Модифицированный способ межмашинной связи для сети Интернета вещей

РЕФЕРАТ

Работа содержит 82 страниц, 26 рисунков да 18 таблиц. В процессе работы было использовано 42 источника.

Цель работы : Повысить энергоэффективность сети Интернет вещей за помощью модификации способа межмашинной связи.

Были проанализированы проблемы и недостатки Интернета вещей, исходя из чего было принято решение улучшение энергоэффективность в сети за помощью метода кластеризации За счет предложенного метода кластеризации было модифицировано способ межмашинного связи, что дало смогу повысить энергоэффективность связи сети. Было проведено имитационное моделирование для подтверждения эффективности предложенного метода

Ключевые Слова: M2M, IoT, кластеризация, сенсорная сеть, модификация

СОДЕРЖАНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность : Интернет вещей (IoT) ставит перед предприятиями новые сетевые задачи по ряду направлений Это не только вызывает потребность в новых технологиям и анализу в реальном времени для поддержки множество устройств по всему миру, но также заставляет организации уделять больше внимания тому, как все или "вещи" взаимодействуют один из одним.

Межмашинная коммуникация (M2M) становится ключевым компонентом как IoT, так и промышленного IoT (IIoT). Согласно Future Market Insights, M2M является движущей силой всего Интернета (IoE), какой также включает подключение машины, устройства и подключенных людей.

Для того, чтобы вся система длилась как можно длиннее, необходима энергоэффективная конструкция для коммуникаций M2M. В большой системе связи M2M, если каждое устройство осуществляет связь непосредственно с базовой станцией (BS), будет много коллизий пакетов из-за большого количества одновременных запросов доступа. Доказано, что кластеризация и маршрутизация эффективны способом уменьшение потребление энергии на уровни сети.

Объект - Межмашинный связь

Предмет – модифицированный способ межмашинной связи для сети Интернета вещей

Цель - Повысить энергоэффективность сети Интернета вещей за помощью модификации способа межмашинного связи

Задача:

РАЗДЕЛ 1

АНАЛИЗ КОНЦЕПЦИИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ И ВОЗМОЖНОСТИ ОПТИМИЗАЦИИ СЕТИ

Суть идеи Интернета Вещ состоит в следующем. Предположим, что все предметы и устройства, в нашем окружении (бытовые приборы, утварь, продукты, одежду, промышленное оборудование, автомобили да др.) Оснащены миниатюрными контроллерами и сенсорными (чувствительными) устройствами. В таком случае при наличии возможности организации связи с этими устройствами можно не только находить эти объекты, их параметры размещения в пространстве и времени, но и осуществлять управление ими, а также использовать полученную от них информацию в общей «умной планете». В целом, с точки зрения инфокоммуникаций Интернет Вещей можно символически представить в виде такой формулы:

ИС = Сенсоры (датчики) + Данные + Сети + Услуги

Интернет Вещ есть глобальной сетью связи, в какую включены компьютеры, датчики (сенсоры) и/или исполнительные устройства (актуаторы), которые связываются между собой с использованием интернет протокола IP (Internet Protocol) или специальных протоколов (например, стека протоколов ZigBee).

Стандартизация Интернета Вещ

В результате интенсивного развития сетей с коммутацией пакетов, в первую очередь Интернета на начала 2000-х лет мировой телекоммуникационный сообщество разработало концепцию новой ступени развития коммуникаций - сетей следующего поколения NGN (Next Generation Networks) и приступило к ее реализации. Технологии постройки Next Generation Networks уже прошли путь развития от гибких коммутаторов (Softswitch) к подсистем мультимедийной связи IMS (IP Multimedia Subsystem) и беспроводной сети связи продолжительной эволюции LTE (Long Term Evolution). В ходе этого процесса считалось, что основными пользователями сетей NGN будут люди и следовательно, максимально возможное число пользователей (абонентов) в таких сетях будет

определяться численностью население нашей планеты. За данным группы консалтинга Cisco IBSG в период с 2008 по 2009 годы количество включенных в Интернет устройств превысило количество людей, а к 2022 году вырастет до 50 миллиардов (рис.1.1)

Рис.1.1 Тенденции поиска Google с 2010 года для сроков M2M, IoT да IoT

Будущее Интернета вещей в разных отраслях

Развитие Интернета вещей происходит уже давно. После введение новых показателей для эпохи после ISA технологии Интернета вещей успешно реорганизуют предприятия и модифицируют оптимальные способы их работы. Или технологии затрагивают практически все существующие отрасли: охрана здоровья, страхование, интеллектуальные здания, производство, транспорт и логистика, розничную торговлю и другие.

Какие изменения необходимо внести, во многом зависит от того, на каких устройствах вы ориентируетесь, какой размер вашего целевого рынке и, что наиболее важно, от того, в какой отрасли вы работаете. Несмотря на то, что некоторые общие текущие тенденции IoT вполне заметны во всех отраслях, не следует выпускать с внимания отраслевые прогнозы Будь то тенденции промышленного Интернет вещей 2020 года, такие как характерные для производства, или те, относящиеся в область охраны здоровья или транспорта.

Тенденции Интернета вещей в охране здоровья

Интернет вещей очень хорошо подходит для потребностей охраны здоровья.

Наиболее востребованы области внедрение технологий Интернета вещей:

Удаленное наблюдение за пациентом за помощью переносных устройств, встроенные датчики которых отслеживают состояние пациентов.

Оптимизация повседневных операций в больницы за счет управление медицинским оборудованием да упрощение обслуживание клиентов.

Тенденции Интернета вещей в производстве

Тяжело промышленность, такая как производство, связана со сложными системами и процессами управления на заводах и за их пределами Платформы промышленного Интернета вещей могут нет только обнаружить неэффективность рабочих процессов, но и уменьшить их. Вот основные улучшения, которые вносят платформы IIoT для производства:

Тенденции Интернета вещей на транспорте

Скорость внедрения Интернета вещей в транспортно-логистической отрасли уже высокая и продолжает расти. Инвестируя в новые технологии, транспортные компании снижают стоимость доставки или транспортировка и повышают свою операционную эффективность. Последние тенденции в области Интернета вещей, которые меняют способы транспортировка людей и товаров:

Прогнозная диагностика и техническое обслуживание автомобилей на основе автомобильного Интернета вещей

Полная транспортная телематика со связью между автомобилями (V2V) Мониторинг грузов в реальном времени

Да или иначе, или отраслевые будущие тенденции Интернета вещей есть частными примерами универсальных тенденций в приложениях Интернета

вещей, которые мы рассмотрим ниже. Недавно Gartner выделила 10 основных тенденций Интернета вещей, которые следует изучить в 2020 году. Это такие тенденции:

Опираясь на этот список, мы хотели бы более подробно обсудить тенденции IoT для улучшение человека, рост проблем безопасности, практический блокчейн, искусственный интеллект, увеличение расходов предприятий на IoT, сети 5G и расширены возможности край.

Возможности подключение и рост Интернета вещей

Важнейшая тенденция IoT на 2020 год состоит в том, что сети IoT подключенных устройств, с которыми взаимодействуют люди, будут расширяться, и объем данных, которые можно собрать из этих сетей, также увеличится. Мы сознательно взяли новый образ жизнь - весь время на связи. Очевидно, это невозможно игнорировать, и индустрия Интернета вещей идет нам навстречу.

Gartner назвал эту тенденцию «Human Augmentation». Нет только человеческое соединение, но и универсально подключенные устройства являются фактором, который может изменить наш повседневный опыт. Таким образом, сочетание этих двух вопросов рождает объединенный разумный мир.

Движущей силой совершенствования сетей Интернета вещей в отраслях продвигают сенсорные технологии, есть данные. Чем больше данных организация или бизнес получает от подключенных устройств пользователей, тем больше в них шансов предоставить своим клиентам персонализированный опыт, удовлетворить их потребности и спрогнозировать свою поведение.

