Sensornetze stellen eine neuartige Technologie dar, deren Realisierung erst durch technische
Fortschritte der letzten Jahre, wie die Entwicklung immer kleinerer Computerkomponenten,
ermöglicht wurde. Im Vergleich zu herkömmlichen Computer-Netzwerken bestehen Sensornetze
aus einer vergleichsweise großen Anzahl von Knoten. Mittels diverser Sensoren sind die Knoten
imstande, Ereignisse in ihrer Umgebung wahrzunehmen.
Die Aufgabe der Sensorknoten ist die Beobachtung der Umwelt und das Berichten besonderer
Ereignisse an eine Basisstation. Sensornetze stellen somit eine Verbindung zwischen der realen
Welt und der informationstechnischen Welt der Computer dar [1].
Sensornetze müssen zur Selbstorganisation im Stande sein: Zum einen erschwert die große Anzahl
der Knoten eine effektive Wartung. Zum anderen existieren Ans¨atze, um Sensornetze in schwer
zugänglichen Gebieten fernab der Zivilisation einzusetzen. Sensorknoten werden i. Allg. mittels
einer Batterie betrieben. Falls sie keine Möglichkeit - wie z.B. Solarzellen - besitzen, um sich
wieder aufzuladen, ist ihre Lebenszeit begrenzt.
Auf dem Weg bis zur Integration dieser Technologie in unser allt¨agliches Leben sind noch zahlreiche
Herausforderungen zu l¨osen. Ein Mittel dazu k¨onnte Schwarmintelligenz darstellen.
Schwarmintelligenz ist ein Konzept, welches durch Verhaltensweisen von Schw¨armen (besonders
die von Ameisen bei der Nahrungssuche) inspiriert wurde. Das Ziel dieses Ansatzes ist es, spezielle
Verhaltensweisen zu imitieren und in technischen Anwendungen somit auch deren Vorteile
zu nutzen. Bei Schwärmen entsteht scheinbar intelligentes Verhalten aufgrund der Interaktionen
der einzelnen Individuen, welche selbst nur ein einziges, individuelles Ziel verfolgen. Durch die
spezielle Art der Interaktion wird der Schwarm zu mehr als nur der Summe seiner einzelnen
Teile. Ein besonderer Vorteil im Hinblick auf die technische Umsetzung dieses Verhaltens ist
die Tatsache, dass Individuen in Schwärmen größtenteils ohne direkte Kommunikation auskommen.
In verteilten Systemen stellt Kommunikation, ganz abgesehen von den damit verbundenen
Problemen der zeitlichen Verzögerung, auch einen Ressourcen belastenden Prozess dar.
[...]
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziele
1.3 Probleme
1.4 Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Sensornetze
2.1.1 Einsatzgebiete
2.1.2 Design
2.1.3 Besonderheiten
2.1.4 Kommunikation
2.1.5 Technologien
2.1.6 Anwendungen
2.2 Schwarmintelligenz
2.2.1 Selbstorganisation und Emergenz
2.2.2 Modellierung schwarmbasierter Verhaltensweisen
2.2.3 Mechanismen
2.2.4 Vorteile
2.2.5 Schwarmbasierte Anwendungen
2.2.6 Ausblick
3 Routing in Sensornetzen
3.1 Allgemeine Konzepte
3.1.1 Fluten und Gossiping
3.1.2 Multipath-Routing
3.1.3 Aggregation
3.1.4 Energiebewusstes Routing
3.2 Strategien
3.2.1 Datenzentrisches Routing
3.2.2 Lokationsbewusstes Routing
3.2.3 Hierarchisches Routing
3.2.4 Andere Arten von Routing
3.3 Systeme
3.3.1 Cougar
3.3.2 TinyDB
3.3.3 TiNA
3.4 Verwandte Arbeiten
3.4.1 Schwarmbasiertes Multipath-Routing in MANETs
3.4.2 Schwarmintelligenz in Sensornetzen
3.4.3 Amorphous Computing
3.4.4 Andere
4 Ein schwarmbasierter Routing-Algorithmus für Sensornetze
4.1 Anforderungen an den Algorithmus
4.2 Bestimmung eines angestrebten Schwarmverhaltens
4.2.1 Energieeffizientes Multipath-Routing
4.2.2 Ein Ansatz für Sensornetze
