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Localização em Redes Sensoriais




                      Rafael Aranha

                Instituto Superior Técnico
1
         Universidade Técnica de Lisboa, Portugal




                     Sumário
        Redes Sensoriais
        Aplicações
        Tecnologia
        Localização
        Desafio
        Algoritmos
        Estrutura
        Conclusões
        Trabalho Futuro
2




                                                    1
Redes Sensoriais
                                                              Sensor




                                          Estação base



      Rede ad hoc de sensores cujo objectivo é obter informação sobre
      determinados fenómenos físicos;
      Sensores cooperam entre si no envio de informação para uma
      estação base (multi-hop);
      Limitada capacidade de processamento, comunicação,
      armazenamento e de energia – inactivos a maior parte do tempo;
      Topologia e configuração dinâmica, podendo os sensores
      moverem-se ou serem retirados/inseridos da rede sem intervenção
      humana;
3




                         Aplicações
    Monitorização de microclimas (e.g.: temperatura,
    humidade,...);

    Detecção e caracterização de objectos (e.g.: viaturas);

    Detecção de ambientes NBQ;

    Telemetria de dados fisiológicos do ser humano (e.g.:
    batimento cardíaco);

    Detecção e localização de fogos florestais;

    Vigilância de uma área ou edifício;

    Monitorização de máquinas ou infraestruturas (e.g.
    vibrações em pontes);

4   ...




                                                                        2
Tecnologia - Motes




     Micro-controlador Atmega128L:
          7MHZ (mica2, fig. a cima) e 4MHZ (mica2dot, fig. à dir.);
          Memória flash 128KB para código;
          Memória SRAM de 4KB;
          Memória flash 512KB off-chip para dados;
                                                                           Smart Dust
     Alimentação entre 2,7 e 3,3 VDC;
5    8 entradas ADC (10 bit), I2C,SPI...




    Tecnologia - Sensores



                        Sensor para mica2                             Sensor para mica2dot



    Microfone: permite gravação de som e a detecção de tons de 4KHZ;
    Célula fotovoltaica para detecção da intensidade de luz;
    Divisor de tensão sensível a variações de temperatura;
    Sensor de aceleração (x,y);
    Sensor magnético;
    GPIO para outros sinais:
        Ultrasons;
6       Giroscópios;
        ...




                                                                                             3
Limitações - Alcance (1)


                                 Relva
                                 húmida




                                          8m
        40m



              freq ≈ 915MHz
              Sensibilidade: -110dBm;
              Potência Emissão: 5dBm;
7             Antena de ¼λ ≈ 8,2cm.




    Limitações - Alcance (2)




                      4m




8




                                               4
Rede de Sensores




     Disposição dos motes numa sala 6mx5m
9




                            Localização
      Onde, Como, Quem, Quando, O quê?;

      O recurso a sistemas de posicionamento global não é
      possível (e.g. GPS):
           Áreas edificadas ou cobertas;
           Muito dispendioso;
           Pouca resolução comparativamente com o tamanho dos
           sensores;
           Localização relativa a pontos pré-definidos limita a aplicação
           das redes sensoriais;

        Protocolos de encaminhamento dependentes da localização
        (e.g. LAR, GEAR, TBF);
        Multicast geográfico;
10




                                                                            5
Técnicas de Medição
           TOA (Time of Arrival): Baseada no tempo que um sinal
           demora a chegar ao receptor. Necessita de relógios
           sincronizados, e.g.: GPS;

           TDOA (Time Difference of Arrival): Baseada no tempo em
           que um sinal demora a chegar em relação a uma referência,
           p.ex., som vs RF, e.g.: MIT Cricket & UCLA AHLoS;

           AOA (Angle of Arrive): Baseada no ângulo de chegada do
           sinal. Implica antenas direccionais, e.g. Radares;

           RSSI (Receive Signal Strength Indicator) : Baseada na
           relação entre a potência do sinal recebido e a distância
           correspondente, e.g.: Microsoft RADAR & UW SpotOn.

