Модель энергопотребления узлов беспроводной сети датчиков для увеличения времени автономной работы сети

Введение. Исследователи во всём мире проявляют активный интерес к беспроводным сетям датчиков, или беспроводным сенсорным сетям (БСС). Это обусловлено их универсальностью и удобством использования. Среди проблем, наиболее остро стоящих в связи с их использованием [1], можно отметить вопросы энергоэффективности и отказоустойчивости.

Одним из основных преимуществ БСС и одновременно существенной проблемой является автономное питание, требующее регулярной замены элементов. Отчасти эта проблема решается с помощью подхода Energy Harvesting, предполагающего преобразование энергии побочных механических, тепловых или электромагнитных воздействий в электрический ток для питания устройства. Широкое применение методов Energy Harvesting является отличительной чертой устройств, разрабатываемых под товарным знаком ЕпОсеап.

В контексте разработки систем для мониторинга промышленных объектов автономное питание узлов сенсорной сети, с одной стороны, является серьёзной проблемой, так как множество специальных датчиков (например, некоторые газоанализаторы) отличаются высоким энергопотреблением. С другой стороны, Energy Harvesting в производственных условиях потенциально может применяться с большим успехом, учитывая высокий уровень электромагнитных и тепловых шумов, вибраций, производимых промышленным оборудованием. Возможность использования преобразователей вибрации в электрический ток для питания узла сенсорной сети показана, пример, в [2].

на-

со-се-

Стоит отметить, что вопрос энергобезопасности сети требует наблюдения за текущим стоянием питания всех узлов с обязательным учётом их физического расположения (все узлы ти должны быть постоянно доступны) и маршрутов прохождения данных [3,4].

Задача энергетической балансировки. Одной из практических задач, непосредственно связанных с проблемами энергоэффективности и устойчивости БСС, является увеличение времени автономной работы сети. Технологически этого можно достичь следующими способами:

• 1)    совершенствование автономных источников питания;

• 2)    применение подхода Energy Harvesting^-,

Работа выполнена в рамках инициативной НИР.

• 3)    оптимизация энергопотребления сети

Остановимся на последнем. Энергопотребление в БСС зависит от следующих факторов: — расстояние и наличие препятствий между различными узлами (т. е. их расположение в пространстве относительно друг друга);

объём передаваемой информации и частота её передачи;

энергопотребление используемых микросхем, датчиков и других электронных компо- нентов;

логическая структура сети, включающая маршруты передачи информации от узла к узлу.

При изменении любого параметра структура энергопотребления в сети и энергопотребление каждого отдельного узла будут меняться. Оптимизацию энергопотребления в таком случае называют энергетической балансировкой. Актуальный обзор подходов к решению данной проблемы приводится в [5].

Конечной целью оптимизации энергопотребления является увеличение времени автоном ной работы сети. Заранее условимся, как именно будем понимать данный показатель. Имея в ви ду практическое применение, наиболее логичным представляется определение времени автоном ной работы сети как времени до первого отказа любого из её узлов по причине исчерпания заря да источника питания. Такой подход активно применяется при исследовании проблемы энергети ческой балансировки [5-8].

Модель функционирования беспроводной сети датчиков. Для оптимизации энергопотребления сети сначала необходимо принять модель её функционирования. Существует ряд достаточно сложных моделей, например [9], учитывающих особенности конкретных протоколов взаимодействия между узлами сенсорной сети, их уязвимости. Однако для целей оптимизации энергопотребления стационарной сети достаточно рассмотреть более простую модель, описанную ниже.

К каждому узлу сети могут быть подключены различные датчики — соответственно, для измерения различных параметров окружающей среды и функционирования промышленных объектов. Будем считать, что в штатном режиме узел передаёт информацию о результатах измерений через определённые равные промежутки времени Тс (период передачи информации). При этом продолжительность передачи информации £ при каждом сеансе связи постоянна (она характеризует объём передаваемой информации). Модель представлена на рис. 1. Серым цветом отмечены моменты времени, в которые осуществляется передача информации.

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	И	12	13	14

15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29

Рис. 1. Модель передачи информации узлом сети в течение времени t= 30 с при 7; = 10 с, £ = 2 с

При использовании такой модели время, в течение которого узел осуществляет передачу данных за некоторый промежуток времени t, определяется по формуле

(квадратные скобки означают операцию извлечения целой части числа)

В целях данной статьи будем рассматривать следующую упрощённую оценку

7ер (yep) — t t / Т_с.

Для окончательной характеристики узла введём одну величину — коэффициент продол жительности передачи /^пер (т. е. доля времени, затрачиваемая на передачу информации узлом):

^Cnep — t / Т_с.

Очевидно, энергозатраты узла при передаче данных зависят от мощности, на которой работает передатчик, и продолжительности его работы, о которой говорилось выше. Современные передатчики регулируют мощность для обеспечения надёжной передачи данных узлу при мини- мальных энергозатратах. Итак, при определённой мощности передатчика передающего узла Рпер между двумя узлами осуществляется связь, которая характеризуется данной мощностью.

Этот показатель, в свою очередь, зависит от различных факторов, ключевой из которых — уровень сигнала на принимающем узле. Непосредственное влияние на него оказывает взаимное расположение узлов.

Узел также характеризуется энергетической ёмкостью С_Р автономного источника питания (в Вт х с = Дж).

Совокупность узлов измерения и беспроводной передачи данных, описываемую указанными выше параметрами, можно представить в виде следующего графа (рис. 2). Каждому узлу в нём соответствует пара значений (/стер, С^, а каждому ребру — значение Р_пер- На практике иногда встречаются случаи, когда Р_пер для передачи информации в двух разных направлениях могут отличаться, но в данной статье они не рассматриваются.

В случае, если через узел передают данные другие узлы, к его показателю Ау_пер прибавляются соответствующие показатели узлов-передатчиков. Получившуюся величину обозначим /Сгпе_Робщ-

Средняя потреблённая узлом энергия et_p (Дж) за время t равна

в:_Р⁼ Р 1е_Р'/^пе_Робщ'^

Если считать, что ёмкость источника питания у всех узлов совпадает, задача сводится к построению сети таким образом, чтобы *теробщ каждого узла как можно меньше отличался от среднего по сети. Однако такая постановка задачи не вполне соответствует практике и здравому смыслу: узлы-ретрансляторы заведомо следует оснащать более ёмкими батареями для передачи большего объёма информации.

Поэтому в модели требуется учитывать также ёмкость автономного источника питания каждого узла. Естественно, при практическом использовании модели придётся вводить поправки, связанные с энергозатратами, отличными от передачи информации.

Предполагается, что в рабочей конфигурации сети узел может принимать данные от нескольких других узлов, но передавать — только одному (т. е. сеть является деревом). В данной модели сток один, и он является корнем дерева.

В этом случае среднее время автономной работы узла можно определить, приравняв etp и СР:

Ср — Рiep " ktnep " 6btz бвт — Ср / (Рiep " ^tiep)-

Тогда задача сводится к тому, чтобы найти на графе связей узлов сети такое дерево, что минимальное бвт среди всех узлов будет наибольшим из возможных. При этом должно выполняться условие /стеробщ 5 1 для каждого узла.

Такая задача может быть решена на ЭВМ.

Решение поставленной задачи с помощью полного перебора. Рассмотрим все возможные варианты остовов. Будем использовать следующий алгоритм для их нахождения.

Строим случайное остовное дерево G'c помощью любого алгоритма обхода графа G.

Выбираем случайное ребро е в дереве G'.

Удаляем ребро е из дерева G'. Тем самым оно распадается на два дерева: G"i и G"₂.

Из всех рёбер графа G, не вошедших в дерево G', выбираем те, которые соединяют деревья G"i и G'4- В результате для каждого из них будет сформировано новое остовное дерево.

Повторяем шапи 3, 4 для следующего ребра е и дерева G', пока не будут рассмотрены все рёбра.

Данный алгоритм иллюстрирует рис. 3.

Рис. 3. Иллюстрация алгоритма перебора возможных остовных деревьев: исходная сеть (а); некоторый остов (б); если убрать ребро остова б (штриховая линия), то восстановить связность можно будет одним из других рёбер исходной сети (пунктирная линия) (в)

Каждый остов нужно оценить по наименьшему времени автономной работы узла. Для того чтобы определить это время, нужно знать направление движения информации по сети. В сети датчиков это направление «к стоку». Предположим, что в качестве стока будет выбран один из имеющихся в графе узлов.

Для каждого остовного дерева, получаемого с помощью данного алгоритма, определим наилучшее расположение стока в случае, когда он будет располагаться на месте одного из узлов сети. Для этого используем следующий алгоритм.

Сопоставляем каждому узлу число /, изначально равное количеству связей с другими узлами.

Для всех узлов, у которых / = 1, вычислим время автономной работы, после чего установим у них / : = 0, у соседнего узла /:=/-!.

После этого у всех узлов будет / = 0. Последний узел, для которого время автономной работы не было вычислено, будем считать стоком.

Дальнейшая оптимизация расположения стока выполняется следующим образом. Рассматриваются узлы, примыкающие к стоку. Для каждого узла проверяем, как изменится минимальное время автономной работы среди всех узлов сети, если переместить сток в этот узел. Если время не уменьшилось, то продолжаем перемещать сток.

В результате будет определена такая структура связей узлов сети, при которой обеспечивается наибольшее минимальное время автономной работы узла сети.

Данный алгоритм реализован в виде программы для ЭВМ, которая была зарегистрирована в Роспатенте (получено свидетельство [10]).

Численный эксперимент. Приведём пример работы алгоритма для изображённой на рис. 4.

некоторой структуры сети,

Схему сети после проведения оптимизации по описанному алгоритму иллюстрирует рис. 5.

В табл. 1 приведено вычисленное время автономной работы для каждого узла при структурах сети, изображённых на рис. 4 и 5. Жирным шрифтом отмечено наименьшее время автономной работы среди всех узлов. Ёмкость источника питания, мощность передатчика и время автономной работы приводятся в относительных единицах.

Таблица 1

Время автономной работы узлов сети до и после оптимизации

№ узла	пер	Ср	До оптимизации			После оптимизации
			Р	ktnen общ	йвтр	Р	ktnen общ	йвтр
1	0,01	1	г	0,01	50	г	0,01	50
2	0,01	1	1	0,01	100	1	0,01	100
3	0,01	1	1	0,01	100	1	0,01	100
4	од	1	1	од	10	1	од	10
5	од	2	1	0,2	10	1	0,2	10
6	0,01	1	3	0,01	33,33333	3	0,02	16,66667
7	0,01	1	б	0,01	16,66667	2	0,01	50
8	0,01	1	1	0,01	100	1	0,01	100
9	0,2	5	2	0,21	11,90476	2	0,21	11,90476
10	0,2	25	8	0,61	5,122951	4	0,61	10,2459
11	0	100	4	0,01	2500	—	—	—
12	0	100	—	—	—	4	0,03	833,333

Заключение. Предложена новая модель функционирования беспроводной сети датчиков, учитывающая ёмкость источника питания узла, объём собираемой и передаваемой узлом информации, энергетическую возможность связи между узлами и её количественную оценку. Данная модель может быть использована для оптимизации структуры энергопотребления в беспроводной сети с целью повышения времени автономной работы сети (времени до первого отказа узла сети из-за исчерпания ресурса источника питания).