Algorithmen für Sensornetze
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- Petra Berger
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1 Algorithmen für Sensornetze Markus Völker 02. Februar 2010
2 Lokalisierung in Gebäuden
3 Lokalisierung Ausgangssituation?
4 Lokalisierung Ziel!
5 Lokalisierung Signalabfall in Gebäuden Signalabfall mit ca. 1/d 2 Signalabfall an Wänden (normalverteilt, µ 5db)
6 Lokalisierung Signalabfall - Messung
7 Lokalisierung Signalabfall - Messung
8 Lokalisierung Existierende Ansätze (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z)? Positionen der Sensorknoten bekannt (x,y,z) (x,y,z) Eigenheiten von Wänden etc. nicht berücksichtigt (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z) (x,y,z)
9 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
10 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
11 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
12 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
13 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
14 Lokalisierung Szenario 1 - Sensornetz lokalisieren
15 Lokalisierung 1. Schritt: Entfernung aus Signalstärke bestimmen 2. Schritt: Verbesserung der Positionsschätzung Ansatz: Spring Embedder Kanten durch Federn ersetzen Gewichtung der Kanten nach Güte der Schätzung Verlangsamung der Knoten gemäß Positionsgenauigkeit Anziehungskraft dominant (Distanz oft überschätzt)
16 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren?????????????
17 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren?
18 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren?
19 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren?
20 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren
21 Lokalisierung Szenario 2 - Sensornetz lokalisieren
22 Lokalisierung Vorgehen Distanzen zwischen Sensorknoten abschätzen
23 Lokalisierung Vorgehen Multidimensionale Skalierung (MDS) Spring Embedder
24 Lokalisierung Vorteile? Knoten müssen nur senden kleine, billige Knoten ausreichend sehr viele Knoten denkbar (Museum, Supermarkt)
25 Lokalisierung Vorteile? Knoten müssen nur senden bestehende Infrastruktur nutzbar
26 Lokalisierung Vorteile Viele Messwerte an unterschiedlichen Positionen Störungen mitteln sich raus
27 Lokalisierung Vorteile Hindernisse können umgangen werden
28 Lokalisierung Vorteile Kürzere Distanzen höhere Genauigkeit
29 Lokalisierung Vorteile Größere Distanzen erkennbar
30 Lokalisierung Vorteile Sehr dichtes Netz mit vielen Messwerten Gute Chancen, die richtige Einbettung zu finden
31 Lokalisierung Ausblick: Erkennung von Räumen (möglich?) vermutlich bräuchte man sehr viele Sender
32 Randerkennung
33 Randerkennung Problemstellung Menge von Sensorknoten Begrenzungen der Knotenmenge Knoten besitzen keine Positionsinformation
34 Randerkennung Ansatz 1: Statistisches Verfahren Prinzip: Knotengrad am Rand niedriger Probleme bei schwankendem Knotengrad
35 Randerkennung Ansatz 2: Kürzeste-Wege Verfahren Probleme: Aufwändig und nicht lokal
36 Randerkennung Neuer Ansatz 2-Hop-Nachbarschaft bildet Kreis kein Randknoten kein Kreis in 2-Hop-Nachbarschaft Randknoten Vorteile: Lokal und relativ unabhängig vom Knotengrad
37 Randerkennung Neuer Ansatz 2-Hop-Nachbarschaft bildet Kreis kein Randknoten kein Kreis in 2-Hop-Nachbarschaft Randknoten Vorteile: Lokal und relativ unabhängig vom Knotengrad
38 Randerkennung Neuer Ansatz Herausforderung:
39 Randerkennung Neuer Ansatz Herausforderung:
40 Randerkennung Neuer Ansatz Randknoten innerer Knoten
41 Randerkennung Neuer Ansatz - Beispiel
42 Randerkennung Ansatz: Multidimensionale Skalierung (MDS)
43 Scheduling
44 Scheduling Problemstellung Gegeben: Menge von drahtlosen Übertragungen Slot 1 Gesucht: Verteilung der Übertragungen auf Zeitslots Vermeidung von Kollisionen TDMA Schedule Slot 2 Slot 3
