DE602005000093T2

DE602005000093T2 - Verfahren zum Betreiben von Sensornetzwerken und Sensorgeräten

Info

Publication number: DE602005000093T2
Application number: DE602005000093T
Authority: DE
Inventors: Mountain View Jogesh Warrior; Palo Alto John C.Eidson; Sunnyvale Jerry Liu
Original assignee: Agilent Technologies Inc
Current assignee: Agilent Technologies Inc
Priority date: 2004-03-23
Filing date: 2005-03-02
Publication date: 2007-02-15
Anticipated expiration: 2025-03-03
Also published as: DE602005000093D1; JP2005278185A; US20050216227A1; EP1580941A1; EP1580941B1

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf verteilte Sensorsysteme.
Hintergrund
Da Fortschritte bei Mikroelektronik, Mikrosensoren und drahtlosen Kommunikationen aufgetreten sind, wurden neue Typen verteilter Messsysteme vorgeschlagen und in einigen Fällen implementiert. Es ist möglich, derartige Messsysteme durch ein geeignetes Implementieren der Messfunktionalität und Kommunikationsfunktionalität der Sensorvorrichtungen zu implementieren. Im Allgemeinen sind die Sensorvorrichtungen entworfen, um über erweiterte Zeitabschnitte hinweg unter Verwendung einer Batterieleistung und/oder einer passiv erzeugten Leistung (z. B. photovoltaische Ressourcen) wirksam zu sein. Ferner sind die Sensorvorrichtungen im Allgemeinen innerhalb einer relativen, minimalen Komplexität entworfen (z. B. begrenzte Rechen-, Speicher- und Kommunikationsressourcen). Ferner kommunizieren die Sensorvorrichtungen dieser Systeme unter Verwendung von drahtlosen Nahbereichsverfahren. Beispielsweise können drahtlose Ad-hoc-Netzwerke (z. B. IEEE802.11b-Netzwerke, Bluetooth-Netzwerke und/oder dergleichen) durch die Sensorvorrichtungen gebildet sein, um die Übertragung von Messdaten zu erleichtern. Die Organisation von Sensorvorrichtungen unter Verwendung drahtloser Nahbereichskommunikationsprotokolle wird als Streunetze, Ad-hoc-Sensornetze, Piconetze und/oder dergleichen bezeichnet.
1 zeigt ein typisches verteiltes Sensorsystem 100, das eine Mehrzahl von Sensorvorrichtungen 102 einsetzt. Das Sensorsystem 100 könnte verwendet werden, um Messungen für irgendeine Anzahl von Anwendungen zu sammeln. Zum Beispiel könnte das Sensorsystem 100 verwendet werden, um chemische Messungen über eine Stadt hinweg zu erhalten, um eine Umweltüberwachung der Stadt zu erleichtern. Abhängig von dem beabsichtigten Zweck des Sensorsystems 100 kann die Anzahl von Sensorvorrichtungen 102 innerhalb des Systems von einer Handvoll Sensorvorrichtungen 102 bis zu Tausenden oder mehr reichen. Sammelpunktvorrichtungen 101 sind an dem „Rand" des Sensorsystems 100 angeordnet und sind in der Nähe von Zugriffspunkten 103 positioniert. Unter Verwendung von Funkkommunikationen höherer Leistung mit den Zugriffspunkten 103 ermöglichen die Sammelpunktvorrichtungen 101, dass die Messdaten durch ein Netzwerk 104 hindurch zu einem Anwendungsserver 105 weitergeleitet werden. Der Anwendungsserver 105 verarbeitet die Daten gemäß Algorithmen auf höherer Ebene, wie es für den beabsichtigten Zweck des Sensorsystems 100 geeignet ist.
Innerhalb des verteilten Sensorsystems 100 sind die Sensorvorrichtungen 102 in jeweiligen Streunetzen (als Netze 106-1 und 106-2 gezeigt) organisiert. Wie es in 1 gezeigt ist, kommunizieren Sensoren 102-1, 102-2 und 102-3 mit einer Sammelpunktvorrichtung 101-1, wodurch das Netz 106-1 gebildet ist. Gleichermaßen kommunizieren Sensoren 102-4, 104-5 und 102-6 mit einer Sammelpunktvorrichtung 101-2, wodurch das Netz 106-2 gebildet ist. Innerhalb des jeweiligen Netzes 106 derselben verwenden die Sensoren 102 eine Niedrigenergie-Nahbereichsfunkkommunikation, um die Messdaten zu einer jeweiligen Sammelpunktvorrichtung 101 weiterzuleiten. Die Kommunikation zwischen einem einzelnen Sensor 102 und einer jeweiligen Sammelpunktvorrichtung 101 muss nicht direkt sein. Zum Beispiel kann der Sensor 102-3 Messdaten zu dem Sensor 102-2 weiterleiten, der dann die Daten zu der Sammelpunktvorrichtung 101-1 weiterleitet. Wenn eine relativ große Anzahl von Sensorvorrichtungen 102 innerhalb eines jeweiligen Streunetzes eingesetzt sind, kann die Anzahl von Kommunikations-„Sprüngen" zu der Sammelpunktvorrichtung 101 erheblich sein.