4.3 Interaktionsmechanismen
4.3.1 Etablierung von Pfaden: Erforschen und Fluten
4.3.2 Positives und negatives Feedback
4.3.3 Aggregation
4.4 Strategie des Algorithmus
4.4.1 Nachrichtentypen
4.4.2 Reguläre Arbeitsweise
4.4.3 Erweiterungen
5 Implementierung
5.1 Eingesetzte Software
5.1.1 C++
5.1.2 OTcl
5.1.3 Der Netzwerk-Simulator ns-2
5.2 Routing-Agent
5.3 Pakete
5.4 Vergleichs-Algorithmus
6 Simulation und Evaluierung
6.1 Simulationsszenarien
6.1.1 Aufbau
6.1.2 Parameter des Schwarm-Algorithmus
6.2 Vergleich der Algorithmen
6.2.1 Topologie T1
6.2.2 Topologie T2
7 Zusammenfassung
7.1 Bewertung
7.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines effizienten, schwarmbasierten Multipath-Routing-Algorithmus für Sensornetze. Die Forschungsarbeit konzentriert sich darauf, wie mithilfe lokaler Interaktionen zwischen den Sensorknoten ein globales, energieeffizientes Verhalten erreicht werden kann, das die Lebensdauer des Netzwerks maximiert und eine verlässliche Datenübertragung zur Basisstation gewährleistet.
- Grundlagen der Sensornetzwerk-Technologien und Kommunikationsprotokolle.
- Einsatz von Schwarmintelligenz zur Selbstorganisation und Lastverteilung in verteilten Systemen.
- Entwicklung und Implementierung eines schwarmbasierten Routing-Mechanismus (Multipath-Routing).
- Evaluation und Vergleich des entwickelten Algorithmus mit etablierten Lösungen wie Directed Diffusion.
Auszug aus dem Buch
Reinforcement bei AntNet
Um die in AntNet verwandten probabilistischen Routingtabellen für Multipath-Routing nutzen zu können, muss das Reinforcement-Verhalten der Pfade - gegenüber der Verfahrensweise in AntNet - angepasst werden. Trifft in AntNet am Knoten k eine Backward-Ant von einem Ziel-Knoten z über eine Kante von Nachbar n ein, wird die Wahrscheinlichkeit Pn,z, für das Ziel z in Zukunft n als Übermittler zu wählen, verstärkt. Sei r ein konstanter Verstärkungsfaktor, dann wird die Verstärkung der Wahrscheinlichkeit für den Weg zum Ziel z als nächsten Knoten n zu wählen folgendermaßen berechnet (vgl. Unterabschnitt 2.2.5; Formel 2.1):
Pn,z = Pn,z + r(1 − Pn,z)
Dies bedeutet u.a., dass eine Kante, über die gerade eine Ameise zurückkehrte, um so mehr verstärkt wird, je schwächer sie vorher war. Mit dieser Regel ist es möglich, neu entdeckte Pfade zu verstärken, wenn z.B. der bisherige Pfad durch Nachrichten verstopft ist oder länger ist.
Eine Grundregel ist allerdings, dass jeder Pfad, über den eine Backward Ant eintrifft, verstärkt wird. Durch dieses Verhalten sind die Routingtabellen zwar sehr flexibel, allerdings zeigen sie dadurch ein gleichförmiges Verhalten: Nach nur wenigen zurückgekehrten Backward Ants von Ziel-Knoten z hat sich für einen Nachbar n die Wahrscheinlichkeit Pn,z auf 1 erhöht. D.h., dass von nun an nur noch Forward Ants über n gesendet werden und deshalb auch nur noch über n zurückkehren.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Motivation, Ziele und die zentralen Herausforderungen beim Einsatz von Sensornetzen und der Anwendung von Schwarmintelligenz zur Verbesserung des Energiemanagements.
2 Grundlagen: In diesem Kapitel werden die technischen Besonderheiten von Sensornetzen, wie Miniaturisierung und Energieeffizienz, sowie das Prinzip der Schwarmintelligenz, einschließlich der Konzepte Selbstorganisation, Stigmergy und positiver/negativer Rückkopplung, erörtert.