45 Scheduling Zugrundeliegende Modelle Übertragungsmodell: Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio Modell Signal-Rauschverhältnis entscheidet über Übertragungserfolg benötigtes SINR β 10 Signal Interferenz+Hintergrundrauschen β Signalausbreitung: Log-Distance Modell Signalstärke fällt mit Distanz α ab α zwischen 2 und 5, je nach Szenario S = 1 d α
46 Scheduling Probemvarianten Scheduling mit fester Sendeleistung Scheduling mit Leistungskontrolle
47 Scheduling Betrachtete Problemstellungen Komplexität Berechnung exakter Lösungen Ganzzahlige Lineare Programmierung (ILP) Constraint Programming (CP) Effiziente Sendeleistungskontrolle Scheduling Heuristiken Optimierung des Energiebedarfs
48 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Gegeben: Menge von Übertragungen Gesucht: Minimale Sendeleistungen Alle Übertragungen erfolgreich Interferenzen berücksichtigt
49 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Ansatz aus Literatur: Iteratives Anpassen der Sendeleistung T1 T3 Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz T2 T4 T1 T2 T3 T4 Aufwand: O(c n 2 ), wobei c 20 Anzahl der Wiederholungen
50 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Ansatz aus Literatur: Iteratives Anpassen der Sendeleistung T1 T3 Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz T2 T4 T1 T2 T3 T4 Aufwand: O(c n 2 ), wobei c 20 Anzahl der Wiederholungen
51 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Ansatz aus Literatur: Iteratives Anpassen der Sendeleistung T1 T3 Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz T2 T4 T1 T2 T3 T4 Aufwand: O(c n 2 ), wobei c 20 Anzahl der Wiederholungen
52 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Ansatz aus Literatur: Iteratives Anpassen der Sendeleistung T1 T3 Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz Leistung Interferenz T2 T4 T1 T2 T3 T4 Aufwand: O(c n 2 ), wobei c 20 Anzahl der Wiederholungen
53 Scheduling Bestimmung optimaler Sendeleistungen Besser: Lineares Gleichungssystem geschickt lösen P 1 γ 1,1 = P 2 γ 2,1 + P 3 γ 3,1 + P 4 γ 4,1 + η P 2 γ 2,2 = P 1 γ 1,2 + P 3 γ 3,2 + P 4 γ 4,2 + η P 3 γ 3,3 = P 1 γ 1,3 + P 2 γ 2,3 + P 4 γ 4,3 + η P 4 γ 4,4 = P 1 γ 1,4 + P 2 γ 2,4 + P 3 γ 3,4 + η T1 T2 T3 T4
54 Scheduling Gleichungssystem schrittweise lösen k k k k k k aktive Übertragungen Vorausberechnung optimaler Sendeleistung in O(k) statt O(k 3 ). Mächtigere Heuristiken ohne Laufzeiteinbußen
55 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Fragen?
56 Scheduling Heuristik - Performance Durchsatz und Energieverbrauch
57 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1
58 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1
59 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2
60 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2
61 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2 Slot 3 Variante 2: Slots parallel füllen
62 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2 Slot 3 Variante 2: Slots parallel füllen Slot 1 Slot 2 Slot 3
63 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2 Slot 3 Variante 2: Slots parallel füllen Slot 1 Slot 2 Slot 3
64 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2 Slot 3 Variante 2: Slots parallel füllen Slot 1 Slot 2 Slot 3
65 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Slot 1 Slot 2 Slot 3 Variante 2: Slots parallel füllen Slot 1 Slot 2 Slot 3
66 Scheduling Heuristik - Prinzipielles Vorgehen Variante 1: Slot für Slot Herausforderungen: Auswahl guter Übertragungen Bestimmung optimaler Sendeleistungen Variante 2: Slots parallel füllen Herausforderungen: Auswahl guter Slots Bestimmung optimaler Sendeleistungen
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