Aufgrund der begrenzten Leistungsressourcen, die den Sensorvorrichtungen 102 verfügbar sind, wurden eine Anzahl von Algorithmen vorgeschlagen, um die Kommunikationen zwischen Sensorvorrichtungen 102 zu lenken, um Messdaten zu einem jeweiligen Sammelpunkt 101 zu leiten (zu routen). Derartige Algorithmen versuchen, die Energiekosten, die den Streunetzkommunikationen zugeordnet sind, zu minimieren, wodurch eine Batterieleistung bewahrt wird. Ein derartiger Algorithmus setzt ein „Spanning-Tree-Transport"-Schema ein. Das Spanning-Tree-Transport-Schema minimiert die Anzahl von Sprüngen zwischen einer jeweiligen Sensorvorrichtung 102 und der Sammelpunktvorrichtung 101 derselben, wie es mit Bezug auf ein Netz 200 von 2 gezeigt ist. Die Zahlen, die jeder Zwischenknotenverbindung in dem Netz 200 zugeordnet sind, zeigen die Anzahl von Knoten des Netzes 200, die über eine jeweilige Verbindung kommunizieren.
A. Chakrabarti u. a. in „Using predictable Observer mobility for power efficient design of Sensor Networks", Proceedings of IPSN 2003 beschreiben ein Verfahren zum Einsparen von Leistung bei Sensornetzwerken basierend auf einer vorhergesagten Mobilität des Beobachters.
Alternativ kann ein „Diffusions"-Algorithmus eingesetzt werden, bei dem Daten zu der nächsten Sensorvorrichtung 102 weitergeleitet werden, die sich „am nächsten" zu der Sammelpunktvorrichtung 101 befindet, wie es mit Bezug auf ein Netz 300 von 3 gezeigt ist. Die Zahlen, die jeder Zwischenknotenverbindung in dem Netz 300 zugeordnet sind, stellen die gesamte „Sprung"-Entfernung zu dem Sammelpunktknoten dar. Wenn der nächste Sprung aus mehr als einer Sensorvorrichtung ausgewählt werden kann, kann die Weiterleitrichtung aus den mehreren Optionen zufällig ausgewählt werden.
C. Intanagonwiwat u. a. in „Directed Diffusion for Wireless Sensor Networking", IEEE/ACM Transactions on Networking Bd. 11, Nr. 1, Februar 2003, offenbaren ein Verfahren, das einen Algorithmus einer gerichteten Diffusion einsetzt, der eine Energieeinsparung erzielt.
Zusammenfassung
Darstellende Ausführungsbeispiele sind im Allgemeinen auf verteilte Sensorsysteme gerichtet, die Messdaten unter Verwendung mobiler Vorrichtungen als Zugriffspunktvorrichtungen weiterleiten. Zum Beispiel kann ein zelluläres Telefon oder eine andere drahtlose Vorrichtung die Zugriffspunktdienste durchführen. Wenn sich die mobile Vorrichtung durch ein verteiltes Sensorsystem hindurch bewegt, sendet die mobile Vorrichtung ein Signal, das angibt, dass die mobile Vorrichtung versucht, auf Messdaten zuzugreifen. Knoten in den jeweiligen Streunetzen des verteilten Sensorssystems sprechen auf das Signal durch ein Einrichten einer drahtlosen Kommunikation mit der mobilen Vorrichtung und ein anschließendes Kommunizieren der Messdaten an. Die mobile Vorrichtung kann dann ein anderes Netzwerk (z. B. ein Zellulärnetzwerk) verwenden, um die gesammelten Daten zu einem oder mehreren Anwendungsservern weiterzuleiten.
Weil die Kommunikation von Messdaten zu Anwendungsservern durch mobile Vorrichtungen hindurch auftritt, sind die räumlichen Charakteristika, die der Kommunikation der mobilen Vorrichtungen zugeordnet sind, nicht statisch definiert. Zusätzlich kann die Zeitsteuerung der Zugriffsversuche nicht deterministisch bekannt sein. Darstellende Ausführungsbeispiele bestimmen die probabilistischen Charakteristika zwischen mobilen Vorrichtungen und Knoten der Streunetze während des Betriebs eines verteilten Sensorsystems. Genauer gesagt, werden bestimmte Knoten auf der Basis von erfassten Zugriffsversuchen als eine größere Wahr scheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs besitzend identifiziert. Auf der Basis der probabilistischen Charakteristika werden Sammelpunkte ausgewählt. Ein Messdatenleiten (Messdatenrouting) zwischen Knoten der Streunetze zu Sammelpunkten tritt gemäß den probabilistischen Charakteristika auf. Zusätzlich zu den probabilistischen Charakteristika der räumlichen Beziehungen können ähnliche Verfahren einer Sammelpunktauswahl und eines Messdatenleitens für Zeitbeziehungen eingesetzt werden, die mobilen Vorrichtungen zugeordnet sind.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
1 zeigt ein typisches verteiltes Sensorsystem.
2 zeigt ein typisches Streunetz, das ein Spanning-Tree-Datenleiten durchführt.
3 zeigt ein typisches Streunetz, das ein Diffusionsleiten durchführt.