11




                      Tipo de Computação




     Centralizada: Toda a           Distribuída: o processamento   Localizada: cada nó tenta
     informação necessita de ser    e a comunicação é restrita a   obter a sua própria
     recolhida num ponto central.   uma determinada área não       localização.
                                    necessitando de um ponto
                                    central/crítico;



12




                                                                                               6
Desafio
        Exemplo:                                                    Dados:
                                                                     Grafo com x vértices (A a E);
                                                                     Matriz com o comprimento das arestas;
                           1                 1
                                                                     Outros dados: e.g. ângulos;
                                    ?
                           ?             ?
                  1                                  1

                                    1


                      A        B        C        D       E
              A       0        1        ?        ?       1
              B       1        0        1        ?       ?
              C       ?        1        0        1       ?
              D       ?        ?        1        0       1
13            E       1        ?        ?        1       0
     Legenda: 0 – Mesmo ponto; ? - Distância desconhecida;




                                                 Algoritmos

          Multilateração                                     Recursivos                   MDS-MAP
         Minimiza as diferenças                          Nós com posição                Minimiza as diferenças
         entre distâncias estimadas                      desconhecida são convertidos   entre todas as distâncias
         e distâncias conhecidas,                        em âncoras após obterem a      estimadas, sem
         entre âncoras.                                  sua localização.               necessidade de recorrer a
                                                                                        âncoras.
                      B1                                   B1                   P0



                      P0
                                                                                 B2
       B3                      B2
                                                             B3
                 - Âncora        - Nó desconhecido              - Novo Beacon


         Qualidade da Localização

          Custo computacional e
14        de comunicação




                                                                                                                    7
MDS-MAP(1)
                                            [Shang et al.]
     O Multidimensional scaling (MDS) pode fazer uso tanto da
     conectividade como do cálculo da distância entre nós para estimar a
     localização dos nós num espaço euclideano.

     (1) Cálculo do percurso mais curto entre todos os nós (N) de uma
         rede. Esta informação é utilizada para preencher uma matriz (D)
         de conectividade ou distâncias entre nós;

                                        1 1   1 
                                   B = −  I − U D2  I − U 
                                        2 N   N 
                                                                    NxN matriz de 1s
                           NxN Matriz identidade


      MDS em Redes Móveis:

      Cheung, K.W.; So, H.C.; A Multidimensional Scaling Framework for Mobile Location Using Time-of-Arrival
15    Measurements, IEEE Transactions on Signal Processing, Volume: 53 , Issue: 2 , Feb. 2005




      MDS-MAP(2)
       (2) Cálculo dos valores (V) e vectores (A) próprios de B:

                                                                T
                                             B = VAV
       (3) Cálculo das coordenadas dos nós (2D – primeiras 2 colunas de X):
                                                            1
                                                            2
                                              X = VA
       (4) Com um número suficiente de âncoras obtem-se a posição
          absoluta:




16
                                                                                            ©Andreas Savvides @ Yale




                                                                                                                       8
MDS-MAP (P)

         Permite dividir a rede em sub-redes;
         Junta os mapas das sub-redes para formar o mapa da
         rede;
         Utiliza todas as medições para obter coordenadas;
         Atribuição de pesos distintos entre diferentes medições;
         Utilização de âncoras para obtenção de posições
         absolutas.




17




                                     Limitações
            A
                                             Ambiguidade;

                Obstáculo            C       Erros de medida;

                                             Limitada capacidade de
                 B
                                             processamento e comunicação;

                                C`



                            C
                                             Possíveis complementos:

                                                  Ângulos de chegada;

                                                  Estudo probabilístico;

                                         B
     A                                            Mobilidade;
18
                                                  ...




                                                                            9
Estrutura
                                         Algoritmos
                   MatLab...                  de
                                       posicionamento


                          BD Rede                      BD Gerada
                                                       (simulação)             Java Applet
                     TinyDB                             MatLab...
                                        Estação Base
                                                        1
                                                        n                MOTE
     NesC                                Aplicação

                                                 Processamento
     NesC                      Algoritmo local
                                                      BD
                                                     TinyDB
     NesC e/ou C                         Drivers                        hardware/software


     Micro-                          Sincronização       Pré-
                       Calibração                                       hardware/sofware
     controlador                       temporal    - Processamento

                                                                        hardware
19                  Ultrasons                RF             Outros...




