모바일 무선 센서 네트워크

Mobile wireless sensor network

모바일 무선 센서 네트워크(MWN)[1]는 단순히 센서 노드가 모바일인 무선 센서 네트워크(WSN)로 정의할 수 있다. MWSN은 잘 확립된 전임자와는 대조적으로 더 작고 떠오르는 연구 분야다. MWSN은 어떤 시나리오에서도 전개될 수 있고 빠른 토폴로지 변화에 대처할 수 있기 때문에 정적 센서 네트워크보다 훨씬 더 다재다능하다. 그러나 환경 모니터링이나 감시와 같은 응용 프로그램의 많은 부분이 유사하다. 일반적으로, 노드는 배터리로 구동되는 무선 송수신기와 마이크로컨트롤러로 구성되며, 빛, 열, 습도, 온도 등을 감지하기 위한 일종의 센서로 구성된다.

과제들

대체로 MWSN에는 하드웨어와 환경이라는 두 가지 과제가 있다. 주요 하드웨어 제약사항은 제한된 배터리 전력과 저비용 요구사항이다. 제한된 전력은 노드가 에너지 효율이 높다는 것을 의미한다. 가격 제한은 종종 단순한 마이크로컨트롤러에 대한 낮은 복잡도 알고리즘과 심플렉스 라디오만을 필요로 한다. 주요 환경 요인은 공유 매체와 다양한 위상이다. 공유 매체는 채널 액세스가 어떤 식으로든 규제되어야 한다고 지시한다. 이는 흔히 통신사 감지 다중 접속(CSMA), 주파수 분할 다중 접속(FDMA) 또는 코드 분할 다중 접속(CDMA)과 같은 MAC(Medium Access Control) 체계를 사용하여 이루어진다. 네트워크의 다양한 토폴로지는 노드의 이동성에서 비롯되는데, 이는 센서에서 싱크대까지의 멀티홉 경로가 안정적이지 않다는 것을 의미한다.

표준

현재 MWSNs에 기준이 없고 많은 MANETs에서 protocols,Associativity-Based 라우팅(AR) 같은 차용되기도 한다로 모바일 환경에서 일할 수 있다는 사실은(GPSR)[2]MANET 프로토콜, 무선 센서 네트워크 pr는 반면 선호한다, 애드 주문형 거리 벡터 라우팅(애드 혹 주문형 거리 벡터), 동적 소스 라우팅(DataSetReady)과 Greedy 경계 상태 라우팅 hoc.oto콜은 종종 적합하지 않다.

위상

토폴로지 선택은 네트워크 토폴로지가 적절한 대상에 도달하기 위해 데이터 패킷의 전송 경로를 결정하기 때문에 라우팅에서 중요한 역할을 한다. 여기서 모든 토폴로지(플랫/비구조화, 클러스터, 트리, 체인 및 하이브리드 토폴로지)는 센서 노드 이동성의 신뢰성 있는 데이터 전송에 적합하지 않다. 하이브리드 토폴로지는 단일 토폴로지가 아닌 데이터 수집에 중요한 역할을 하며 성능이 좋다. 하이브리드 토폴로지 관리 체계에는 CIDT(Cluster Independent Data Collection Tree)[3]와 Velocity Energy Efficient 및 Link-aware Cluster-Tree(VelCT)가 포함되며,[4] 두 가지 모두 모바일 무선 센서 네트워크(MWSN)용으로 제안되었다.

라우팅

이러한 네트워크에는 고정된 토폴로지가 없기 때문에, 가장 큰 문제 중 하나는 소스에서 목적지로 데이터를 라우팅하는 것이다. 일반적으로 이러한 라우팅 프로토콜은 WSN과 모바일 애드혹 네트워크(MANETs)의 두 분야에서 영감을 얻는다. WSN 라우팅 프로토콜은 필요한 기능을 제공하지만 위상 변경의 높은 빈도를 처리할 수는 없다. 반면에, MANET 라우팅 프로토콜은 네트워크에서의 이동성을 다룰 수 있지만 센서 네트워크에서는 종종 필요하지 않은 양방향 통신을 위해 설계된다.[5]

MWSN을 위해 특별히 설계된 프로토콜은 거의 항상 멀티홉이며 때로는 기존 프로토콜의 적응이다. 예를 들어 ADSR(Angle-based Dynamic Source Routing)은 [6]MWSN에 대한 무선 메시 네트워크 프로토콜 DSR(Dynamic Source Routing)의 적응이다. ADSR는 송신하려는 노드, 잠재적 포워딩 노드 및 싱크대 사이의 각도를 계산하기 위해 위치 정보를 사용한다. 그리고 이것은 패킷이 항상 싱크대 쪽으로 전달되도록 하기 위해 사용된다. 또한 WSN을 위한 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering 계층 구조) 프로토콜은 MWSN을 위한 LEACH-M(LEACH-Mobile)[7]에 적용되었다. 계층적 프로토콜의 주요 문제는 모바일 노드가 클러스터 간에 자주 전환되기 쉬운데, 이는 다른 클러스터 헤드와 정기적으로 다시 연결해야 하는 노드에서 많은 오버헤드를 유발할 수 있다는 것이다.