4 zeigt ein verteiltes Sensornetzwerk gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
5 zeigt ein Streunetz, das einen Transportweg hoher Wahrscheinlichkeit umfasst, gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
6 zeigt ein Flussdiagramm zum Verteilen von Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
7 zeigt ein anderes Streunetz, das einen Transportweg mit hoher Wahrscheinlichkeit umfasst, gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
8 zeigt ein Flussdiagramm für einen Betrieb einer Sensorvorrichtung in einem Sensornetz gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
9 zeigt eine Sensorvorrichtung gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel.
Detaillierte Beschreibung
Darstellende Ausführungsbeispiele verwenden mobile Vorrichtungen, um Zugriffspunktdienste für ein verteiltes Sensorsystem durchzuführen. Bei einem darstellenden Ausführungsbeispiel kommunizieren zelluläre Telefone mit Sensorvorrichtungen in Streunetzen, um Messdaten zu erhalten, und kommunizieren diese Daten unter Verwendung der Zellulärnetzwerkinfrastruktur zu Anwendungsservern. Obwohl ein Ausführungsbeispiel zelluläre Telefone einsetzt, um Zugriffspunktdienste durchzuführen, ist die vorliegende Erfindung nicht so begrenzt. Darstellende Ausführungsbeispiele können Personaldigitalassistenten (PDAs = Personal Digital Assistants), Laptop-Computer, andere Verbraucherelektronikvorrichtungen, kommerzielle/industrielle Vorrichtungen (z. B. Gabelstapler), Fahrzeuge oder irgendwelche anderen mobilen Vorrichtungen einsetzen, an denen geeignete Kommunikationsressourcen integriert oder angebracht sein können. Weitere Einzelheiten hinsichtlich eines Zugreifens auf Sensoren eines verteilten Sensorssystems unter Verwendung mobiler Vorrichtungen können in der US-Patentanmeldung US 2005/0057370 mit dem Titel „System and Method for Using Mobile Collectors for Accessing Wireless Sensor Network" erhalten werden.
4 zeigt ein System 400, bei dem mobile Vorrichtungen Messdaten von Streunetzen erhalten, gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel. Wie es in 4 gezeigt ist, umfassen Streunetze 401-1 und 401-2 eine Mehrzahl von Sensorvorrichtungen 402. Die Sensorvorrichtungen 402 erhal ten Messdaten auf Befehl gemäß einem Zeitplan und/oder durch irgendein anderes geeignetes Schema. Die Sensorvorrichtungen 402 umfassen Nahbereichsfunkkommunikationsfähigkeiten, die ermöglichen, dass die Sensorvorrichtungen 402 sich selbst zu Streunetzen 401 organisieren. Einige oder alle Sensorvorrichtungen 402 umfassen Kommunikationsressourcen, um mit mobilen Vorrichtungen 403 (z. B. zellulären Telefonen) zu kommunizieren.
Von Zeit zu Zeit werden die mobilen Vorrichtungen 403 eventuell in eine Kommunikationsreichweite von Abschnitten der Streunetze 401-1 und 401-2 gebracht. Die mobilen Vorrichtungen 403 senden ein geeignetes Signal rund, das angibt, dass die mobilen Vorrichtungen 403 versuchen, Messdaten zu erhalten. Jede Sensorvorrichtung 402, die zum Kommunizieren mit den mobilen Vorrichtungen 403 in der Lage ist und die das Rundsendesignal empfängt, aktualisiert ein geeignetes Protokoll, um zu ermöglichen, dass die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs bestimmt werden kann. Das Protokoll kann einen Eintrag für jeden Zugriffsversuch über ein geeignetes Zeitfenster hinweg umfassen. Ferner können die Einträge in dem Protokoll mit einem Zeitstempel versehen sein, um zu ermöglichen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs mit zeitlichen Informationen korreliert werden kann. Zusätzliche Informationen, die für spezielle Formen der Wahrscheinlichkeits- und Kostenfunktionsberechnungen benötigt werden, können ebenfalls in das Protokoll eingetragen werden (beispielsweise eine Empfangssignalstärke, Batteriepegel, eine verfügbare Speicherkapazität und/oder dergleichen). Die Beibehaltung eines geeigneten Protokolls tritt auf, ob nun die jeweiligen Sensorvorrichtungen 402 gegenwärtig als Sammelpunkte dienen oder nicht.
Zusätzlich kommunizieren Sensorvorrichtungen 402, die gegenwärtig Sammelpunktdienste durchführen, gespeicherte Messdaten ansprechend auf das Rundsendesignal. Die mobilen Vorrichtungen 403 kommunizieren dann Messdaten über Dienst punkte 404 zu einem Anwendungsserver 408 unter Verwendung eines geeigneten Kommunikationsmechanismus (z. B. zellulärer Dienste). Zum Beispiel können die mobilen Vorrichtungen 403 ein Datenpaket-Kommunikationsprotokoll verwenden, um die Daten zu den Dienstpunkten 404 (z. B. Basisstationen eines Zellulärnetzwerks) zu kommunizieren. Die Daten können durch eine Netzwerkinfrastruktur 403 (z. B. eine Zellulärinfrastruktur) und das Internet 406 zu einem lokalen Netz (LAN = Local Area Network) 407 kommuniziert werden. Einer oder mehrere Anwendungsserver 408, die über das LAN 407 verbunden sind, können die Messdaten speichern und verarbeiten.
