытка формирования
маршрута
оказывается
удачной.
⇒
Информация о наличии сигнала головному
узлу была доставлена. Сеть была использована
эффективно. Вероятность наступления события
равна P3(P1,PF,q)=P1PD(PF,q).
4) Обнаружитель собирающего узла срабатывает
при
наличии
сигнала
и
отправляет
соответствующее сообщение отправляющему
узлу. После приема сообщения отправляющий
узел пытается сформировать маршрут до
головного узла. Попытка формирования
маршрута
оказывается
неудачной.
⇒
Информация о наличии сигнала головному
узлу была не доставлена. Сеть была
использована
неэффективно.
Вероятность
наступления события равна P4(P1,PF,q)=[1P1]PD(PF,q).
Таким образом значение целевой функциии,
которая будет использоваться для оценки эффективности обнаружения радиосигналов узлами
МБСнС, должно
1) уменьшаться
с
увеличением
значений
вероятностей наступления 1-го, 2-го и 4-го
событий: P1, P2 и P4.
2) увеличиваться
с
увеличением
значения
вероятности наступления 3-го события P3;
3) значение целевой функции должно находиться
в пределах от 0 до 1 включительно;
4) стремиться к единичному значению (ε→1) при
PF→0, PD→1, P1→1;
5) стремиться к нулевому значению (ε→0) при
PD→0 или P1→0.
В качестве целевой функции предлагается
использовать функцию ε(P1,Pf,q):
ε(P1, PF , q) =
P3 (P1, PF , q)
1+ P (P1, PF ) + P (P1, PF ) + P (P1, PF , q)
1
2
4
=
P1 PD (PF , q)
1+ PF + [1− P1 ] PD (PF , q)
где q=Es/N0. Если влияние маршрутизации на эффективность обнаружения не учитывается (т.е.
предполагается P1=1), то значение целевой функции
ε(P1,Pf,q) будет определяться по формуле:
P (P , q )
ε (P1 = 1 , PF , q ) = D F
1 + PF
4. Моделирование мобильной беспроводной
сенсорной сети
При моделировании МБСнС для уменьшения
вычислительной сложности район обслуживания
сети разбивается на квадратные ячейки, в каждой из
которой может находиться только один узел. После
моделирования случайного равномерного распределения узлов на исследуемой территории моделируется формирование кластеров и проактивных множеств в них. В настоящей работе предполагается,
что головной узел только один. Параметры кластера, формируемого вокруг головного узла, в течение
временной сессии ∆T полагаются неизменными, т.е.
предполагается, что за время сессии топология сети
существенно не меняется. Размер кластера D0 определяется максимальным количеством ретрансляций
между головным узлом и отправляющими узлами.
После формирования кластера выбираются отправляющие узлы, которые устанавливают маршруты с
головным узлом, а затем снова моделируется движение узлов и формирование кластера размером D0.
Количество итераций выбиралось равным N=T/∆T.
Коллизии при передачи данных разрешаются с помощью применения TDMA. Количество ретрансляций nr при формировании маршрутов считалось
ограниченным: nr≤n0.
При моделировании движения сенсорных узлов использовалась модель RWM [9]. Предполагалось, что узлы могут быть неподвижными или пе-
ремещаться со скоростями v0=0, v1 или v2. При v0 =0
- узел неподвижен, а при движении со скоростью v1
за время ∆T узлы переместятся в соседнюю ячейку
(если она свободна), а со скоростью v2 - через одну
ячейку (если соответствующая ячейка свободна).
Случайный выбор скоростей определяется вероятностями Pv0, Pv1, Pv2. Точки, в направлении которых
двигаются узлы, также выбираются случайно по
равномерному закону распределения. После того
как узлы достигнут соответствующих точек, случайно выбираются новые точки, в направлении которых узлы продолжают движение. Перемещение
узлов за пределы исследуемой территории не рассматривается. Значения Pv0,Pv1 и Pv2 были выбраны
равными Pv0 = 0, Pv1=Pv2 =0.5.Е сли выбранная для
перемещения ячейка занята, то узел остается на месте, а значит при нулевом значении Pv0 вероятность
неподвижности узлов согласно описанной методике
моделирования будет отлична от нуля.
При моделировании энергопотребления использовалась модель Хейзельман [6], согласно которой в передающей или приёмной цепях блока обработки сигналов в активном режиме тратится ETxи
ERX соответственно. Предполагается, что завис
имость мощности принимаемого сигнала от расстояния между передатчиком и приёмником квадратичная. Таким образом, согласно этой модели при передачи k-битного сообщения на расстояние d тратится
энергия
ETx,
значение
которой
равно:
ETx(k,d)=Eeleck+εampkd2, а при приёме такого сообщения:ERx(k)=Eeleck, где Eelec=50нДж/бити εamp=100
пДж/бит/м2. Потери энергии при агрегации данных
не учитываются. Начальное значение энергии батарей сенсорных узлов W0 было выбрано равным 0,1
Дж. Размер пакета – 1024 бит. Запас энергии батареи головного узла считался достаточно большим,
так что в течении времени функционирования сети
головной узел из строя не выходит.