Таким образом, потребность в информации создает основу для потребительских тенденций в области Интернета вещей. Приложения Интернета вещей сейчас тестируются в все большей количества вертикалей. делая таким образом, организации стремятся повысить удобство работы пользователей и качество услуг, что предоставляются. Точно да же технологии связи развиваются в излишка, и каждый бизнес может использовать те, которые самое лучшее удовлетворяют требованиям к функциональности

В результате, чем больше подключенных устройств, тем больше данных о потребителей собирается. Это возлагает на предпринимателей ответственность за создание и соблюдение политик сохранности.

Тенденции в области безопасности Интернета вещей: актуальные вопрос безопасности

Клубок подключений обязательно решит некоторые проблемы сетевой безопасности в будущем Интернет вещей. Некоторые решения для подключения, такие как Wi-Fi, недостаточно надежные. Кроме того, сети, в которых работают или устройства, очень уязвимые из-за их фрагментированности. Эта проблема становится все более актуальной в 2019 году и, таким образом, представляет собой еще одну тенденцию Интернета вещей, какую нужно решить.

Во-первых, такие правила, как GDPR, могут способствовать устранению недостатков. безопасности в устройствах IoT и заставлять отдельных пользователей или организации (например, здравоохранение, образование, государственные учреждения или предприятия) отслеживать все устройства для реагирования на нарушения безопасности. эффективно. Во-вторых, такие вещи, как системы управления мобильными устройствами и системы контроля доступа к сети, вероятно, станут более популярными как средства снижение рисков утечки данных. В частности, они позволяют пользователям отслеживать количество устройств, подключенных к их сети, кто их владельцы, которые данные идут из системы и т.д (рис 1.2)

Рис 1.2 Тенденции в области безопасности Интернета вещей

Направления практического применение Интернета Вещ

на основе Интернета Вещей, Возможно, реализовать разные «умные» приложения в всевозможных сферах деятельности и отраслях жизни человека (рис. 1.2):

Рис. 1.2 Сферы реализации Интернета Вещей

Оптимизация сети да IoT

Оптимизация сети IoT становится все более актуальной в связи с ожидаемым огромным увеличением трафика, связанного с Интернетом вещей, в ближайшие годы, поскольку миллиарды устройств IoT подключены к глобальных сетей

В этом сценарии очевидно, что оператором необходимо оптимизировать сети IoT, чтобы минимизировать влияние трафика, связанного с IoT, на другие услуги, предоставляемые через мобильные сети. Оптимизация сети IoT также является ключом к обеспечению максимального использования сетевых ресурсов в других типах сетей.

Однако трафик, связанный с IoT, есть только частью проблемы для операторов, поскольку количество задействованных устройств приведет к значительного увеличение объема трафика, нет связанного с приложениями.

Согласно недавнему официальному документу, опубликованному компанией Aeris, поставщиком услуг M2M-коммуникаций и Интернета вещей, управление сетями для предоставление услуг Интернета вещей нет похоже на управление традиционными сотовыми сетями через разного профиля трафика Интернет вещей. Устройства IoT передаются с большой регулярностью, чего нет можно сказать о смартфонах. Эта регулярность разрешает поставщикам услуг Интернета вещей отслеживать шаблоны и определять, или правильно работает устройство. Вот почему организации сосредотачиваются на оптимизации сетей IoT, поскольку или услуги становятся более зрелыми.

Aeris также обнаружил, что для внедрение оптимизации сети IoT есть коммерческие предпосылки. «Если вы рассматриваете приложения IoT, у вас может быть низкая пропускная способность и объем данных из самого приложения, но присутствие устройства может генерировать больше сообщений уровня управление, нож организация может поддерживать. Например, с приложением может понадобиться отправлять всего несколько мегабайт данных на устройство в месяц, но обмен сообщениями уровня управление может иметь значительно больший объем, нож трафик самого приложения. Этот трафик, не ориентированный на приложения, создает значительное нагрузка на сеть », - говорится в официальном документе. За словам Аэрис, способ решения проблемы – указать оборудование, которое было разработано для ограничение трафика плоскости управление для устройств IoT.

Aeris также подчеркнул, насколько важна для поставщиков услуг Интернет вещей подготовка к гибкой масштабируемости. «Никто не знает, в какой именно момент будет запущено отдельное приложение Интернета вещей, и никто не может предположить, какие типы приложений Интернета вещей будут лидировать на рынке. Следовательно, провайдеры услуг должны иметь возможность расширяться. запросом с относительно низкой базы», - добавлено в официальном документе.

По словам Aeris, организации должны быть готовы справляться не только со средней нагрузкой, но и с пиковыми значениями, поскольку много устройств Интернета вещей настроены на связь точно на час, что создает всплеск трафика.

на окончание, оптимизация сети IoT предлагает организациям ряд преимуществ, включая экономию затрат, повышение операционной эффективности, а также более быстрое масштабирование или развертывание услуг.

Алгоритмы на основе оптимизации роя частиц (PSO)

PSO есть вычислительным методом, какой оптимизирует дану проблему путем повышения итеративного решения кандидата по данному качеству. PSO возникла на основе поведения животных, птиц и т.д. и их школьного характера. Благодаря уникальной структуре, выставлен ими, предоставляется необходима информация о том, что интеллект не сосредотачивается на индивидах, скорее он распределяется между многими индивидуумами группы. PSO получила широкую популярность в последние годы, и по этой методике было опубликовано много научных статей, связанных с разными методами оптимизации Например, в [1], авторы предложили иммунный ортогональный обучающий алгоритм PSO, какой обеспечивает быстрое восстановление маршрута от провала пути через подвижность узла раковины, а также обеспечивает альтернативный путь для эффективного ремонта пути посредством ортогональной стратегии обучения. Результат подтверждает, что алгоритм уменьшает накладные расходы на связь и увеличивает время жизнь сети. Авторы [2] использовали PSO для оценки разного уровня мощности передачи, необходимой для каждого узла, без внесение отключенных участков в датчик кластера. Итоговые результаты показывают, что с помощью PSO, метод сэкономил больше энергии датчиков в сравнить со обычными узлами развертывание с единственной мощностью передачи. Энергоэффективность есть важнейшим вопросом в кластерных сетях на основе кластеров, где процесс выбора кластерных головок (КГ) заметно влияет на производительность сети.

Генетические алгоритмы (GA)

GA пытается присвоить конкурентное решение задачи соответствующим значением за помощью естественной эволюционной деятельности, а также, используя выживание более приспособленного принципа. GA можно использовать как для ограниченных, да и для несмещенных задач оптимизации В [3], предлагается оптимальный алгоритм маршрутизации алгоритма кластеризации k-mean и GA Используя алгоритм кластеризации k-mean, можно достичь лучшей кластерной головы и кластера, и за помощью GAможно выбрать оптимальный путь. GA опирается на энергетическую ценность головы кластера и длину пути, поэтому результирующий путь, полученный GA, будет иметь большую надежность, более высокую скорость и продолжительность жизнь. В работе [4] авторы предложили метод оптимизации кластеризации на основе GA для ограниченных сетей учета стандартов IETF CoRE для передачи данных и интерфейсов CoRE С помощью CoRE Interfaces потребление энергии может быть уменьшен, поскольку в процессе коммуникации используется меньше сообщений управление.

Эвристические алгоритмы

Эвристический алгоритм используется для поиска решение с многих возможностей и обеспечивает сравнительно близкое решение сложной проблемы более простым и быстрым способом. Есть много литератур, доступных для оптимизации сети на основе эвристических алгоритмов Например, в [5], авторы предложили протокол маршрутизации RPL как Robust Shortest Path Tree (RSPT), который повышает устойчивость в маршрутизации сети, учитывая наличие неопределенности в качестве канала и адреса стоимости отдельной дуги, которая определяется возможными значениями вместо одной проблемы, они расширили алгоритм эвристического сценария (SBA). Авторы [6], использовали технологию LTE, чтобы обеспечить покрытие для разных устройств IoT и сделать эту технологию ограничением ресурсов и облегчить эффективное общение, предложив механизм LTE Random Access Channel (RACH). Этот механизм позволяет устройствам получать доступ к каналов и уменьшать мощность передачи, авторы предложили алгоритм отсроченной мощности (DPRA), какой есть эвристическим подходом.