Von Zeit zu Zeit untersuchen die Sensorvorrichtungen 402, die zum Kommunizieren mit den mobilen Vorrichtungen 403 in der Lage sind, ihre jeweiligen Protokolle von Zugriffsversuchen. Jede dieser Sensorvorrichtungen 402 berechnet die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs durch eine mobile Vorrichtung 403 unter Verwendung der aufgezeichneten Informationen. Informationen, die auf eine Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs bezogen sind, werden dann durch die Streunetze 401 hindurch verteilt. Sammelpunkte können gemäß den verteilten Informationen ausgewählt werden. Ferner können dann Messdaten durch die Streunetze 402 hindurch unter Verwendung eines Leitschemas (Routing-Schemas) basierend auf den verteilten Informationen weitergeleitet werden. Bei anderen Ausführungsbeispielen kann eine Kenntnis hinsichtlich Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs durch andere Vorrichtungen als die Sensorvorrichtungen 402 beibehalten werden. Zum Beispiel kann durch eine Analyse von zellulären oder anderen Aktivitätsmustern bestimmt werden, dass die Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Sensorvorrichtungen 402 für bestimmte Tageszeiten relativ hoch sein können. Die mobilen Vorrichtungen 403 können verwendet werden, um Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs für die Sammelpunktauswahl und Messdaten-Leitalgorithmen zu Sensorvorrichtungen zu kommunizieren.
5 zeigt ein Streunetz 500, um ein Leiten von Messdaten unter Verwendung von Zugriffswahrscheinlichkeiten gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel darzustellen. Der Veranschaulichung halber sei angenommen, dass das Streunetz nahe einem Highway positioniert ist. Zu irgendeinem Zeitpunkt könnte eine mobile Vorrichtung ein geeignetes Signal rundsenden, um von irgendeiner Position entlang dem Highway aus auf Messdaten zuzugreifen. Folglich kann die genaue räumliche Position der mobilen Vorrichtung nicht bekannt sein, bevor ein Zugriffsversuch unternommen wird. Aufgrund des Wegs 505, der durch mobile Vorrichtungen überquert wird, unterscheidet sich jedoch die Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs auf spezifische Knoten um einen nennenswerten Betrag. Knoten 501-504 des Streunetzes 500 sind am nächsten an dem Weg 505 positioniert und befinden sich innerhalb eines möglichen Kommunikationsbereichs einer mobilen Vorrichtung. Folglich werden durch die Knoten 501-504 wiederholt Zugriffsversuche erfahren und werden durch die anderen Knoten keine Zugriffsversuche erfahren.
Darstellende Ausführungsbeispiele bewirken, dass Zugriffsversuche aufgezeichnet werden. Auf der Basis der aufgezeichneten Zugriffsversuche wird die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs über ein geeignetes Zeitfenster hinweg für jeden Knoten berechnet. Diese Wahrscheinlichkeit kann als eine Verteilungsfunktion, explizite Wahrscheinlichkeiten, Modelle oder Gleichungen oder Äquivalente derselben manifestiert sein. Ergänzende Informationen, die für eine ordnungsgemäße Interpretation der Wahrscheinlichkeit geeignet sind, können ebenfalls in den Wahrscheinlichkeitsinformationen enthalten sein. Die Wahrscheinlichkeitsinformationen werden durch das Streunetz 500 hindurch verteilt. Falls bestimmt ist, dass sich die Wahrscheinlichkeitsinformationen relativ selten verändern, kann die Verteilung von Informationen durch ein Kommunizieren von Veränderungen bei den Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs auftreten. Durch ein Kommunizieren derartiger Unterschiedsinformationen wird die Menge an Energie redu ziert, die durch derartige Kommunikationsaktivitäten aufgewendet wird. Ein darstellendes Ausführungsbeispiel würde bewirken, dass die Knoten 501-504 als Sammelpunkte wirken, und bewirken, dass alle anderen Knoten ansprechend auf die Verteilung von Zugriffswahrscheinlichkeitsinformationen Daten zu den Sammelpunkten weiterleiten. Die Auswahl mehrere Sammelpunkte ansprechend auf beobachtete Zugriffsversuche ist anders als die in 1 gezeigte Architektur wirksam. Wie es vorhergehend im Hinblick auf 1 erörtert ist, wird typischerweise innerhalb eines gegebenen Netzes ein einziger Sammelpunkt eingesetzt.
Ein Leiten von Messdaten zu mehreren Knoten, die gemäß den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten eines Zugriffs derselben ausgewählt sind, kann gemäß einer Anzahl von Algorithmen auftreten. Bei einem darstellenden Ausführungsbeispiel tritt ein Leiten von Messdaten durch ein Kommunizieren des Sprungabstands von jedem Knoten zu dem nächsten Sammelpunkt auf. Wie es in 5 gezeigt ist, ist jeder Verbindung zwischen Knoten eine Nummer zugeordnet, die diese Anzahl von Sprüngen von einem gegebenen Knoten entlang der jeweiligen Verbindung zu dem nächsten Sammelpunkt darstellt. Zum Beispiel sei auf einen Knoten 506 Bezug genommen. Vorangehend entlang der Verbindung 507 zu der „Rechten" des Knotens 506 werden eventuell vier Sprünge überquert, um einen Sammelpunkt zu erreichen. Vorangehend entlang der Verbindung 508 „unter" dem Knoten 506 werden ferner eventuell vier Sprünge überquert, um einen Sammelpunkt zu erreichen. Wenn eine und nur eine Verbindung den geringsten Sprungabstand zeigt, können Messdaten unter Verwendung dieser Verbindung geleitet werden. Wenn mehrere Verbindungen den geringsten Sprungabstand zeigen, kann die Auswahl zwischen den Verbindungen zufällig auftreten. Die zufällige Auswahl zwischen Verbindungen kann bewirken, dass die Messdaten durch das Streunetz 500 hindurch diffundieren, wobei eine Datenverstopfung gemäßigt wird, die durch Teilsätze der Verbindungen des Streunetzes 500 erfahren wird. Unter Verwendung dieses Leitalgorithmus betragen die Wahrschein lichkeiten, dass ein gegebenes Datenelement von dem Knoten 506 zu den Knoten 501-504 geleitet wird, 4/15, 6/15, 4/15 bzw. 1/15. Die Wahrscheinlichkeiten für andere Knoten variieren abhängig von der Position derselben relativ zu den Knoten 501-504.