                                  Conclusões
            A maior parte dos algoritmos apresentam resultados baseados em
            simulações com modelos de propagação ideais e com um número
            de nós na ordem das centenas;

            Aplicações práticas recorrem à analise dos sinais recebidos (e.g.
            correlação e filtragem), a algoritmos centralizados e a
            probabilidades;

            A maior parte recorre a métodos de multilateração, usando um nº
            reduzido de nós para o cálculo;

            O MDS usa a informação de todos os nós ao mesmo tempo;

            Os algoritmos com melhores resultados (e.g.: MDS-MAP) são
            computacionalmente exigentes;

            Não existe um solução geral. Cada sistema é vocacionado para um
20          tipo de aplicações;




                                                                                             10
Trabalho Futuro e Desafios

     Aproveitar o movimento dos nós para melhorar a predição (e.g.:
     Monte Carlo Localization);

     O uso da tecnologia Ultra Wide Band poderá trazer grandes
     vantagens em cenários de áreas edificadas e a curtas distâncias;

     Obter localização recorrendo às limitadas capacidades de
     processamento e comunicação dos nós;

     Localização em zonas com muitos obstáculos e anisotrópicas;




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                             FIM ...

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                                                                        11

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  • 1. Localização em Redes Sensoriais Rafael Aranha Instituto Superior Técnico 1 Universidade Técnica de Lisboa, Portugal Sumário Redes Sensoriais Aplicações Tecnologia Localização Desafio Algoritmos Estrutura Conclusões Trabalho Futuro 2 1
  • 2. Redes Sensoriais Sensor Estação base Rede ad hoc de sensores cujo objectivo é obter informação sobre determinados fenómenos físicos; Sensores cooperam entre si no envio de informação para uma estação base (multi-hop); Limitada capacidade de processamento, comunicação, armazenamento e de energia – inactivos a maior parte do tempo; Topologia e configuração dinâmica, podendo os sensores moverem-se ou serem retirados/inseridos da rede sem intervenção humana; 3 Aplicações Monitorização de microclimas (e.g.: temperatura, humidade,...); Detecção e caracterização de objectos (e.g.: viaturas); Detecção de ambientes NBQ; Telemetria de dados fisiológicos do ser humano (e.g.: batimento cardíaco); Detecção e localização de fogos florestais; Vigilância de uma área ou edifício; Monitorização de máquinas ou infraestruturas (e.g. vibrações em pontes); 4 ... 2
  • 3. Tecnologia - Motes Micro-controlador Atmega128L: 7MHZ (mica2, fig. a cima) e 4MHZ (mica2dot, fig. à dir.); Memória flash 128KB para código; Memória SRAM de 4KB; Memória flash 512KB off-chip para dados; Smart Dust Alimentação entre 2,7 e 3,3 VDC; 5 8 entradas ADC (10 bit), I2C,SPI... Tecnologia - Sensores Sensor para mica2 Sensor para mica2dot Microfone: permite gravação de som e a detecção de tons de 4KHZ; Célula fotovoltaica para detecção da intensidade de luz; Divisor de tensão sensível a variações de temperatura; Sensor de aceleração (x,y); Sensor magnético; GPIO para outros sinais: Ultrasons; 6 Giroscópios; ... 3
  • 4. Limitações - Alcance (1) Relva húmida 8m 40m freq ≈ 915MHz Sensibilidade: -110dBm; Potência Emissão: 5dBm; 7 Antena de ¼λ ≈ 8,2cm. Limitações - Alcance (2) 4m 8 4
  • 5. Rede de Sensores Disposição dos motes numa sala 6mx5m 9 Localização Onde, Como, Quem, Quando, O quê?; O recurso a sistemas de posicionamento global não é possível (e.g. GPS): Áreas edificadas ou cobertas; Muito dispendioso; Pouca resolução comparativamente com o tamanho dos sensores; Localização relativa a pontos pré-definidos limita a aplicação das redes sensoriais; Protocolos de encaminhamento dependentes da localização (e.g. LAR, GEAR, TBF); Multicast geográfico; 10 5