3 Routing in Sensornetzen: Es folgt ein Überblick über aktuelle Routing-Konzepte, wie Fluten, Multipath-Routing und verschiedene Strategien (datenzentrisch, lokationsbewusst, hierarchisch), sowie eine Diskussion existierender Software-Systeme.
4 Ein schwarmbasierter Routing-Algorithmus für Sensornetze: Dieses Kapitel stellt das Kernstück der Arbeit dar, in dem Anforderungen an einen Routing-Algorithmus formuliert und ein darauf abgestimmter Ansatz unter Nutzung von Feedback-Mechanismen und einer spezialisierten Metrik entwickelt wird.
5 Implementierung: Hier wird der technische Aufbau der Simulation beschrieben, basierend auf dem Netzwerk-Simulator ns-2, und die Integration des Routing-Agenten in der verwendeten Architektur erläutert.
6 Simulation und Evaluierung: Es werden die verschiedenen Simulationsszenarien, gewählten Topologien und die Leistungsvergleiche zwischen dem entwickelten Algorithmus und Directed Diffusion präsentiert und analysiert.
7 Zusammenfassung: Die Arbeit schließt mit einer Bewertung der Ergebnisse und einem Ausblick auf zukünftige Forschungsansätze zur Selbstorganisation von Sensornetzen ab.
Schlüsselwörter
Sensornetze, Schwarmintelligenz, Routing, Multipath-Routing, Selbstorganisation, Energieeffizienz, ns-2, Stigmergy, Datenaggregation, AntNet, Directed Diffusion, Netzwerk-Simulator, Lastverteilung, Ad-Hoc-Netzwerke
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines effizienten Routing-Verfahrens für Sensornetze, das auf biologisch inspirierten Prinzipien der Schwarmintelligenz basiert, um die Lebensdauer und Leistungsfähigkeit solcher Netzwerke zu erhöhen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen umfassen die drahtlose Kommunikation in Sensornetzen, das Routing unter Energieeinschränkungen, die Anwendung von Schwarmalgorithmen zur Lastverteilung sowie die Simulation und Evaluierung dieser Algorithmen in einem Netzwerk-Simulator.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist die Entwicklung eines Multipath-Routing-Algorithmus, der Ressourcen effizient nutzt, um die Lebenszeit des Netzwerks zu maximieren und gleichzeitig eine flächendeckende Überwachung der Sensoren zu gewährleisten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine modellbasierte Analyse von Schwarm-Verhaltensweisen (vor allem Ameisen-Modelle) durchgeführt, gefolgt von einer algorithmischen Entwicklung und deren Validierung durch umfangreiche Simulationen im Netzwerk-Simulator ns-2.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die Anforderungen an Routing-Algorithmen in Sensornetzen analysiert, dann ein spezifischer Algorithmus basierend auf Stigmergy und Rückkopplung entworfen, dessen Implementierung in C++/OTcl erläutert und schließlich anhand verschiedener Netzwerktopologien im Vergleich zu Directed Diffusion evaluiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Sensornetze, Schwarmintelligenz, Multipath-Routing, Energieeffizienz, Selbstorganisation und ns-2.
Warum ist "Stigmergy" so wichtig für diesen Ansatz?
Stigmergy ist ein indirektes Kommunikationsverfahren, bei dem Individuen über ihre Umgebung interagieren. In Sensornetzen spart dies wertvolle Energie, da eine aufwendige direkte Kommunikation zwischen den Knoten reduziert werden kann.
Wie unterscheidet sich der entwickelte Ansatz von Directed Diffusion?
Während Directed Diffusion auf Gradienten und Flutungs-basierten Interessen beruht, nutzt der entwickelte Ansatz probabilistische Routingtabellen und Feedback-Mechanismen (Negative Ants), um eine dynamische und energiebewusste Lastverteilung über mehrere Pfade (Multipath) aktiv zu steuern.
- Citation du texte
- Dipl.-Inf. Christopher Hase (Auteur), 2006, Schwarmbasiertes Multipath-Routing in Sensornetzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/116792