또 다른 인기 있는 라우팅 기술은 노드에 부착된 GPS 모듈에서 위치 정보를 이용하는 것이다. 이는 클러스터를 지리적으로 정의하고 위치 정보를 사용하여 현재 있는 클러스터로 노드를 업데이트하는 ZBR([8]Zone Based Routing)과 같은 프로토콜에서 확인할 수 있다. 이에 비해, 지리학적 기회주의 라우팅([9]GR)은 네트워크 영역을 그리드로 나눈 다음 위치 정보를 사용하여 각 홉에서 가능한 한 기회주의적으로 데이터를 포워드 하는 플랫 프로토콜이다.

다중 경로 프로토콜은 라우팅에 대한 강력한 메커니즘을 제공하므로 MWSN 라우팅 프로토콜에 대한 유망한 방향처럼 보인다. 그러한 프로토콜 중 하나는 쿼리 기반 DCBM(Data Centric Braided Multipath)이다.[10]

더욱이, 강력한 애드호크 센서 라우팅(RASeR)[11]과 위치 인식 센서 라우팅(LASeR)[12]은 UAV를 통합하는 프로토콜과 같이 고속 MWSN 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 두 개의 프로토콜이다. 그들은 모두 '블라인드 포워딩' 기법에 의해 촉진되는 다중 경로 라우팅을 이용한다. 블라인드 포워딩은 단순히 송신 노드가 패킷을 이웃에게 브로드캐스트할 수 있게 하고, 패킷을 포워딩할지, 드롭할지 결정하는 것은 수신 노드의 책임이다. 패킷의 포워드 여부에 대한 결정은 송신과 수신 노드의 값을 비교하여 싱크대에 더 가까운 값을 결정하는 네트워크 전반의 구배 지표를 사용하여 이루어진다. RASeR와 LASeR의 주요 차이점은 구배 지표를 유지하는 방식에 있다. RASeR는 노드가 현재 구배를 브로드캐스트하는 작은 비콘 패킷의 정기적인 전송을 사용한다. 반면, LASeR은 모바일 센서 노드에 이미 존재하는 지리적 위치 정보를 활용하는 것에 의존하고 있는데, 이는 많은 어플리케이션에서 그럴 가능성이 높다.

중간 접근 제어

중접속제어(MAC) 기법은 시간분할, 주파수분할, 코드분할 등 3가지가 있다. 비교적 구현이 용이하기 때문에 MAC의 가장 일반적인 선택은 시간 구획 기반이며, 인기 있는 CSMA/CA MAC과 밀접하게 관련되어 있다. MWSN을 염두에 두고 설계된 대부분의 MAC 프로토콜은 기존 WSN MAC에서 채택되며 낮은 전력 소비량, 의무 주기 방식에 초점을 맞추고 있다.

확인

MWSN을 위해 설계된 프로토콜은 일반적으로 분석, 시뮬레이션 또는 실험 결과를 사용하여 검증된다. 상세한 분석 결과는 본질적으로 수학적이며 프로토콜 행동의 좋은 근사치를 제공할 수 있다. 시뮬레이션은 OPNET, NetSim, ns2 등의 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있으며 가장 일반적인 검증 방법이다. 시뮬레이션은 다양한 시나리오에서 프로토콜의 실제 행동에 가까운 근사를 제공할 수 있다. 물리적 실험은 수행하는데 가장 비용이 많이 들고, 다른 두 가지 방법과 달리 가정할 필요가 없다. 이것은 특정 조건에서 프로토콜이 어떻게 수행될지를 결정할 때 가장 신뢰할 수 있는 형태의 정보로 만든다.

적용들

센서가 모바일일 수 있다는 이점은 정적 WSN을 사용하는 것보다 응용 프로그램의 수를 더 많이 증가시킨다. 센서를 여러 플랫폼에 연결할 수 있음:

  • 사람
  • 동물
  • 자율주행차
  • 무인자동차
  • 유인 차량

애플리케이션의 요구 사항을 특성화하기 위해, 상시 모니터링, 이벤트 모니터링, 상시 매핑 또는 이벤트 매핑으로 분류할 수 있다.[1] 일정 유형의 애플리케이션은 시간 기반이며 이러한 데이터가 주기적으로 생성되는 반면, 이벤트 유형의 애플리케이션은 이벤트 드라이브여서 이벤트가 발생할 때만 데이터가 생성된다. 모니터링 애플리케이션은 일정 기간 동안 지속적으로 실행되는 반면, 매핑 애플리케이션은 보통 현상의 현재 상태를 평가하기 위해 한 번 배치된다. 적용의 예로는 심장 박동수, 혈압 등을 포함할 수 있는 건강 모니터링이 있다.[13] 이는 병원에 입원한 환자의 경우, 또는 응급상황 발생 시 구급차에 자동으로 위치를 보고하는 웨어러블 센서의 경우 이벤트 구동으로 일정할 수 있다. 동물들은 이주 패턴, 먹이 주기 습관 또는 다른 연구 목적을 위해 그들의 움직임을 추적하기 위해 센서를 부착할 수 있다.[14] 감시나 환경 매핑을 위해 무인항공기(UAV)에도 센서를 부착할 수 있다.[15] 무인항공기 보조 검색 및 구조의 경우 무인항공기는 지역을 검색하기 위해 배치되지만 사람이 발견되었을 때만 데이터를 전송하기 때문에 이벤트 매핑 애플리케이션으로 간주될 수 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ Jump up to: a b T. 헤이스와 F.H. 알리 2016. "모바일 무선 센서 네트워크: 애플리케이션 및 라우팅 프로토콜". 차세대 이동통신 시스템 연구 핸드북. IGI 글로벌. ISBN9781466687325. 페이지 256-292.
  2. ^ B. Karp과 H. T. Kung. 2000. GPSR: 무선 네트워크를 위한 탐욕스러운 경계 상태 비저장 라우팅. 제6차 연례 모바일 컴퓨팅 및 네트워킹 국제 회의의 절차 (MobiCom '00). 페이지 243-254.
  3. ^ R. 벨마니, 그리고 B. 카아틱, 2014년 고밀도 모바일 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 수집," ISRN 센서 네트워크, vol. 2014, 기사 ID 518268, 10페이지. doi:10.1155/2014/518268.
  4. ^ R. 벨마니, 그리고 B. 카아틱, 2015년 대규모 모바일 무선 센서 네트워크를 위한 효율적인 클러스터 트리 기반 데이터 수집 체계. IEEE 센서 저널, 15권, 4, 페이지 2377–2390. doi: 10.1109/JSEN. 2014.2377200.
  5. ^ T.P.램브루와 C.G.파나요토우. 2009. 센서 네트워크의 이동성을 지원하는 라우팅 기법에 관한 조사. 모바일 애드혹 및 센서 네트워크에 관한 제5차 국제 회의(MSn'09)에서. 78-85 페이지
  6. ^ 2011년 S. 광철, K. K. Kim, S. Kim. ADSR: 모바일 무선 센서 네트워크를 위한 각도 기반 멀티홉 라우팅 전략. IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference(APSCC)의 진행 중. 페이지 373-376.
  7. ^ D. Kim과 Y. 2006년 정. 무선 센서 네트워크를 위한 모바일 노드를 지원하는 자체 조직 라우팅 프로토콜. 제1회 컴퓨터 및 컴퓨터 과학에 관한 국제 다중 표준회의(IMSCCS'06)의 진행 중. 페이지 622-626.
  8. ^ U. Ahmed와 F.B. 후세인. 2011. 구역 기반 모바일 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜. 제7회 국제 무선 통신 및 모바일 컴퓨팅 회의(IWCMC)의 진행 중. 페이지 1081-1086.
  9. ^ Y. Han과 Z. 2012년 1월 2일. 모바일 무선 센서 네트워크에서 사용되는 지리적으로 기회주의적 라우팅 프로토콜. 제9차 ICNSC(Internetworking, Sensing and Control) 국제회의 진행 중. 페이지.216-221.
  10. ^ A. 아론스키와 A. 세갈. 2010. 모바일 무선 센서 네트워크를 위한 다중 경로 라우팅 알고리즘. 제3차 IFIP 무선 및 모바일 네트워킹 공동회의의 진행 중. 페이지 1-6.
  11. ^ T. 헤이스와 F. 앨리. 2016. 모바일 무선 센서 네트워크를 위한 강력한 애드호크 센서 라우팅(RASeR) 프로토콜. 엘시어 애드혹 네트워크, 제50권, 제1, 페이지 128-144.
  12. ^ T. 헤이스와 F. 앨리. 2016. 모바일 무선 센서 네트워크를 위한 위치 인식 센서 라우팅(LASeR) 프로토콜 IET 무선 센서 시스템, vol. 6, 2, 페이지 49-57.
  13. ^ H. Yan, H. H. Ho, Y. Shu, M. Gidlund. 2010. 무선 센서 네트워크 기반 E-Health 시스템 – 구현 및 실험 결과. IEEE 소비자 전자제품 거래, 제56권, 제4권, 페이지 2288-2295호.
  14. ^ S. Ehsan 외 2012. 자유 로밍 동물 모니터링 및 추적을 위한 지연 방지 센서 네트워크 설계 및 분석 IEEE 무선 통신 거래, 제11권, 제3권, 페이지 1220-1227호.
  15. ^ B. 화이트 외 2008. UAV 센서 네트워크를 이용한 오염 구름 경계 모니터링 IEEE 센서 저널, 8권, 10권, 페이지 1681-1692.