  • 6. Técnicas de Medição TOA (Time of Arrival): Baseada no tempo que um sinal demora a chegar ao receptor. Necessita de relógios sincronizados, e.g.: GPS; TDOA (Time Difference of Arrival): Baseada no tempo em que um sinal demora a chegar em relação a uma referência, p.ex., som vs RF, e.g.: MIT Cricket & UCLA AHLoS; AOA (Angle of Arrive): Baseada no ângulo de chegada do sinal. Implica antenas direccionais, e.g. Radares; RSSI (Receive Signal Strength Indicator) : Baseada na relação entre a potência do sinal recebido e a distância correspondente, e.g.: Microsoft RADAR & UW SpotOn. 11 Tipo de Computação Centralizada: Toda a Distribuída: o processamento Localizada: cada nó tenta informação necessita de ser e a comunicação é restrita a obter a sua própria recolhida num ponto central. uma determinada área não localização. necessitando de um ponto central/crítico; 12 6
  • 7. Desafio Exemplo: Dados: Grafo com x vértices (A a E); Matriz com o comprimento das arestas; 1 1 Outros dados: e.g. ângulos; ? ? ? 1 1 1 A B C D E A 0 1 ? ? 1 B 1 0 1 ? ? C ? 1 0 1 ? D ? ? 1 0 1 13 E 1 ? ? 1 0 Legenda: 0 – Mesmo ponto; ? - Distância desconhecida; Algoritmos Multilateração Recursivos MDS-MAP Minimiza as diferenças Nós com posição Minimiza as diferenças entre distâncias estimadas desconhecida são convertidos entre todas as distâncias e distâncias conhecidas, em âncoras após obterem a estimadas, sem entre âncoras. sua localização. necessidade de recorrer a âncoras. B1 B1 P0 P0 B2 B3 B2 B3 - Âncora - Nó desconhecido - Novo Beacon Qualidade da Localização Custo computacional e 14 de comunicação 7
  • 8. MDS-MAP(1) [Shang et al.] O Multidimensional scaling (MDS) pode fazer uso tanto da conectividade como do cálculo da distância entre nós para estimar a localização dos nós num espaço euclideano. (1) Cálculo do percurso mais curto entre todos os nós (N) de uma rede. Esta informação é utilizada para preencher uma matriz (D) de conectividade ou distâncias entre nós; 1 1   1  B = −  I − U D2  I − U  2 N   N  NxN matriz de 1s NxN Matriz identidade MDS em Redes Móveis: Cheung, K.W.; So, H.C.; A Multidimensional Scaling Framework for Mobile Location Using Time-of-Arrival 15 Measurements, IEEE Transactions on Signal Processing, Volume: 53 , Issue: 2 , Feb. 2005 MDS-MAP(2) (2) Cálculo dos valores (V) e vectores (A) próprios de B: T B = VAV (3) Cálculo das coordenadas dos nós (2D – primeiras 2 colunas de X): 1 2 X = VA (4) Com um número suficiente de âncoras obtem-se a posição absoluta: 16 ©Andreas Savvides @ Yale 8
  • 9. MDS-MAP (P) Permite dividir a rede em sub-redes; Junta os mapas das sub-redes para formar o mapa da rede; Utiliza todas as medições para obter coordenadas; Atribuição de pesos distintos entre diferentes medições; Utilização de âncoras para obtenção de posições absolutas. 17 Limitações A Ambiguidade; Obstáculo C Erros de medida; Limitada capacidade de B processamento e comunicação; C` C Possíveis complementos: Ângulos de chegada; Estudo probabilístico; B A Mobilidade; 18 ... 9
  • 10. Estrutura Algoritmos MatLab... de posicionamento BD Rede BD Gerada (simulação) Java Applet TinyDB MatLab... Estação Base 1 n MOTE NesC Aplicação Processamento NesC Algoritmo local BD TinyDB NesC e/ou C Drivers hardware/software Micro- Sincronização Pré- Calibração hardware/sofware controlador temporal - Processamento hardware 19 Ultrasons RF Outros... Conclusões A maior parte dos algoritmos apresentam resultados baseados em simulações com modelos de propagação ideais e com um número de nós na ordem das centenas; Aplicações práticas recorrem à analise dos sinais recebidos (e.g. correlação e filtragem), a algoritmos centralizados e a probabilidades; A maior parte recorre a métodos de multilateração, usando um nº reduzido de nós para o cálculo; O MDS usa a informação de todos os nós ao mesmo tempo; Os algoritmos com melhores resultados (e.g.: MDS-MAP) são computacionalmente exigentes; Não existe um solução geral. Cada sistema é vocacionado para um 20 tipo de aplicações; 10
  • 11. Trabalho Futuro e Desafios Aproveitar o movimento dos nós para melhorar a predição (e.g.: Monte Carlo Localization); O uso da tecnologia Ultra Wide Band poderá trazer grandes vantagens em cenários de áreas edificadas e a curtas distâncias; Obter localização recorrendo às limitadas capacidades de processamento e comunicação dos nós; Localização em zonas com muitos obstáculos e anisotrópicas; 21 FIM ... 22 11