Эволюционные алгоритмы (EA)

EA использует популяционный подход к мета-эвристическому алгоритму да предоставляет приблизительно решение практически всех видов проблем, поскольку при формулировке проблемы это нет делает предположения. Некоторые с работ, что базируются на EA [7] , где авторы предложили алгоритм оптимального обеспечение энергосберегающего протокола (OSEAP) и улучшенной оптимизации загрузки бактерий (IBFO) для безопасной передачи данных и экономии энергии при выборе кластера для передачи данных между источником и пунктом назначение. Этот метод превосходит производительность, энергию и задержку сравнительно с предварительными методами.

Основные параметры сети поддерживаются разными типами алгоритмов

Сравнение вышеуказанных типов алгоритмов с разными параметрами сети, чтобы обеспечить различные параметры сети, поддерживаемые этими типами алгоритмов

Интернет вещей – это новая парадигма. Она совмещает такие технологии, как повсеместное вычислительное оборудование, всеобъемлющие вычисления, интернет- протокол, технологии зондирования и коммуникационные технологии и т.д. и контроль над нашей жизнью. Поскольку миллионы устройств подключены к Интернету, а устройства ограничены энергией, энергия есть важным фактором IoT. Чтобы увеличить время работы датчика, необходимо сохранить энергию на разных уровнях.

Энергоэффективность в среде IoT

Срок «Энергоэффективность» охватывает разные аспекты системы IoT. Наиболее распространены следующие аспекты:

Узел датчика использует свою энергию для выполнения таких функций, как приобретение, связь и обработка данных. Приобретение зависит от типа мониторинга. Коммуникация потребляет больше энергии, чем другая задача. Он охватывает с точки зрения эмиссии и приёма. Обработка данных является техникой, в которой промежуточный узел избран для консолидации потоков данных датчиков от выходных узлов к узла раковины.

Вопрос в энергосбережении

Вопрос энергоэффективности в IoT можно подытожить следующим образом:

Пути энергосбережение

1 Управление деятельностью узлов: В деятельности узлов есть две части, а именно: планирование сна и деятельность узла по требованию. Планирование сна – это способ установить узел в спящий режим и определить время пробуждения. Это экономит энергию в пространстве. Здесь определяются определенные периоды, в которых отдельный узел находится в спящему режиме. Действие узла на требование нет запланирована, но узел по умолчанию находится в активном состоянии с простой функциональностью. Если передается сигнал пробуждения, соседние узлы в пределах области переключаются в активный режим. После активации происходит передача данных. Поскольку не нужно декодировать сигнал пуска, все окружающие узлы включаются и для них нет нужно. Устройства разворачиваются и образуются кластеры. Предложено также схему [8]

,планирование деятельности для определения покрытия. Это делается в раундах. В каждому раунде узел выбирает случайный тайм-аут и прислушивается к уведомлений от соседей до его окончания. Сообщения содержат решения быть активным или нет. Для передачи такого типа сообщений нужна небольшое количество энергии. Уменьшив потребление энергии на уровне узлов, можно повысить энергоэффективность.

источников, объединяются в один пакет данных. Это помогает уменьшить избыточность и минимизировать количество передач. Беспроводная передача данных использует большую часть общей энергии. Включение управление мощностью в процесс передачи может привести к большей экономии энергии [9]. В применениях короткого диапазона мощность передачи, какая непосредственно связана со скоростью передачи данных и схема мощности, должны быть тщательно сбалансированы для достижение высокой энергетической эффективности. Для достижение энергоэффективности при передачи используются алгоритмы оптимизации

802.15.4 определяет два режима работы, то есть не-режим включения радиомаяка и режим включение радиомаяка. Первый всегда пробуждается, чтобы получить кадр. Последний описывает супер-кадры, где узлы просыпаются только в течении небольшой части суперкадра. Это приводит к увеличение потребление энергии да пропускной способности. Основная идея протокола рабочего цикла состоит в поэтому, чтобы уменьшить ненужную деятельность, поместив узел в спящий состояние. Это представлено как периодическая схема пробуждение. Узел периодически просыпается для передачи или приема пакетов. Если активности нет, узел возвращается в состояние сна. Продолжительность цикла измеряется как отношение длины периода прослушивание к продолжительности периода пробуждение.

ограниченных ресурсами. Одна с проблем состоит в поэтому, чтобы сделать алгоритмы шифрование быстрее и меньше энергоемкими. Существующие методы поддерживаются для мощного оборудования. Важно ограничить потребление энергии да тем самим Продолжить срок службы батареи. Мероприятия безопасности значительно влияют на его потребление энергии для исполнение функций шифрование и дешифрование. Требования безопасности касаются каждого слоя IoT. В перцептивном шары аутентификация необходима для предотвращение незаконном доступа к узла. Затем, для защиты конфиденциальности информации, необходимо шифровать данные. Если боль сильны меры безопасности, то он потребляет больше ресурсов. В сетевом слое трудно применить существующие механизмы безопасности связи, потребляющие больше энергии. Конфиденциальность и целостность важны в этом слое. Существует два аспекта в прикладном уровне, то есть аутентификацию и согласование ключа в гетерогенной сети. Системы не назначены для устройств, ограниченных ресурсами. Поэтому в этом шары необходимо реализовать легкие криптографические алгоритмы

Характеристика протоколов маршрутизации может быть разделена на три основные категории, такие как проактивные, реактивные да гибридные Протоколы. Проактивные протоколы активно собирают информацию о маршрутизации, стараясь всегда иметь обзор топологии всей сети. Реактивный протокол ищет маршруты по запросу Только когда начинается передача, срабатывает процесс обнаружение маршрута. Гибрид - это комбинация обоих. Пакетно переадресация может быть либо посредством хопа, либо через маршрутизацию источники. С первым, каждый маршрутизатор сохраняет небольшую часть каждого маршрута. В последнему случае весь путь маршрута используется для передачи данных. Это имеет преимущества в эффективности памяти. Он увеличивает размер заголовка и объем трафика. Протокол с использованием многолучевой маршрутизации ищет альтернативные пути к каждого места назначения. С помощью вероятностной маршрутизации решения о маршрутизацию вычисляются на основе вероятностных значений. Энергоэффективность может быть введена в существующие протоколы посредством соответствующих метрик. Наиболее распространённой метрикой является Hop Count. Выбрано маршрут, какой использует наименьшее количество переходов. Метрика, какая принимает энергетический уровень на уровне узла или сети, может влиять на решение маршрутизации протокола таким образом, что сохраняет энергетические ресурсы

Вследствие ограниченности ресурсов в WSN, прямая связь узла датчика с BS или многозонной связью сенсорных узлов в сторону BS не является практичным, поскольку потребление энергии есть высоким, что приводит к раннего окончание действия датчиков, как показано на рис.1.3. Прямой связь или одноярусный связь невозможен для крупномасштабной сети, поскольку WSN не может поддерживать связь на больших расстояниях. Прямое общение имеет свои недостатки, такие как высокое потребление энергии, дублирование данных (узлы датчиков, которые были близки друг к другу, передача данных с очень малыми вариациями), и самые дальние узлы быстро гибнут. Для преодоления этих проблем используется двухуровневая коммуникация за помощью иерархического подхода, где узлы группируются в кластеры Узел лидера, который также называется главой кластера (CH), отвечающей за агрегацию данных и потом пересылка его на BS.

Рис.1.3 Прямое общение.

Иерархическая сетевая структура часто делает двухуровневую иерархию, в которой головы кластера размещаются на верхнем уровни, а нижний - для узлов-

членов. Узлы нижнего уровня периодически посылают данные в соответствующие CH. Затем глава кластера объединяет эти данные и пересылает их в BS. Узел CH тратит больше энергии, чем узлы-члены, как и все время CH-узел передает данные на большие расстояния. Более того, после определенных раундов выбранный СН может быть неспособным выполнить или погибнуть в результате высокого энергопотребления. Для обеспечение балансировка нагрузка между узлами датчиков роль CH периодически меняется, чтобы сбалансировать потребление энергии. Связь внутри кластера является однохопным (intracluster), а между кластерами есть мультихоп (intercluster), как показано на рис.1.4.