При моделировании предполагалось, что количество временных сессий N=T/∆T равно 100 (T –
время наблюдения за функционированием сети).
Максимальное количество ретрансляций n0, определяющее время жизни сообщения было выбрано равным 5. значение размера кластера – 5, размер проактивного множества вокруг головного узла S0 – 3.
Территория, на которой разворачивается сеть, разбивается на 400 ячеек, так что ее площадь равна
20x20 квадратных ячеек. Размер ячейки был выбран
равным 160 м, так что минимальное расстояние
между соседними узлами равнялось 80 м. Количество сенсорных узлов вместе с головным узлом было выбрано равным 214.
5. Результаты моделирования
На рис. 2-5 приведены зависимости значения
предложенной целевой функции от номера временной сессии, полученные с помощью моделирования
МБСнС в среде MATLAB при Pv0=0; Pv1=0,5;
Pv2=0,5 и W0=0,1; D0=5, S=3, n0=4. Видно, что неучет
влияния маршрутизации на эффективность обнару-
жения сигналов узлами МБСнС приводит к неэффективному использованию сетевых ресурсов.
значенная для обнаружения сигналов. Показано,
что традиционный метод оценки эффективности
обнаружения радиосигнала следует дополнить учетом вероятности формирования маршрута между
узлами кластера, которые обнаружили сигнал, и
головным узлом.
Литература
Рис. 2. Зависимости ε от T/∆T при PF=0,5
Рис. 3. Зависимости ε от T/∆T при PF=0,01
Рис. 4. Зависимости ε от T/∆T при PF=1e-3
Рис. 5. Зависимости ε от T/∆T при PF=1e-5
Заключение
В данной работе рассматривается беспроводная сенсорная сеть с подвижными узлами, предна-
1. Liu B. Dynamic Coverage of Mobile Sensor
Networks / B. Liu, O. Dousse, Ph. Nain, and D. Towsley/
IEEE Trans. on Paralleland Distributed Systems, vol. 24, no.
2, pp. 301-311, February 2013
2. LuoZh. Distributed Estimation and Detection in
Wireless Sensor Networks/ International Journal of Inventive
Engineering and Sciences (IJIES), pp. 2319–9598, vol. 1,
issue 3, February 2013
3. Rezazadeh J. Mobile Wireless Sensor Networks
Overview/J. Rezazadeh, M. Moradi, A. S. Ismail / IJCCN
International Journal of Computer Communications and
Networks, vol. 2, issue 1, pp. 17-22, February 2012
4. Крынина О. А. Анализ эффективности
обнаружения
сигналов
многими
датчиками
в
децентрализованных сетях / О.А. Крынина, А.Е. Лимарев,
В.Н. Поветко / Материалы XIII международной научнотехнической конференции «Кибернетика и высокие
технологии XXI», т.2, стр. 672-690, Воронеж, 15-16 мая
2012
5. Lu X. Minimizing Detection Probability Routing in
Ad Hoc Networks Using Directional Antennas/X. Lu, D.
Towsley, P. Lio, F. Wicker, and Zh. Xiong / Hindawi
Publishing Corporation EURASIP Journal on Wireless
Communications and Networking, Article ID 256714, 8 pages,
2009
6. Heinzelman W. Energy-Efficient Communication
Protocol for Wireless Microsensor Networks / W.
Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan / Proc.
Hawaii International Conference on System Science, vol. 8,
pp. 1–10, Jan. 2000
7. Nguyen L. T. An Energy Efficient Routing Scheme
for Mobile Wireless Sensor Networks/L. T. Nguen, X.
Defago, R. Beuran, Y. Shinoda / IEEE International
Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS),
pp. 568-572, 21-24 Oct. 2008
8. IEEE Standard 802.11s-2011 – IEEE Standard for
Information Technology – Telecommunications and
information exchange between systems. Local and
metropolitan area networks. Specific requirements. Part 11:
Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical
Layer (PHY) specifications Amendment 10: Mesh
Networking, 10 September 2011
9. Camp T. A Survey of Mobility Models for Ad Hoc
Network Research / T. Camp, J. Boleng, V. Davies/Wireless
Communication & Mobile Computing (WCMC): Special issue
on Mobile Ad Hoc Networking Research, Trends and
Applications,vol.2, no.5, pp. 483-502, 2002.
10. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. –
М.: Радио и связь, 1983. – 320 с.
Воронежский государственный технический университет
EFFICIENCY OF SIGNAL DETECTION IN MOBILE WIRELESS SESOR NETWORK
S. N. Zharkov
The article focuses on the problem to estimate efficiency of signal detection in mobile wireless sensor networks. It is
shown that it is necessary to take account of routing to solve this task. Simulation results are obtained
Key words: signal detection, mobile wireless sensor networks, clustering, routing
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
11
Размер файла
414 Кб
Теги
обнаружения, эффективность, мобильной, беспроводные, 4327, сигналы, сети, сенсорной
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа