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Lokale Netzstrukturen

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Academic year: 2022

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Volltext

(1)

Lokale Netzstrukturen

Einführung

(2)

Motivation

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 2

(3)

Moore’s Law

(4)

Exploiting Moore‘s Law wrt. Scale

one mainframe for many desktop PC for one many devices for one

Size Number

4

(5)

How to Network many Devices?

• Small (and possibly mobile devices)  wireless networking

• “Classical” wireless Networking uses base stations

Example: Wireless LAN

Example: Mobile Phones

• Why always relying on an infrastructure?

Less maintenance cost without relying on an infrastructure

Rapid installation of a network if infrastructure is used

Communication would be for free

Not involving a far away base station may even save communication bandwidth

• Try to construct a network without infrastructure, using networking abilities of the participants

• Simplest example: Laptops in a conference room – a single‐hop ad hoc network

• More sophisticated example: multihop ad‐hoc networks

(6)

Ad‐Hoc Networking Examples

• Factory floor  automation

 Disaster recovery

 Car-to-car

communication

ad hoc ad hoc

Military networking: Tanks, soldiers, …

Finding out empty parking lots in a city, without asking a server

Search-and-rescue in an avalanche

Personal area networking (watch, glasses, PDA, medical appliance, …)

Rooftop networks

Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 6

(7)

The Wireless Sensor Network Idea

Sensor Node Sensor Network

(8)

Example: Environmental Monitoring

Example: Great Duck Island, Berkeley, Culler et al.

Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 8

(9)

Example: Precision Agriculture

• Example: LOFAR project 

– Fighting Phytophtora using micro‐climate

– Temperature and relative humidity

(10)

Example: Forest‐Fire Detection

Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 10

(11)

Example: Exploration of Unknown Territory

Example: CotsBots, Berkeley, Pister et al.

(12)

Example: Traffic Telematics

Image source: www.whnet.com/4x4/telematics.html Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 12

(13)

More Examples

Building Automation

Home Automation

Industrial Automation

Logistics

(14)

Die Idee der drahtlosen Sensor‐Aktuator‐Netze

Beispiel Gebäudeautomatisierung

Generell: Aktoren in den Beispielanwendungen von Sensornetzen

Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 14

(15)

Idee: Mobile autonome Roboter‐Sensor‐Netze

Beispiel: Überwachung eines kontaminierten Gebietes

Beispiel: Exploration von unerforschtem

schwer zugänglichem Gebiet

(16)

Idee: Kombinierte mobile Roboter‐ und  Sensor‐(Aktuator)‐Netze

Mobile Roboter als drahtlose Support‐Knoten oder Data‐Mules

Mobile Roboter für Deployment und  Maintenance von drahtlosen Sensor‐

(Aktuator)‐Netzen

Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

SS 2017 16

(17)

Herausforderungen

(18)

Drahtlose Kommunikation = Unzuverlässige  Kommunikation

LOS-Weg

NLOS-Weg

Typisches Fading‐Verhalten Hauptursache: Mehrwegeausbreitung

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 18

(19)

Hoher Pfadverlust   Multihop

(20)

Sender Receiver

Große Kollisionsdomänen   Multihop

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 20

(21)

Große Kollisionsdomäne   Broadcast‐Stürme

Redundante Übertragungen

Auslieferungsrate Kollisionen &

Netzdichte niedrig

hoch

(22)

Limitierender Faktor Batteriekapazität

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 22

(23)

Energie‐Effizienz   Multihop

10 m

1 nJoule/Bit

Bluetooth‐Beispiel

100m in einem Hop: 100nJ/Bit

100m in zehn Hops: 10nJ/Bit

Signalstärk e

100 m

100 nJoule/Bit

(24)

Energieeffizienz   Schalf‐Wach‐Zyklen

P

sleep

P

active

t P

“Traditionelle” MAC-Verfahren:

P

sleep

P

active

t P

Ein ideales energieminimales MAC-Verfahren:

Power Consumption

Power Consumption

Power Savings

TX/RX TX/RX TX/RX

TX/RX TX/RX TX/RX

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 24

(25)

Energieeffizienz   In‐Network‐Processing

S3 Sink: compute

max(d1,d2,d3) S1

S2

send(d1)

send(d2)

send(d3)

S3 Sink

S1

S2

send(d1)

send(d2)

compute

m = max(d1,d2,d3) send(m)

Beispiel: Maximum‐Berechnung

(26)

Energieeffizient und kleine Größe   Limitierte  Ressourcen

BTNode

Mica2

Mica2Dot

Tmote Sky

Imote

Source: http://www.btnode.ethz.ch/Projects/SensorNetworkMuseum

Serial attached Flash in kB

Internal RAM in kB

Flash RAM in kB

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 26

(27)

Energieeffizient und kleine Größe   Limitierte  Ressourcen

CC1000 CC1021 CC2420 TR1000 XE1205

Bit Rate [kbps]

76.8 153.6 250 115.2 1.2 - 152.3

Sleep Mode [uA]

0.2 - 1 (osc.

core off)

1.8 (core off) 1 0.7 0.2

RX [mA] 9.3 (433MHz) / 11.8

(868MHz)

19.9 19.7 3.8 (115.2kbps)

14

TX Min [mA] 8.6 (-20dBm) 14.5 (- 20dBm)

8.5 (-25dBm) 33 (+5dBm)

TX Max [mA] 25.4 (+5dBm)

25.1

(+5dBm)

17.4 (0dBm) 12

(+1.5dBm)

62 (+15dBm)

(28)

Mobilität

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 28

(29)

Modellbildung

Modellierung einer einzigen Verbindung

(30)

Path Loss

d S RX

S RX =

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 30

(31)

Path Loss: A Geometric Explanation

(32)

Considering Attenuation 

© http://141.84.50.121/iggf/Multimedia/Klimatologie/physik_arbeit.htm

S RX =

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 32

(33)

Further Effects

• Reflection & Refraction

• Diffraction

• Scattering

• Doppler Shift

(34)

Log‐Distance Path Loss Model

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung 34

(35)

Considering Shadowing: Lognormal Model

(36)

36

Modeling the Time Varying Nature

• Consider mobile sender receiver pair

• Modeling received signal strength as R.V. X

• Considering probability P[X  · x] (the CDF)

• Example: Rayleigh Fading Model

– No line of sight

– Exponential distributed CDF

• Example: Ricean fading model

– Dominant line of sight – Ricean distributed CDF

SS 2017 Lokale Netzstrukturen ‐Einführung

Referenzen

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