Рис 1.4 Кластерная коммуникация.

Параметры кластеризации

Параметры кластеризации, которые могут непосредственно или косвенно влиять на процесс создание кластера, рассматриваются ниже.

параметрах (Расстояние от узлов и центра, энергетический уровень тому подобное) или используется вероятностный подход или это осуществляется за помощью любой случайной техники.

Критерии выбора CH :

Иерархические подходы на основе кластеров

Подходы кластеризации используются для упрощение управление узлами, для уменьшение потребление энергии, для достижение масштабируемости, а также для улучшение балансировка нагрузка да надежности и агрегации данных Узлы сгруппированы для формирования кластеров. Узел, известный как голова кластера (CH), отвечает за сбор данных с узлов. членов (MN), агрегирует его, а затем пересылает в BS непосредственно или через некоторый промежуточный CH, как показано на рисунку 1.4. Вместо этого того, чтобы

посылать данные Из всех узлов датчика в кластере, CH посылает только агрегированные данные, которые в свою очередь минимизируют количество пакетов, что передаются в сети и минимизируют потребление энергии. Данные, полученные от CH-узла, далее обрабатываются на базовой станции, где конечные пользователи получают доступ к нее. Позиция BS может быть в пределах поля или может быть размещена вне области сети. Обычно BS размещается снаружи и на расстоянии от сенсорных. узлов. Данные, получены датчиком, передаются через шлюз (CH) к BS. Многоуровневая иерархия кластеров может иметь более одной BS в сети (если это необходимо). В литературе делались разные попытки улучшить энергоэффективность с помощью различных методов кластеризации, решая проблемы эффективного образование кластеров, равномерного распределения нагрузка, выбора да повторного выбора СН, и кластерного реформирование;

Модель сети

Энергетическая модель

Рис.1.5 Модель радио энергии

Обычно для вычисления потребления энергии в процессе передачи данных маршрутизации используют режим канала ослабление свободного пространства и модель канала многолучевого затухание. Протокол выбирает режим

канала на основе расстояния между передатчиками и приемниками. Если расстояние между узлами меньше порогового значения , модель канала ослабления свободного пространства надлежащей, иначе многолучевая модель затухания канала. Поэтому для передачи k-битовых данных расстояние d, потребление энергии есть

при этом потребление энергии для получение k битовых данных

где, есть энергия электроники, - время увеличение усилителя. Расход усилителя и расстояния - находится в масштабе. Если расстояние

передачи короткая, да m=2, иначе да m=4 . Итак, потребление энергии при отправке k битовых данных

(1.1)

Кластерная организация для сенсорных сетей

LEACH (Иерархия адаптивной кластеризации с низкой энергией) есть первой попыткой к протоколам маршрутизации на основе кластеров. На этапе настройка протокола LEACH главные кластеры выбираются за помощью динамического, распределенного да рандомизированного алгоритм.

Объединим две фазы в одну фазу с пятью шагами:

на первом этапе CH передает другие датчики, его идентификатор и рекламное сообщение, после чего на втором этапе каждый датчик посылает свой идентификатор, CH ID и сообщение запроса на присоединение к желаемому CH. Когда CH получил все запросы, он транслирует свой идентификатор и график временных интервалов для датчиков, который включает каждого члена с его временным слотом (шаг три). После этого каждый датчик посылает свой идентификатор, идентификатор CH и отчет считывания на свой CH (шаг четыре). Наконец, каждый CH посылает свой идентификатор BS ID и агрегированный отчет своих членов BS.

Передача информации между датчиками, а также между датчиками и BS, осуществляется за помощью протокола CSMA MAC. С другой стороны, они связываются с помощью кодов CDMA для уменьшения помех, которые могут возникнуть в результате связи соседних узлов

Требования к проектирование сети для программ M2M да IoT значительно отличаются от коммуникаций H2H и M2H из-за характера услуг. Требования к данных и коммуникаций систем H2H и H2M в основном преобладают высокую скорость передачи данных и низкую задержку. Или сети также должны поддерживать асимметрию скорости передачи данных с более высоким объемом данных на нисходящей линии связи для программ, таких как загрузка файлов и поточное видео. Рисунок 1.5 показывает функциональную архитектуру сети связи M2M на основе стандарта ETSI [10,11] Архитектура разделена на два области; устройства и шлюза, а также сети. Домен устройства и шлюза состоит из устройств M2M, сетей, приложений и шлюза M2M. Сетевой домен в основном состоит из сетей доступа и основных сетей, функций управления M2M и разных приложений M2M. Домен устройства и шлюза может поддерживать два типа устройств M2M, где усовершенствованные устройства могут иметь прямое подключение к серверам приложений через сеть доступа, в то время как другие устройства с меньшими возможностями могут подключаться к сетевого домена только через шлюз M2M через сеть, как показано на картинке. Устройства M2M также могут быть подключены к домену сети через несколько шлюзов M2M через разные сети доступа. Элементы сети в домены устройства да шлюза должны обслуживать трафик M2M непосредственно с узлов-источников, которые распределены по широкой области. Или устройства будут генерировать короткие пачки данных и иметь низкие требования к энергопотребление. С другой стороны, в сетевом домене соединение данных в основном обслуживаются шлюзами и усовершенствованными устройствами M2M, где пачки данных обычно больше, с меньшими ограничениями на потребление энергии. Возможность подключение в этой области может поддерживаться стандартными стандартами сотового связи, а также стандартами высокой скорости передачи данных на малых дальностях. Чтобы поддерживать требования к коммуникации M2M через сотовую сеть, необходимо разработать новые методы распределения радиоресурсов, чтобы можно было эффективно обслуживать короткие да нечастые пачки данных [12,13].

Рис.1.5 Функциональная архитектура сети M2M на базе спецификации ETSI. Используя стандарты беспроводных сетей малого радиуса. Сети

M2M будут непосредственно обслуживать конечные устройства, которые распространяются по географической территории. Для того, чтобы собирать данные с распределенных устройств, необходимо обеспечить бесшовную связь от устройств к серверам данных. Прямое подключение от устройств передачи данных к серверам данных невозможно из-за высокой плотности узлов и требования к мощности передачи. Полезно будет передавать данные с устройств через локальные шлюзы на сервер за помощью нескольких хоп-линий. Поскольку конечные устройства будут генерировать нечастые пачки данных, необходимо выбрать соответствующие топологии сети да протоколы MAC, чтобы обеспечить бесшовную связь с максимальной эффективностью передачи при минимальных затратах.

Архитектура сетей беспроводных датчиков с низким энергопотреблением считается наиболее подходящей для сетей M2M благодаря своим низким расходам и потребностям энергии. Беспроводные сенсорные сети обычно используют одну из нескольких сетевых топологий для передачи данных Основными используемыми топологиями сети являются: звезда, одноранговой узел, дерево и сетка[14]. Звездная топология является самой распространенной топологией для сенсорных сетей малого размера, тогда как архитектуры сетевых и сетчатых сетей расширяют диапазон связи. Топология звезды использует координатор для обмена данными между подключенными узлами; в беспроводных сенсорных сетях топология звезд также называется топологией кластера, где координатор становится головой кластера. Диапазон передачи кластерной топологии можно расширить за помощью топологии деревья кластеров. В топологии деревья кластеров множественные кластеры связываются друг с другом или через головы кластера или маршрутизаторы, как показано на рис. 1.6

Рис.1.6 Сетевая архитектура кластерного дерева. Работа в сети показывает обмен данным между сервером и конечными устройствами.

Протокол контроля доступа к среды есть еще одной важной проблемой для проектов M2M [15]. Сетевую сеть M2M можно рассматривать как локальную и/или персональную сеть, где используется один с трех разных классов протоколов MAC. Такими протоколами есть: запланированный доступ, произвольный доступ и опрос [14]. Протоколы планового доступа и опроса, как правило, требуют большей поддержки сигнализации управления по сравнению с протоколами произвольного доступа и, как правило, не подходят для сетевых сетей малой мощности. Высокие уровни сигнализации увеличивают потребление энергии и вычислительные сложности С другой стороны, протоколы произвольного доступа обычно имеют более низкие требования к сигнализации за счет деградации QoS, особенно при высокий нагрузке на трафик.

Технология беспроводного связи

С множеством стандартов коммуникации с высокой скоростью передачи данных, которые нет подходят для общение с датчиками да исполнителями, дизайнер системы ищет в основном стандарт для эффективной работы с низкими энергозатратами и низкой задержкой. Хотя он был сначала построен как альтернатива Bluetooth через неэффективность работы в определенных приложениях, ZigBee лучше всего подходит для устройств IoT, включая промышленную автоматизацию, встроенные системы, домашнюю автоматизацию тому подобное.

Рис.1.7 Стек протокола ZigBee / IEEE 802.15.4

Архитектура ZigBee (рис.1.7) базируется на следующих блоках. Верхний уровень - это прикладной уровень с узлами для подсоединения конечного устройства, а нижний – это уровень данных/связь, образующих мост между верхним и нижним слоями, являющимися сетевой слой для выполнения функции. Эта целая модель известна как стек, поскольку все слои образуют стек.

Связь в сети

В основе сети ZigBee лежит Mesh-сети (mesh-топология). В такой сети, каждое устройство может связываться с любым другим устройством как непосредственно, так и через промежуточные узлы сети. Mesh-сети предлагает альтернативные варианты выбора маршрута между узлами. Сообщение поступают от узла к узла, пока нет достичь конечного получателя. Возможны разные пути прохождения сообщений, что повышает доступность сети в случае выхода с лада того или иного звенья.

Связь в сети ZigBee осуществляется посредством передачи пакетов данных между подключенными к сети устройствами, которые бывают трех видов:

Координатор идентифицирует сеть и управляет ее процессами: задает и сохраняет ключи безопасности устройств, устанавливает политику безопасности своей сети и соединяется с другими сетями. Координатор в каждой сети ZigBee может быть только один.

Маршрутизатор – это устройство, занимающееся динамической передачей пакетов данных по сети Его можно подключать к другим маршрутизаторам. или координатору в сети, а к нему другие маршрутизаторы или дочерние устройства. Маршрутизатор имеют стационарное питание и могут обслуживать к 32 дочерних конечных устройств одновременно, включая "спящие".

Конечное устройство - элемент системы, что работает от автономного источники питание и выполняет назначенную функцию за помощью датчиков или исполнительных устройств. Конечное устройство подключается к маршрутизатору. или координатору и не имеющему дочерних устройств, может отправлять и принимать пакеты данных, но только через маршрутизатор или координатор. С другими конечными устройствами осуществлять обмен информацией непосредственно нет может, через что большую часть времени проводит в "спящему" состоянии для экономии заряда

Топологии сети ZigBee

ZigBee поддерживает три типа сетевых топологий, имеющих звездную топологию, топологию деревья и mesh-топология.

Топология звезд – это место, где координатор окружен группой конечных устройств или маршрутизаторы. Эта топология просто, но имеет ряд недостатков. В момент, когда координатор прекратит работу, вся сеть не работает, поскольку весь трафик должен проходить через центр звезды. По той же причине координатор легко станет узким местом для движения. (рис.1.8)

Рис 1.8 Топология звезд

Топология дерева – координатор инициализирует сеть и является корнем дерева. Координатор может иметь маршрутизаторы или концевые устройства, подключенные к него и для каждого маршрутизатор; есть возможность подключение большей количества дочерних узлов к каждого маршрутизатор. Поскольку сообщение может принимать только один путь, то этот тип топологии не является самой надежной топологией. (рис.1.9)

Рис. 1.9 Топология деревья

Топология mesh – в такой сети, каждое устройство может связываться с любым другим устройством как непосредственно, так и через промежуточные узлы сети. Mesh-сети предлагает альтернативные варианты выбора маршрута между узлами. Сообщение поступают от узла к узла, пока нет достичь конечного получателя. Возможны разные пути прохождения сообщений, что повышает доступность сети в случае выхода с лада того или другого звенья(рис.1.10)

Рис.1.10 Топология Mesh

Передача данных в ZigBee

Трансляция: В простых словам Трансляция значит информацию / программу, что передается по радио или телевидению. Другими словами, трансляции передаются многим или всем устройствам сети. Трансляции из протоколом ZigBee распространяются по всей сети таким образом, что все узлы получают передачу. Для этого координатор и все маршрутизаторы принимают широковещательную передачу, будут повторно передавать пакет трижды

Передача одноадресных передач: передачи одноадресных передач в ZigBee передают данные от одного источника другому устройству назначения. Устройство назначения может быть непосредственным соседом устройства-источника, или он может иметь несколько прыжков между ими.

Каждый сетевой узел ZigBee – это не только сам объект, который может быть отслежено непосредственно с помощью сбора и мониторинга данных, он может автоматически передавать с других сетевых узлов передачу данных, в дополнение к каждому сетевому узлу ZigBee (FFD) также в пределах их охват. внутри сети информация с несколькими транзитными соединениями не выполняет задачу изоляции беспроводного дочернего соединения узла (RFD). Каждый сетевой узел ZigBee (FFD и RFD) может поддерживать до 31 датчика и контролируемых устройств, каждый датчик и управляемые устройства могут взаимодействовать с 8 различными способами захвата и передачи цифровых и аналоговых сигналов

Выводы

РАЗДЕЛ 2

СПОСОБ МЕЖМАШИННОЙ СВЯЗИ И ЕГО МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДОМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

По сравнению с традиционной сетью, беспроводная сенсорная сеть есть своеобразной самоорганизацией беспроводных сетей с данным для центра. Есть некоторые характеристики, такие как скорая временная сеть, динамически меняется топология сети, высокая живучесть и отсутствие сетевой инфраструктуры С беспроводной технологией сенсорной сети применяется все шире, беспроводные технологии связи предъявляют более высокие требования. Технология ZigBee есть своеобразной двусторонней технологией связи с короткой расстоянием, низкой сложностью, низким энергопотреблением, низкой скоростью передачи данных, низкой стоимостью, в основном подходит для автоматического управление и дистанционного управление.

Когда большое количество сенсорных узлов развернуто в большой области для совместного мониторинга физической среды, объединения в сеть этих сенсорных узлов все равно важно. Сенсорный узел в WSN нет только связывается с другими сенсорными узлами, но также и с базовой станцией, используя беспроводную связь.

Базовая станция отправляет команды на сенсорные узлы, а сенсорные узлы выполняют Задача, взаимодействуя один с одним. После сбора необходимых данных сенсорные узлы отправляют данные разместить на базе. Базовая станция также действует как шлюз для других сетей через Интернет. После приема данных от узлов датчиков базовая станция выполняет простую обработку данных и отправляет обновленную информацию пользователю через Интернет.

На основе структуры сети протоколы маршрутизации WSN широко распределены на три классы: протоколы плоской маршрутизации, иерархической маршрутизации да протоколы маршрутизации на основе расположения

Передача данных в сенсорный сети

Строится на передачи данных через координатор, какой получает информацию от конечного сетевого устройства.Большой влияние на процесс обмена данным предоставляет помощь, или ее отсутствие такого механизма, как передача маяков (beacon). Сети PAN с поддержкой маячков обычно применяются там, где требуется синхронизация, или там, где от сетевых устройств требуется малая задержка, например периферия ПК. Если данная сеть не нуждается в синхронизации, или задержка доставки сообщений – не очень важная составляющая, то данная сеть может нет использовать кадры-маяки при обмене сообщениями.

Рассмотрим принцип обмена сообщениями. Когда конечное сетевое устройство хочет попробовать передать данные координатору в сеть, какая поддерживает передачу кадров-маяков, то первым делом сетевое устройство пытается детектировать кадр-маячок (beacon). Если маяк обнаружен, то конечный узел начинает передавать сформированный информационный кадр координатору. В свою очередь координатор имеет возможность передать квитанцию, какая будет говорить о успешную доставку кадра.

