Naslovnica Pretraživanje AA
 
WSN DANAS

Kroz projekte kao što su Darpa-in projekt SensIt, te drugi projekti, su kroz svoj razvoj rješavali neke od izazova spomenutih u prošlom poglavljima. Kroz ovo poglavlje spomenut će se neki od dosadašnjih rezultata.

 

 Lokalizirajući algoritmi i Direktna raspodjela

             Iako centralizirajući algoritmi koji prikupljaju podatke iz različitih senzorskih čvorova pružaju najbolje rezultate, oni su nepoželjni zbog visokih komunikacjskih potreba te manjka robusnosti i pouzdanosti. U lokalizirajućim (distribuiranim) algoritmima, senzorski čvorovi komuniciraju samo sa senzorima u susjedstvu. Lokalizirajući algoritmi su atraktivni s obzirom da su robusni i otporni na senzorske pogreške. Mreža se također dobro nosi s porastom broja senzora. Bez obzira na sve prednosti, lokalizirajući algoritmi su komplicirani za projektiranje s obzirom na potencijalno složene odnose između lokalne i globalne razine djelovanja. Algoritmi koji su lokalni ne moraju se dobro ponašati u globalnom okružju. Kako optimalno distribuirati proračune centralizirajućih algoritama u distribuiranu implementaciju ostaje problem za buduća istraživanja.

             Znanstvenik D.Estrin razvio je algoritam direktne raspodjele putanja, koji pripada klasi lokalizirajućih algoritama. Raspodjeljivanje je vrsta emitiranja putanja koje ne specificiraju destinacijsku adresu čvora (kao što je to IP adresa u internet protokolima). Paketi su usmjereni prema susjednim čvorovima, a smjer ili gradijent su proračunati da bi paket bio dobro usmjeren te da bi stigao do odredišta. Gradijent može biti baziran na geografskim informacijama ili nekim drugim atributima kao što je energija, gomilanje ili neka druga informacija prisutna u mrežnim čvorovima. Primjerice, ukoliko korisnička aplikacija smještena u nekom području L, a interesiraju je zbivanja u području M, tada, čvorovi iz područja M šalju pakete informacija susjednim čvorovima smještenim u smjeru L. Međučvorovi će također usmjeravati informacijske pakete prema čvoru L. Gradijent može biti uspostavljen i u slučaju proizvodnje i konzumiranja informacije pomoću izdavačko – opisnog mehanizma te interesa korisnika za određenu informaciju koja putuje mrežom. Međučvorovi mogu privremeno pohraniti i transformirati informaciju kako bi se dobilo na efikasnosti, robusnosti i skalabilnosti.

            Rezultati istraživanja dokazuju efikasnost direktne raspodjele. Ima relativno male energetske zahtjeve za razliku od standardnih mehanizama za određivanje putanje kao što su „preplavljivanje“(flooding) i „omniscient multicast“ metoda. Npr. simulacija i eksperimentalni rezultati pokazuju da direktna raspodjela u reprezentativnim senzorskim mrežama zahtjeva manje od 60% energije potrebne za višekalupne protokole kao što je „omniscient multicast“ (IP bazirana višekalupna tehnika određivanja putanje), a koji pak zahtjeva samo 50% energije potrebne u „preplavljivanju“. To se postiže uklanjanjem putanja koje se koriste za prijenos redundantnih podatka te iz unutarmrežne agregacije kao što je slučaj s međučvorovima koji potiskuju duplu estimaciju lokacija. 

 

 

 

Distribuirano praćenje u bežičnim Ad hoc mrežama

             Praćenje pokretnih ciljeva je vrlo bitna primjena senzorskih mreža u vojnim i obrambenim primjenama. Iako je praćenje ciljeva već dugo proučavano za mreže s velikim čvorovima te su dostupni algoritmi s distribuiranim algoritmima praćenja, praćenje u Ad hoc mrežama sa mikrosenzorima predstavljaju izazov s obzirom na komunikacijske zahtjeve, procesiranje i energetska ograničenja. U principu bi senzori trebali surađivati te razmjenjivati podatke  u svrhu iskorištavanja pogodnosti senzorske podatkovne fuzije, ali bez slanja upita i prikupljanja podataka od svih senzora.

            Znanstvenik F. Zhao označio je sinamički senzorski kolaborirajući problem u distribuiranom praćenju, da bi dinamički  pretpostavio koji senzor je najpogodniji za osjećanje, koje se treba registrirati, i kojem treba informacija za komunikaciju. Razvio je pristup pod nazivom information – driven sensor querying (IDSQ) koje omogućava kolaboriranje bazirano na ograničenjima izvora informacije te na cjeni odaslane informacije. Svaki senzor proračunava korisnost predpostavljene informacije od djelića informacije nelokalnog senzora te koriste to mjerenje kako bi znali od kojeg senzora tražiti podatak. Funkcije za proračunavanje korisnosti koriste se entropijom, Mahalanobis-ovom razdaljinom, i mjerenjima baziranim na aposteriornoj distribuciji. Ovaj postupak je bio demonstriran pomoću simulacija kao i s eksperimentalnim podacima sa terena.

 

 Distribuirana klasifikacija u senzorskim mrežama koristeći tzv. mobilne agente

             U tradicionalnim senzorskim mrežama podaci se sakupljaju individualnim i šalju se (moguće višestrukim) povezanim čvorovima radi procesiranja. S obzirom da je frekvencijski raspon bežičnih senzorskih mreža manji nego kod ožićenih senzorskih mreža, postoji mogućnost da komunikacijski zahtjevi senzorskih mreža premaše kapacitete. Mobilni agenti su potencijalno rješenje te dileme. U DSN sustavima baziranim na mobilnim agentima, podaci se čuvaju u svakom lokalnom mjestu ili senzoru dok se integrirajući ili stapajući kod  šalje podacima. Zahtjevi komunikacijskog frekvencijskog rapona mogu se reducirati ako je mobilni agent manjih dimenzija od podatka. Pod ovom predpostavkom, senzorske mreže su efikasnije, ako se performanse ne mjenjaju porastom broja senzora. Mreža se također bolje adaptira mrežnom učitavanju a agenti se mogu programirati da paze na specifične povezivajuće procese. Klasifikacija distribuiranih ciljeva je poslužila kao dobar primjer ovog pristupa.


TRAŽILICA