Die Erörterung von 5 hat eine Netztopologie von relativ geringer Komplexität angenommen, und dass jeder Knoten lediglich mit einer begrenzten Anzahl von Knoten kommunizieren kann, die durch eine einzige Verbindung getrennt sind. Bei einigen Anwendungen sind diese Annahmen nicht genau korrekt. Dennoch begrenzt die Erörterung eines Auswählens von Sammelknoten und eines Leitens von Daten zu Knoten gemäß diesen Annahmen nicht die Allgemeinheit der Anwendung derartiger Algorithmen auf kompliziertere Topologien und Abdeckungsmuster. Genauer gesagt kann die Fähigkeit eines einzigen Knotens, in der Lage zu sein, mit mehreren anderen Knoten zu kommunizieren, durch ein Modifizieren der topologischen Darstellung des Streunetzes modelliert werden. Die Einrichtung eines Punkt-zu-Punkt-Verbindungsmodells eines Streunetzes kann durch bekannte Protokolle auf höherer Ebene durchgeführt werden. Derartige Protokolle betreffen typischerweise ein Einsetzten von Knotenidentifizierern und direktionalen Unterscheidungsmechanismen (z. B. eine Richtantenne, Relativsignalzeitsteuermechanismen, Abdeckungsbereichsmechanismen oder dergleichen).
Zusätzlich wurde zum Zweck einer Erörterung angenommen, dass ein einziger Transportweg mit hoher Wahrscheinlichkeit existiert. Darstellende Ausführungsbeispiele können ermöglichen, dass Knoten hoher Wahrscheinlichkeit für irgendeine Anzahl von Transportwegen oder irgendeinen Typ einer räumlichen Verteilung identifiziert werden können. Wie es in 5 gezeigt ist, ist ferner die Topologie des Streunetzes 500 statisch. Darstellende Ausführungsbeispiele sind nicht so begrenzt. Sammelpunkte können unter Verwendung von Zugriffswahrscheinlichkeiten bei verteilten Sensorsystemen ausgewählt werden, bei denen Knoten sich relativ zueinander bewegen, Knoten ihre Präsenz von einem Netz zu einem anderen umschalten, Knoten gänzlich aus einem Streunetz fallengelassen werden und/oder dergleichen. Durch ein wiederholtes Verteilen von Informationen, die auf die Zugriffswahrscheinlichkeiten eines jeweiligen Netzes bezogen sind, ermöglichen genauer gesagt darstellende Ausführungsbeispiele, dass Sammelpunkte ansprechend auf sich verändernde Streunetzkonfigurationen dynamisch ausgewählt werden können.
6 zeigt ein Flussdiagramm für eine Verteilung von Informationen, die auf Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs auf Sammelpunkte bezogen sind, gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel. Bei einem Schritt 601 empfängt ein spezieller Knoten Sammelpunktdaten von einigen Nachbarknoten. Zum Beispiel kann ein Nachbarknoten den speziellen Knoten mit einem Array von Sammelpunktdaten versehen. Jeder Eintrag in dem Array kann den Identifizierer eines Sammelpunkts, die jeweilige Zugriffswahrscheinlichkeit desselben und den Sprungabstand zu dem Sammelpunkt von dem Nachbarknoten aus umfassen. Bei einem Schritt 602 wird aus allen empfangenen Einträgen ein internes Array erzeugt. Bei einem Schritt 603 wird ein Leitparameter für jeden eindeutigen Sammelpunkt erzeugt, der in dem internen Array identifiziert ist. Der Leitparameter für einen Sammelpunkt ist gleich der Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs auf den Sammelpunkt minus einer Kostenfunktion des Sprungabstands zu diesem Sammelpunkt. Die Kostenfunktion kann nichtlinear (z. B. logarithmisch) sein. Zusätzlich können andere Funktionsvariablen eingesetzt werden, einschließlich der Tageszeit, einer Batteriestärke des aktuellen Knotens, einer durchschnittlichen Länge von Nutzlasten und/oder irgendeines anderen geeigneten Faktors.
Bei einem Schritt 604 werden die N besten Sammelpunkte hinsichtlich der berechneten Leitparameter ausgewählt und in einem Speicher beibehalten. Ein zukünftiges Messdaten leiten tritt gemäß den in einem Speicher identifizierten Sammelpunkten auf. Eine größere Anzahl von N besten Sammelpunkten, die ausgewählt sind, erhöht die Anzahl von Sammelpunkten, die durch Knoten im Inneren eines Streunetzes erreichbar sind. Jedoch erhöht eine größere Anzahl von Punkten auch die Menge an Energie, die bei dem Verteilen der Sammelpunktinformationen aufgewendet wird. Folglich können diese Betrachtungen angesichts der Charakteristika eines speziellen verteilten Sensorsystems ausgeglichen sein. Bei einem Schritt 605 wird ein Array der Sammelpunkte, die beim Schritt 604 ausgewählt wurden, zu anderen Knoten kommuniziert. Das Array umfasst die Identifizierer der Auswahlsammelpunkte, die Zugriffswahrscheinlichkeiten derselben und den Sprungabstand von dem aktuellen Knoten.
Mit Bezug auf 7 ist gezeigt, dass ein Streunetz 700 eine Mehrzahl von Knoten (als Knoten A-Z identifiziert) umfasst. Bei dem Streunetz 700 sind Knoten B, H, P und V die einzigen Knoten, die Zugriffswahrscheinlichkeiten von nicht Null umfassen. Genau gesagt, besitzen die Knoten B, H, P und V Wahrscheinlichkeiten (p_A) eines Zugriffs von 0,8, 0,9, 0,9 bzw. 0,6. Unter Annahme einer linearen Kostenfunktion, die gleich 0,15-mal der Anzahl von Sprüngen zu dem Sammelpunkt ist, für den in 6 gezeigten Algorithmus, identifiziert die folgende Tabelle die internen Sammelpunktinformationen für ausgewählte Knoten:
Die Wirkung der Kostenfunktion ist mit Bezug auf den Knoten U am einfachsten ersichtlich. Der Koten U befindet sich innerhalb eines Sprungs von den Sammelpunkten V und P und innerhalb zweier Sprünge von dem Sammelpunkt H. Obwohl H verglichen mit dem Knoten V einen zusätzlichen Sprung von dem Knoten U weg ist, ist der Knoten H bei den internen Sammelpunktinformationen des Knotens U beibehalten. Genauer gesagt ist der Leitparameter des Knotens H (0,9 minus 0,15^*2) größer als der Leitparameter des Knotens V (0,6 minus 0,15^*1).
Ein Leiten basierend auf verteilten Wahrscheinlichkeitsinformationen kann auf eine Anzahl von Weisen auftreten. Zum Beispiel kann ein diskreter Knoten die Identifizierer von Sammelpunkten, die in einem Speicher beibehalten sind, wiedererlangen, wenn ein Knoten Messdaten, die weitergeleitet werden sollen, empfängt oder anderweitig besitzt. Der diskrete Knoten kann bestimmen, welche von den Verbindungen desselben zu den identifizierten Sammelpunkten führen. Falls mehrere Verbindungen identifiziert sind, kann der diskrete Knoten zwischen den Verbindungen zufällig auswählen. Ferner kann die zufällige Auswahl gemäß den Zugriffswahrscheinlichkeiten der jeweiligen Sammelpunkte, der Anzahl von Sprüngen zu den Sammelpunkten und/oder dergleichen gewichtet sein.
Alternativ kann ein Quelladressleiten auftreten. Genauer gesagt kann jeder Knoten, von dem Messdaten stammen, die weitergeleitet werden sollen, eine Quelladresse eines Sammelpunkts in Datenpaketen anbringen. Die verbleibenden Knoten verwenden die Darstellung der Streunetztopologie, um Datenpakete unter Verwendung der Quelladressierung zu dem ausgewählten Sammelpunkt zu leiten. Mehrere Quelladressen können eingesetzt werden, um die gleichen Messdaten zu mehreren Sammelpunkten zu senden, um die Wahrscheinlichkeit einer Sammlung dieser Daten zu erhöhen. Falls beispielsweise die Zugriffswahrscheinlichkeiten von zwei Sammelpunkten (gegeben durch P_A(N₁) und P_A(N₂)) unabhängig sind, ist die Zugriffswahrscheinlichkeit, die zu zumindest einem der Punkte auftritt, gleich (1 – (1 – P_A(N₁))(1 – P_A(N₂))). Somit könnten die Sammelpunkte gewählt sein, so dass diese Zugriffswahrscheinlichkeit eine vorbestimmte Schwelle überschreitet. Die Auswahl der mehreren Sammelpunkte kann auch eine Kostenfunktion einsetzen, um Übertragungsenergiekosten und andere relevante Einschränkungen anzusprechen.
Um ein Leiten mit minimaler Wahrscheinlichkeit und minimalen Kosten darzustellen, sei angenommen, dass der Knoten B eine Zugriffswahrscheinlichkeit von 0,7 besitzt, der Knoten H eine Zugriffswahrscheinlichkeit von 0,8 besitzt und der Knoten P eine Zugriffswahrscheinlichkeit von 0,9 besitzt. Ferner sei angenommen, dass die Übertragungskosten dieser Knoten durch 1, 2 bzw. 3 gegeben sind. Dann resultiert die folgende Leittabelle:
Falls somit eine minimale Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs auf gegebene Daten von 0,97 erforderlich ist, könnten entweder die Punkte (B,P) oder (H,P) ausgewählt werden. Falls zusätzlich minimale Kosten ausgewählt sind, dann würden die Punkte (B,P) ausgewählt. Andere ähnliche Auswah len könnten abhängig von dem erwünschten Betrieb eines speziellen verteilten Sensorssystems vorgenommen werden.
8 zeigt ein Verfahren zum Betreiben einer Sensornetzvorrichtung mit einem Sensornetz gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel. Bei einem Schritt 801 werden Zugriffsversuche durch mobile Vorrichtungen erfasst. Bei einem Schritt 802 wird ein Zeitfensterdurchschnitt der Zugriffsversuche berechnet. Bei einem Schritt 803 werden Informationen von einer oder mehreren mobilen Vorrichtungen empfangen, die auf zukünftige Aktivitäten einer mobilen Vorrichtung bezogen sind. Bei einem Schritt 804 wird die zukünftige Zugriffswahrscheinlichkeit für die Sensorvorrichtung unter Verwendung des Durchschnitts und der empfangenen Informationen bestimmt. Die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs kann auch als eine Funktion der Tageszeit bestimmt sein.
Bei einem Schritt 805 werden Informationen empfangen, die auf die Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs anderer Knoten in dem Sensornetz bezogen sind. Bei einem Schritt 806 wird ein Teilsatz der Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs unter Verwendung einer Kostenfunktion ausgewählt (siehe den Prozessfluss, der mit Bezug auf 6 beschrieben ist). Bei einem Schritt 807 wird der Teilsatz von Wahrscheinlichkeitsinformationen eines zukünftigen Zugriffs zu anderen Knoten kommuniziert. Bei einem darstellenden Ausführungsbeispiel werden lediglich Veränderungen bei Wahrscheinlichkeitsinformationen eines zukünftigen Zugriffs kommuniziert, um die Energie zu reduzieren, die durch diese Aktivität aufgewendet wird.
Bei einem Schritt 808 wird ein logischer Vergleich vorgenommen, um zu bestimmen, ob es Messdaten gibt, die geleitet werden sollen. Falls nicht, kehrt der Prozessfluss zu dem Schritt 801 zurück. Falls es Messdaten gibt, die geleitet werden sollen, geht der Prozessfluss zu einem Schritt 809 über. Bei einem Schritt 809 werden Sammelpunkte unter Verwendung von beispielsweise einem geeigneten Protokoll identifiziert, das in einem Speicher gespeichert ist. Bei einem Schritt 810 werden Gruppen der Sammelpunkte identifiziert. Bei einem Schritt 811 wird für jede Gruppe die Wahrscheinlichkeit eines Zugriffs auf zumindest einen Sammelpunkt in der jeweiligen Gruppe berechnet. Bei einem Schritt 812 werden Wegekosten zu Sammelpunkten in den Gruppen bestimmt. Bei einem Schritt 813 wird eine der Gruppen unter Verwendung der Gruppenwahrscheinlichkeit, Wegekosten und einer Pseudozufallsfunktion ausgewählt. Die Pseudozufallsfunktion kann verwendet werden, um Daten durch nichtoptimale Routen zu diffundieren, um eine Verbindungsverstopfung zu vermeiden. Bei einem Schritt 814 wird ein Quelladressleiten eingesetzt, um die Messdaten zu den Sammelpunkten in der ausgewählten Gruppe zu kommunizieren. Von dem Schritt 814 kehrt der Prozessfluss zu dem Schritt 801 zurück.
9 zeigt eine Sensorvorrichtung 900 gemäß einem darstellenden Ausführungsbeispiel. Die Sensorvorrichtung 900 umfasst einen oder mehrere Sensoren 901. Die Sensorvorrichtung 900 umfasst ferner ein Drahtloskommunikationsuntersystem 902, wie beispielsweise ein IEEE802.11b-Untersystem, ein Bluetooth-Untersystem und/oder dergleichen. Die Sensorvorrichtung 900 umfasst ferner einen Prozessor 903. Die Sensorvorrichtung 900 umfasst einen nichtflüchtigen Speicher 904 (der unter Verwendung irgendeines computerlesbaren Mediums/irgendwelcher computerlesbarer Medien implementiert sein kann), um Messdaten 905 und andere zugehörige Informationen zu speichern.
Unter der Steuerung von Softwareanweisungen führt der Prozessor 903 eine Anzahl von Aufgaben durch, wie beispielsweise die in 6 und 8 gezeigten Aktivitäten. Zum Beispiel kann der Prozessor 903 Zugriffsversuche durch mobile Vorrichtungen unter Verwendung des Drahtloskommunikationsuntersystems 902 erfassen und die Versuche in Netzdaten 906 aufzeichnen. Von Zeit zu Zeit kann der Prozessor 903 die aufgezeichneten Zugriffsversuche verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs durch eine mobile Vorrichtung zu berechnen. Der Prozessor 903 kann ferner Daten, die auf die Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs bezogen sind, unter Verwendung der ausführbaren Anweisungen eines Datendiffusionsalgorithmus 907 kommunizieren. Zusätzlich kann der Prozessor 903 Messdaten unter Verwendung der ausführbaren Anweisungen eines Datenleitalgorithmus 908 leiten. Der Datendiffusionsalgorithmus 907 und der Datenleitalgorithmus 908 können unter Verwendung von Daten wirksam sein, die in den Netzdaten 906 gespeichert sind, wie beispielsweise Verbindungspunktzugriffswahrscheinlichkeiten, Netztopologieinformationen und/oder dergleichen. Obwohl ein Ausführungsbeispiel die Sensorvorrichtung 910 als unter Verwendung des Prozessors 903 und ausführbarer Anweisungen implementiert zeigte, können andere Implementierungen gemäß darstellenden Ausführungsbeispielen ausgewählt werden. Zum Beispiel kann eine integrierte Schaltungsfunktionalität verwendet werden, um einen Datendiffusionsalgorithmus und einen Datenleitalgorithmus zu implementieren, falls erwünscht.
Einige darstellende Ausführungsbeispiele ermöglichen eine Anzahl von Vorteilen. Durch ein Auswählen von Verbindungspunkten gemäß der Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs durch eine mobile Vorrichtung beispielsweise werden die Leistungsanforderungen eines verteilten Sensorsystems verringert. Leistungsressourcen können auf andere Aktivitäten gerichtet werden, wie beispielsweise Rechenalgorithmen zum Verarbeiten von Messdaten innerhalb der Sensornetze. Folglich ermöglichen einige darstellende Ausführungsbeispiele, dass verteilte Sensorssysteme auf einen breiteren Bereich möglicher Anwendungen angewandt werden können.

Claims

Ein Verfahren zum Betreiben eines Sensornetzes (401), das folgende Schritte aufweist:. Erfassen von Zugriffsversuchen durch eine oder mehrere mobile Vorrichtungen (403) auf mehrere Knoten (404) innerhalb des Sensornetzes; Berechnen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs durch eine mobile Vorrichtung für jeden der mehreren Knoten ansprechend auf das Erfassen; Kommunizieren von Informationen bezüglich der berechneten Wahrscheinlichkeiten durch das Sensornetz hindurch; und Leiten von Messdaten für eine Sammlung zu jeweiligen der mehreren Knoten unter Verwendung der berechneten Wahrscheinlichkeiten.
Das Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem das Kommunizieren von berechneten Wahrscheinlichkeiten folgende Schritte aufweist: Empfangen eines ersten Abschnitts der Informationen an einem ersten Knoten in dem Sensornetz; Auswählen eines zweiten Abschnitts aus dem ersten Abschnitt von Informationen unter Verwendung berechneter Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs; und Senden des zweiten Abschnitts von dem ersten Knoten zu einem zweiten Knoten in dem Sensornetz.
Das Verfahren gemäß Anspruch 2, bei dem das Auswählen Informationen unter Verwendung einer Kostenfunktion aus dem ersten Abschnitt entfernt.
Das Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem das Leiten folgenden Schritt aufweist: Auswählen von mehreren Bestimmungsortsammelpunkten unter Verwendung der kommunizierten Informationen.
Das Verfahren gemäß Anspruch 4, bei dem das Auswählen von mehreren Bestimmungsortsammelpunkten folgende Schritte aufweist: Berechnen einer Gruppenwahrscheinlichkeit eines Zugriffs auf zumindest einen der mehreren Bestimmungsortsammelpunkte; und Vergleichen der berechneten Gruppenwahrscheinlichkeit eines Zugriffs mit einem Schwellenwert.
Das Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem das Leiten folgenden Schritt aufweist: Verwenden eines Pseudozufallsalgorithmus, um Messdaten über optimale Wege zu verteilen, die unter Verwendung der kommunizierten Informationen identifiziert sind.
Eine Sensorvorrichtung (900) für einen Betrieb in einem Sensornetz (401), die folgende Merkmale aufweist: eine Einrichtung zum Erfassen und Aufzeichnen von Versuchen, durch mobile Vorrichtungen auf Messdaten zuzugreifen; eine Einrichtung zum Berechnen einer Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Zugriffs durch eine mobile Vor richtung auf die Sensorvorrichtung unter Verwendung der aufgezeichneten Zugriffsversuche; eine Einrichtung zum Empfangen von Informationen bezüglich Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs, die anderen Sensorvorrichtungen innerhalb des Sensornetzes zugeordnet sind; eine Einrichtung zum Kommunizieren von Informationen bezüglich Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs auf andere Sensorvorrichtungen (907); und eine Einrichtung zum Leiten von Messdaten innerhalb des Streunetzes ansprechend auf die Einrichtung zum Berechnen und die Einrichtung zum Empfangen (908).
Die Sensorvorrichtung gemäß Anspruch 7, bei der die Einrichtung zum Kommunizieren von Informationen bezüglich Wahrscheinlichkeiten eines zukünftigen Zugriffs auf andere Sensorvorrichtungen angepasst ist, um eine Kommunikation auf Informationen zu begrenzen, die einem Teilsatz von Sensorvorrichtungen innerhalb des Streunetzes zugeordnet sind.
Die Sensorvorrichtung gemäß Anspruch 8, bei der die Einrichtung zum Leiten konfiguriert ist, um eine Mehrzahl von Sammelpunkten unter Verwendung des Quelladressleitens auszuwählen.
Die Sensorvorrichtung gemäß Anspruch 8, bei der die Einrichtung zum Leiten eine Randomisierungslogik zum Richten von Messdaten über optimale Wege umfasst, die durch Wahrscheinlichkeiten eines weiteren Zugriffs auf andere Sensorvorrichtungen definiert sind.