Если каждый узел датчика подключен к базовой станции, он известен как архитектура сети с одним переходом (или односкачковая архитектура). Хотя передача на большие расстояния возможна, потребление энергии для связи будет значительно выше, нож для сбора и вычисление данных.

Итак, многоскачечная сетевая архитектура(рис.2.6) обычно используется в серьезных приложениях. Вместо одной единой линии связи между узлом датчика и базовой станцией данные передаются через один или несколько промежуточных узлов.

Это может быть реализовано двумя способами. Архитектура плоской сети и зодчество иерархической сети. В плоской архитектуре базовая станция отправляет команды всем сенсорным узлов, но сенсорный узел с совпадает запросом ответит, используя свои равноправные узлы через многоскачечный путь.

Топология деревья

Взяв за основу иерархическую сеть, в которой сверху находится один корневой узел, и этот узел подключен ко многим узлам на следующем равны, и это продолжается дальше. Мощность обработки и энергопотребления являются самыми высокими в корневом узле и продолжают уменьшаться в меру снижение иерархического порядка

Маршрутизация в беспроводных сенсорных сетях

Классификация протоколов маршрутизации представлена на рис.2.8

Когда диапазон передачи данных всех сенсорных узлов достаточно велик, и сенсорные узлы могут передавать свои данные непосредственно на базовую станцию, они могут сформировать звездную топологию.

Кластеризация есть неотъемлемой частью иерархических протоколов маршрутизации В процессе исследований по кластеризации БСС была разработана несколько механизмов кластеризации, таких как LEACH, PEGASIS, TEEN и APTEEN. Как правило, или механизмы кластеризации основаны на выборе главного узла кластера. Поэтому, наиболее распространенными для кластерных БСС есть Задача по разработке алгоритмов выбора главных узлов кластера.

Протокол взвешенной кластеризации [38], предложенный Chaterjee et al. основывается на количестве соседей узлов и учитывает перемещение узлов. Выбор канала CH основывается на степени узла (количестве соседей), энергии передачи и приема и остаточной энергии. Чтобы гарантировать, что CH не будут находиться в условиях перегрузка или высокого потребление энергии, существует пороговое число, показывающее максимальное количество членов кластера. Иными словами, размер кластера ограничен. Тот факт, что процесс избрание СН нет происходит периодически, вызывает сокращение расчетов. Узлы будут выбраны как CH в зависимости от их весы:

Где, - идентификатор узла, - выходит вычетом порога с числа соседей , - есть суммированием расстояний узла от всех его соседей.

- представляет из себя потребленную энергию и указывает на подвижность.

Узел с минимальной весом выбирается как СН. После этого этот процесс повторяется, пока каждый узел нет найдет кластер или нет состоянии СН.

Сеть беспроводных датчиков (WSN) состоит из разных приборов и датчиков, которые используются для отображение физических условий, как указано в конкретном приложения. В этой системе каждый концентратор или датчик имеют переключатели да входы для создание структуры WSN. Используя структуру, ключевой самый дальний диапазон любого отличительного центра - это сохранить меньшую центральность. Для огромного объема энергии звонит подсистема Радио. Так что в него есть координационные центры для обмена определенностями путем стратегий для радиосистемы именно тогда, когда мы в этом нуждаемся. Этот датчик соответственно, привод управляется случаем, зависящим от модели сбора и отправки данных, и он требует вычисление, когда данные должны присылаться при построении распознанного случае, и этот расчет составляется у хаб. Датчики должны истощать базовую мощность, имеющую решающее значение[27]. Прямо многодневные новые удаленные трубки для удаленных изделий попадают в рыночную зону, которая уменьшается, по крайней мере, вверху, существенно меньше потребляет энергии и скромнее получает длину проволоки. Позже новые сенсорные устройства созданы с чрезвычайным ограничением мощности, и они могут питаться от аккумулятора от вибрации да возвышенных тел. Узел датчика отвечает за проверку физического состояния и предупреждение относительно незаконных упражнений [28]. Он использовал различающий расчет, какой используется для восприятия засады в системе. В системном поле разные датчики рассеяны, каждый концентратор датчика имеет регулятор батареи, который раньше распознавал удары. Датчик концентратора отвечает за просмотр физического состояния и передает предупреждение о незаконных упражнениях директору [28]. Он использовал идентификационный расчет, какой используется для распознавания засады в системе. В системном поле разные датчики рассеяны, каждый концентратор датчика имеет элемент управления. батареей, какой раньше распознавал атаки.

Существуют различные уровни, от которых зависит жизнеспособное развитие, например, конвенция о контроль доступа среднего уровня (MAC), руководящий уровень тому подобное. Настоящая жизненная сила поглощается под время процедуры выявления и передачи информации к узлу раковины в сети; это назначение имеет место с рулевым слоем. Итак, чтобы ограничить использование жизненной силы в WSN, сначала устраиваются разные режиссерские стратегии. Вскоре позже конвенции об управлении, основанные на группировке, ознакомили со спросом на эффективное улучшение мощности и продолжительность жизни сети Фильтр [29], PEGASIS [31] и TEEN [30] - это обычные договоренности, что базируются на группировке, и или конвенции исследовали не одну работу. Несмотря на это, подобные договоренности о движущее управление к тех пор, пока нет сталкиваются с большой количеством проблем, связанных с групповым курсом действий, гарантией головы группы да передачей информации.

Ряды решений для улучшения маршрутизации на основе кластеризации

Начиная с последних двух десятилетий был предложен ряд решений маршрутизации на основе кластеризации, чтобы ограничить использование энергии и улучшить маршрутизацию для WSN. Однако основные проблемы для таких протоколов маршрутизации связаны с эффективным выбором СН, формированием кластеров да энергоэффективным агрегированием данных.

Первый протокол кластеризации разработан в [29]. Основной протокол маршрутизации, какой зависит от группировка, называется Используя расположение соседнего кластера узлов, основной сущностью познание есть ограничение дискуссий в всему мире. Эффективность пропускной способности очень низкая, используя протокол LEACH.

Для упорядочение LEACH, протокол маршрутизации на основе кластера TEEN, представлен в [30]. Высокому исследователю было предложено разработать конвенцию режиссерского уровня с вероятностью ответить после заключения о торговле внутри признанного, как правило, для рассмотрения. В подростковом возрасте, хочет средний имеет реалистичные ситуации, есть проверка сложных и щекотливых границ. Концентраторы передают первый раз, тогда как воспринимаемый заряд достигает своего хлопотного края. что происходят в времени передачи роста, именно тогда, когда признанный расход более заметен, нож жесткий край, и сегодняшние расходы на выделен сегмент, необычные от деликатного края, за методологиями для целого массивного, нож к подобного, к гладкого края.

В работе [31] Конвенция SEP о сочетании предлагается для WSN конвенции SEP, конвенции о рулевое управление признавали, что большинство концентраторов оборудованные такими самими огромными размерами. С окончательной целью занять в полной мере достойную позицию неоднородности центров, SEP изображает два уровни жизненности. В контексте этих уровней централизации, концентраторы спрашивают в два типы, есть стандартные да прогрессивные. Вопрос этой конвенции состоит в поэтому, что центры постоянно присылают воспринятые данные малоизвестны, лежат ли они примерно на более коротком отрезке от. Таким образом, дополнительная императивность поглощается, что вызывает усадку в течение жизни системы. В работе [32] предложена Конвенция о руководство DEEC для гетерогенных НМС В этой конвенции концентраторы оснащены разными уровнями императивности в начале действия системы. Выбор СН зависит от степени остальных важности внутренней точки к типовой императивность системы. Центры с более высокой императивностью задержки имеют больше возможностей быть СН для экспресс-тура. Учитывая все, ограничения этой конвенции состоит в поэтому, что гроздья, окруженные через необязательное подтверждение СН, имеют разные размеры.

Рассмотрены выше методологии группировка столкнулись с особыми проблемами; соответственно, начиная с позднего времени, отображаются некоторые переработаны стратегии группировка. Механизм кластеризации с учетом связей (LCM), предложенный для WSN в [33]. Целью LCM является создание надежного маршрута с разумной нагрузкой Для того чтобы сделать все, рассматриваемый CH выбираются на основе состояния концентратора и состояния подключение. Там, где условие подключение намекает, это качество да статус концентратора к дополнительной необходимости. Этот прибор выбирает метрику связи, какая называется предусмотренной проверкой передачи. В зависимости от потребности, гарантия СН зависит от потребности, а претенденты, которые имеют самую большую потребность, выбираются как СН. Респектабельность консолидации LCM является неодинаковой мерой и неидеальным количеством CH. В [34] предложен расчет группировка, в котором показана структура шестиугольного секторирование относительно принадлежности хабов. Эта стратегия секторирование обеспечивает равномерное нагрузка на ТГ по всему системном полю. Преимуществом этой конвенции был путь, по которому концентраторы ассоциируются с СН. Концентраторы любой части могут ассоциироваться с любой из CH (без его разделения), в светлые наименьшего раздела. Размышляя о исключительную существенность и степень средней точки, состояние веса использовалось для подтверждение СН.

В работе [36] предложена гибкая процедура сплочения для WSN. Эта техника знала о капитальный ремонт времени жизнь системы, периода бесстрашие, пропускной способности тому подобное WSN. Эта методология контролировала подтверждение СН, поэтому гарантируется равномерное нагрузка на СН. Основные отложены результаты этой методики гарантировали достижение общей производительности производительность, когда бродили с привычных систем группировки

В [37] предлагается еще одна конвенция относительно производительного режиссура существенности для гетерогенных сетей беспроводной сети, чтобы обеспечить уязвимую скорость торговли, голодную, фундаментальную для времени да бдительную QoS программу. Они сосредоточились на структуре конвенции QoSwatchful и гетерогенно сгруппированного управления (QHCR), которая координирует сущность системы, а также предоставляет подходы к постоянных да отложенных щекотливых программ.

Протоколы кластеризации, структурированы в работах [33] - [37], в основном касаются сети стационарных узлов датчиков. Использование таких протоколов в многофункциональных сенсорных сетях приведет к необоснованное использование жизненной силы. Таким образом, кластеризация также должна выполняться в зависимости от мобильности

Рассчитано взвешенное кластеризационное вычисление (WCA) [38] да сетевое, энергетическое да портативное управление побудило кластерное вычисления (CEMCA) [39] приложить усилия к протоколам кластеризации на основе мобильности. План групповой адаптации к мобильности (GMAC) [40] - другой протокол кластеризации для портативных сетей WSN, что использует групповую мобильность.

В работе [42] недавний взвешенный алгоритм кластеризации предложил использование мобильности узлов для мобильных WSN. Этот подход был разработан для выбора более стабильного СН путем отбора узла с минимальной скоростью подвижности, максимальной плотностью да параметрам остаточной энергии. Весы исчисляются в выбранных СН. Однако из-за мобильности производительность агрегирования данных может ухудшаться, поскольку мобильность приводит к частым разрывам пути. Таким образом, в этой работе мы продолжаем эту работу, модифицируя процесс формирования маршрута да передачи данных за помощью параметра мобильности.

Используем параметры мобильности узла, расстояния и остаточной энергии в двоих фазах предложенного протокола маршрутизации, таких как кластеризация да передача данных. Весовые коэффициенты вычисляются для каждого узла датчика с использованием трех параметров, а потом используются процесс кластеризации, а также передача данных с целью выбора стабильной СН и формирование стабильного маршрута. Во-первых, вес каждого узла вычисляется и используется в процессе выбора СН, как показано на рис 2.9. Дальше, чтобы улучшить эффективность такого метода кластеризации на основе веса, мы совершенствуем процесс выбора пути для решение проблемы маршрутизации с несколькими скачками, выбрав кратчайший, стабильный, что больше, энергопроизводительный путь для ограничение использование энергии да улучшение пропускной способности, как показано на рисунку рис 2.10. Мы использовали параметры мобильности энергии под время выбора пути, чтобы иметь более надежные да стабильные маршруты для агрегирования и передачи данных .

Как наблюдается на рис 2.9, после начального развертывание WSN запланировано процесс кластеризации, в котором первым шагом есть вычисление уровня мобильности каждого узла датчика (ML) Узел с ML более 6 м/с будет рассматриваться как злонамеренный узел и, следовательно, добавлен к списка злоумышленников. Все другие узлы считать их законными да в дальнейшем использоваться в процессе отбора СН. Узел, какой имеет больший RSSI (полученный индикатор мощности сигнала), нож пороговое значение, выбирается для следующей обработки выбора СН, иначе добавляется к вредного список. Средняя количество кластеров, вычислена на каждому раунды, и, как указано на ней, каждый доступный датчик узлов весы, вычислен с использованием параметра расстояния да остаточной энергии. Степень с самой большой весом избран как СН. Процесс повторяется, пока нет будет выбрана все СН. Список вредных и законных узлов изменяется в течение каждого интервала кластеризации

Подобным образом, после формирования кластера, когда собираются данные любого узла датчика, процесс формирования пути инициируется, в котором RREQ транслируется среди ближайших узлов. Согласно полученному RREP, вес вычисляется так же, как это обсуждалось в алгоритме. Но в в этом случае мы использовали два параметра подвижности и остаточной энергии принятого RREP узла, как показано в уравнении. (1.3).

Рис 2.10 Фаза выбора взвешенного пути

(1.3)

Где WT(j) – вес, вычисленный для j(го) узла RREP, (j) – текущая энергия, остающегося j-го RREP, полученного узла, и (j) скорость j(th) RREP, полученного узла. Вес скорости вычисляется как :

S (j) = 10-speed (j)

В нашем эксперименте мы предполагаем, что максимальная скорость подвижности составляет 6 м / год, таким образом, чтобы нормализовать вычисление веса на основе скорости, мы использовали значение 10. После вычисление веса всех полученных узлов RREP узел с наибольшим весом был выбран следующим скачком при передаче данных. Делая это, он может достичь как длительного срока службы сети, так и стабильных маршрутов передачи данных.

Выводы

РАЗДЕЛ 3

ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДИФИЦИРОВАННОГО МЕТОДА

Алгоритм (таблица 3.1) показывает процесс, описанный в разделе выше. Как показано в алгоритме, вычисление весы проводится за помощью E (j), а D

(j) - это нет что другое, как остаточная энергия да расстояние узла датчика тока j.

Предлагаемый протокол моделируется за помощью инструмента NS2. В таблицы 1 приведено список параметров моделирование, что используются для проектирование сетей с разной количеством концентраторов датчиков. Предлагаемый протокол сравнивается с WCA

Таблица 3.2

Параметры при моделировании протоколов

Соответственно к упомянутых параметров, результаты измеряются да сравниваются между тремя исследованными протоколами маршрутизации Рисунок 3.1 показывает среднюю производительность. Предложенный протокол показывает улучшенную производительность в сравнить с существующими методами, поскольку мы сосредоточились на выборе более эффективного да стабильного маршрута для передачи данных

.

Рис 3.1 Средняя пропускная способность

Основной целью предлагаемого протокола маршрутизации есть достижение обмена между энергоэффективностью и эффективностью QoS. на рис 3.2,

Рис.3.2 Среднее потребление энергии

Рис 3.3 Остаточная энергия

Рис 3.4 Срок службы сети

Выводы

Для мобильных беспроводных сетей на основе сенсоров энергоэффективность есть очень сложной задачей. В этом исследовании мы изучили, что существует несколько решений на основе энергоэффективности для стационарных сетей WSN, однако мобильные узлы датчиков приводят к частых отключений и, следовательно, потребляют энергию скорее, нож стационарные сети. Предлагаемый протокол, оценен с существующими взвешенными протоколами, и показывает, что предложенный метод достиг значительного улучшение чем его предшественники

.

