打造基於無線感測網路的即時監控系統
作者 : Saumitra Jagdale，Open Cloudware創辨人
無線感測器網路(WSN)是即時系統中最重要的技術之一。針對密集部署的無線感測器網路，發送資料的典型方式是透過靜態資料槽(Sink)進行多跳或點對點傳輸…
無線感測器技術正發展成為一個具有前景的概念，對於每個虛擬市場帶來重大影響。隨著需要更快運算處理的資料密集型應用數量增加，對於即時監控系統的需求正呈指數級成長。儘管感測器節點的需求隨著應用的規模而擴增，但終端裝置則隨著對於智慧感測器的高效建模而不斷改進其資料處理。
在無線感測器技術中，物聯網(IoT)所產生的感測器資料透過無線方式被傳輸到網路伺服器，工程師即可據此追蹤參數。遠端無線通訊提高了成本效率並減少工業4.0中的人力。即時監控系統旨在顯示感測器節點周圍的快速變化，而這需要具有低延遲的快速資料傳輸。如果資料到達雲端有所延遲，那麼就違背了透過感測器技術進行即時監控系統的想法。
無線感測器網路(WSN)是即時系統中最重要的技術之一。它由許多獨立運行的感測器節點所組成，能夠收集、儲存和處理環境條件，而不依賴於預先存在的基礎設施。它具有低成本、小尺寸、低功耗、不同感測功能和動態組網特性。有了這些參數，針對需要較少維護之處即適用無線感測器網路，例如用於收集資訊，然後將這些資訊返回給主機進行管理和分析。
在這類模型中，架構中涉及感測器節點、連接到GSM/GPRS的微控制器(MCU)和遠端資料庫(圖1)。MCU會將傳入的非結構化感測器資料儲存在外部儲存硬碟。感測器資料透過GSM/GPRS模組上傳到遠端監控資料庫，從而為使用者提供即時資料。同時，資料會被記錄到microSD模組中。透過網路伺服器，即可從任何地方存取儲存在雲端中的資料。
圖1：感測器網路技術架構。
感測器網路技術架構
雖然架構在最佳化性能方面發揮至關重要的作用，網路和設計流程也有助於提高目標系統的效率。在將資料從一個點傳輸到另一個點時，系統會隨著延遲的減少而變得更加高效。減少內部硬體的延遲，可能是這樣一種技術。因此，設計具有平行處理取代序列架構的系統，有助於減少運算負載並提高整體性能。
對於密集部署的無線感測器網路，發送資料的典型方式是透過靜態資料槽(Sink)進行多跳或點對點傳輸。Sink附近的節點往往會消耗更多的能量，因為它們負責從整個網路接收和轉發資料。這導致網路中斷並導致「熱點問題」。另一方面，為了減少資料收集的端到端延遲，Sink應該靠近事件的訊號源。但是，由於事件發生在網路區域內的不同區域，使用靜態Sink就無法實現。
以最佳頻率操作系統也可以提高處理速度。然而，這將以高功耗為代價，進而也可能引發元件發熱和老化等問題。為了達到最佳方法，它涉及從網路角度設計和實現整個系統。因此，高效的網路可以克服由硬體設計和架構所引起的延遲。
根據一項研究顯示，具有多Sink的低延遲資料收集方法，可以平衡功耗並減少無線感測器網路中的資料傳輸延遲(圖2)。在這種技術中，網路被分成許多虛擬區域，每個區域都有三個或更少的感測器，每個區域的主要單元是透過評估其剩餘能量以及與所有其他節點的距離而選擇的。
圖2：網路中的資料收集單元。(圖片來源：mdpi)
主要的區域單元與行動Sink互動，它能顯著減少能源耗用以及降低端對端的延遲。透過在每個資料收集區域(data gathering area；DGA)中選擇最佳的主導節點，可以建構節能的資料上傳路徑，並能調整Sink軌跡，從而提高資料收集時間效率。此外，藉由睡眠排程和感測半徑調整程式，可以成功減少網路覆蓋的冗餘以及感測和通訊的能耗。
每個DGA中的最佳主導節點是透過主導選擇策略而實現的，其中涉及DGA中已經存在的一個或多個主導節點。這些節點從同一DGA中的其他節點接收資料，並將資料上傳到行動Sink。在網路的生命週期中，行動Sink只需要與這些主導節點進行通訊。因此，就可以最佳化資料收集的效率。
但是，資料收集中的冗餘減少，考慮到網路中節點的密度。如果網路中的節點密度太低，則不會從該區域中選擇主導節點。反之，節點的高密度也會導致資料收集的高冗餘問題。因此，此處採用了主動節點選擇策略和感知半徑調整方法。針對無線感測網路，資料傳輸的節能路徑成為減少延遲的重要方面。
為了實現感測器網路中的能量平衡，此處使用了一種基於多Sink的資料收集方法。透過在每個DGA中選擇最佳的主導節點，有助於建立節能的資料上傳路徑。此外，透過睡眠排程和感測半徑調整策略，還能進一步降低網路覆蓋冗餘以及感測和通訊的能耗。
(參考原文：The Role of Sensor Technology for Building Real-Time Monitoring Systems，by Bill Schweber)
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