РАЗДЕЛ 4

РАЗРАБОТКА СТАРТАП-ПРОЕКТА

В этом разделе будет проведен анализ стапт проекта

«Модифицированный способ межмашинной связи для сети Интернет вещей». Главной причиной, по какой стартапы повсеместно реализуются и в дальнейшем успешно существуют и развиваются, есть медленность и неповоротливость больших компаний, что успешно используют уже имеющиеся продукты, вместо того, чтобы создавать и разрабатывать новые. То есть главным преимуществом стартапов считается мобильность при воплощении новых идей, что разрешает

сложить конкуренцию большим компаниям.

4.1. Описание идеи проекта

Идея проекта заключается в использовании нового протокола кластеризации в WSN, которая улучшает энергоэффективность сети

В таблицы 4.1 изображено содержание идеи да возможные базовые потенциальные рынки, в пределах которых нужно искать группы потенциальных клиентов.

Таблица 4.1. Опыс идеи cтаpтап проекта

Предлагается усовершенствованный алгоритм кластерной маршрутизации для беспроводных сенсорных сетей. Общей целью предлагаемого протокола является использование параметров мобильности узла, расстояния и остаточной энергии на двух этапах предлагаемого протокола маршрутизации, таких как кластеризация и передача данных. Вес вычисляется для каждого сенсорного узла с использованием трех параметров, а потом используются процесс кластеризации, а также передача данных с целью выбора устойчивого канала и формирование стабильного маршрута

Дали пpоводимo анализ потенциальных технико-экономических перевес идеи сравнительно из предложениями конкурентов:

Таблица 4.2. Определение сильных, слабых да нейтральных хаpактеpиcтик идеи проекта

Результаты моделирование подтверждают, что предложенный метод лучше и более энергоэффективный нож протоколы конкуренты.

В пределах данного подразделения пpоводимo аудит технологии, за помощью какой можно реализовать идею создание проекта.

Определение технологической свершенности идеи проекта предполагает анализ составных которые указаны в таблицы 4.3.

Таблица 4.3. Технологическая свершенность идеи проекта

В работе представлен вариант технической реализации проекта. Для полноценного запуска продукт требует доработок, но вся техническая база налицо на рынке и проект возможен для реализации.

Для внедрение проекта, необходимо провести анализ рыночных возможностей, то есть анализ рисков и угроз для внедрения проекта на рынок.

Это разрешает оценить актуальность нашего проекта.

Сначала проведем анализ спроса: наличие спроса, объем, динамика по развитию рынка (таблица 4.4).

Таблица 4.4. Предыдущая хаpактеpиcтика потенциального рынка cтаpтап-проекта

Рентабельность - это показатель экономической эффективности использование ресурсов или инвестиций Он показывает удалось или нет удалось вернуть вложения и на сколько. Судя по данным таблицы рынок является привлекательным для вхождение.

Были проанализированы многие источники, свидетельствующие, что IOT, как и между машинная связь, в которую входит реализация связи в сенсорной сети, каждый год растет и имеет очень положительную тенденцию на развитие

Целевая аудитория проекта — компании, которые используют беспроводные. сенсорные сети в любой сфере и любом виде, это очень обширный рынок и его тенденция растет каждый год. Можно даже сказать, что аудитория

– это будь которые компании или Люди которые реализуют межмашинный связь в целом.

Удалили определяемo потенциальные группы клиентов:

Таблица 4.5. Характеристика потенциальных клиентов cтаpтап-проекта

В связи с тем, что аудитория и сфера в целом обширна, тенденции очень часто и быстро меняются и нужно быстро адаптироваться под них, потенциальные клиенты также это понимают, да пытаются внедрять в проекты новые и актуальные методы

Пpы применения данной технологии icнуют уверены загpoзы. (таблица 4.6).

Таблица 4.6. Факторы угроз

Риски icнуют, тоже нужно иметь прочный фундамент в выгляди документов, сертификатов, подтверждающих все возможные намерения, результаты тестирований да выделение основных перевес этого протокола для большей эффективности беспроводных сенсорных сетей.

Анализ подтверждает, что наш проект все еще требует значительных усилий для того, чтобы войти в рынок, зафиксироваться и предлагать свои возможности своим клиентам. И это как раз тот случай, когда стоимость влияет на принятие решение.

После анализа конкуренции проведем больше подробный анализ умов конкуренции в отрасли.

Таблица 4.9. Анализ конкуренции в отрасли М. Поpтеpом

На основе проведенного анализа можно сформировать перечень основных факторов, свидетельствующих о высокой конкурентоспособности проекта (табл. 4.10).

Таблица 4.10. Обоснование фактов конкурентоспособности

Финальным этапом рыночного анализа возможностей внедрения проекта есть составление SWOT-анализа (матрицы анализа сильных (Strength) и слабых (Weak) сторон, угроз (Troubles) да возможностей (Opportunities) (табл. 4.12) на основе выделенных рыночных угроз да возможностей, да сильных и слабых сторон (табл. 4.11). Список рыночных угроз да рыночных возможностей складывается на основе анализа факторов угроз да факторов возможностей маркетингового среды. Рыночные угрозы да рыночные возможности являются последствиями (прогнозируемыми результатами) влияния факторов; на отличие от них, еще нет есть реализованными на рынке да имеют определенную вероятность воплощение.

Таблица 4.11. Сравнительный анализ сильных да слабых стопин

Из таблиц 4.10 и 4.11 что факторы конкурентоспособности позволят выйти на рынок, но успеха можно будет добиться только за счет качественной реализации и продуманной маркетинговой политики.

Таблица 4.12. SWOT- анализ cтаpтап-проекта

Это снова подтверждает, что даже несмотря на свою специфику, наш проект требует значительных усилий для того, чтобы войти в рынок, зафиксироваться да предлагать свои возможности своим клиентам

на основные SWOT-анализ poзpoбляем альтернативы рыночной.

Таблица 4.13. Альтернативы рыночного сопровождение cтаpтап-проекта

С указанных альтернатив выбираем стратегию компенсации слабых стопин cтаpтапа имеющимися рыночными возможностями.

Разделение рыночной стратегии первым шагом предполагает определение стратегии охлаждение рынка: опис целевых групп потенциальных потребителей.

Таблица 4.14. Выбор целевых группа потенциальных потребителей

Для работы с выбранными целевыми группами пользователей рынка необходимо сформировать базовую стратегию по развитию.

Таблица 4.15. Определение базовой стратегии по развитию

Следующим шагом есть выбор стратегии конкуpентной поведения (табл.

4.16).

Таблица 4.16. Определение базовой стратегии конкуpентной поведения

На основе требование потребителей с избранного сегмента к поставщику и продукта, а так же в зависимости от стратегии по развитию да стратегии конкуpентной поведения poзpoбляем стратегию позиционирование какая определяется в формирование рыночной позиции, за каким Потребители имеют идентифицировать проект.

Таблица 4.17. Определение стратегии позиционирование

Результатом данного подразделения есть система решение по поводу рыночной поведения компании, она определяет в каком направлении будет работать компания на рынке

Под час разработка маркетинговой пpoгpами первым шагом есть poppoбка маркетинговой концепции товары, какой получает потребитель. В таблицы

4.18 подытожим результаты анализа конкурентоспособности товары.

Таблица 4.18. Определение ключевых перевес концепции товара

Выводы

В данном разделе был представлен стартап-проект для продвижения предложенного метода кластерной маршрутизации на рынок. Были проанализированы как риски, угрозы да и преимущества нашей модели среди конкурентов.

Результатом проекта является стратегия выхода на рынок, маркетинговый план да избранные стратегии сотрудничества с будущими (потенциальными) клиентами. За счет анализа также было обнаружено, что внедрение нашего протокола потенциальным клиентам есть реальная возможность, но для этого нужно иметь специальные сертификаты, проводить тестирование, данные, возможность интеграции нашего метода в проект клиентов и да Дальше.

Отрасль имеет очень положительную тенденцию и развитие по всему миру, это указывает на то, что если правильно подойти к выходу на рынок, свой объем клиентов Обязательно получим.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

15.4 и ZigBee сети[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, pp. 23- 26,(2006).