This was my master thesis presentation, it was displayed with a projector behind me while I was exposing my work to the examiners (with great sucess! :P). Done with keynote.

1. Universidad Carlos III de Madrid
Localización de fuentes sonoras
eficiente en energía con redes
de sensores inalámbricos
Proyecto Fin de Carrera - Ingeniería de Telecomunicaciones
Guillermo Ramos # Tutor: Antonio Artés

2. Índice de la presentación
• Objetivos del proyecto
• Redes de sensores inalámbricos (WSN)
• El sistema de localización original
• Modificaciones sobre la aplicación
• Nivel de Enlace
• Nivel de Red
• Localización eficiente
• Evaluación del rendimiento global
• Conclusiones
• Trabajo futuro
Localización de fuentes sonoras eficiente en energía con redes de sensores inalámbricos
Proyecto Fin de Carrera - Guillermo Ramos

3. Objetivos del proyecto
• Estudio de eficiencia energética en redes de sensores
inalámbricos (WSN)
• Mecanismos de acceso al medio, estructuras de red,
sensado, algoritmos de localización...
• Enfoque Cross-Layer: optimización global mediante
cambios coordinados en varios niveles
• Maximización del tiempo de vida del servicio
• Aplicación sobre sistema de localización de fuentes
sonoras
• Búsqueda de precisión similar o superior (pero con un
consumo reducido)
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Proyecto Fin de Carrera - Guillermo Ramos

4. WSN
• Máximo exponente de los últimos avances en dispositivos
electrónicos autónomos
• Redes compuestas por cientos/miles de pequeños sensores
• Ahorro del 80% en cableado, 50% en consumo
• Despliegue inmediato (redes ad-hoc)
Nodo MICA2 Nodo MICA2DOT
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5. WSN (II)
• Múltiples configuraciones y Placa sensora para MICA2 (Crossbow)
funcionalidades
➡ Diferentes placas de
sensores
• Ausencia de cables
FOTO PLACA
➡ Alimentación autónoma
SENSORES
(AA o botón)
• Operación a 433 MHz
• Rango de 300 metros
• Sistema operativo TinyOS,
lenguaje nesC
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6. El sistema de localización
original
• Localización de fuentes
sonoras (constantes)
utilizando nodos
Crossbow con sensores
acústicos
• Monitorización continua
de área de 4x6 metros
• Red adhoc con nodo
sumidero conectado a PC
• Algoritmo de
triangulación basado en
lateraciones
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7. El sistema de localización
original
• Localización de fuentes
sonoras (constantes)
utilizando nodos
Crossbow con sensores
acústicos
• Monitorización continua
de área de 4x6 metros
• Red adhoc con nodo
sumidero conectado a PC
• Algoritmo de
triangulación basado en
lateraciones
Localización de fuentes sonoras eficiente en energía con redes de sensores inalámbricos
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8. El sistema de localización
original
• Localización de fuentes
sonoras (constantes)
utilizando nodos
Crossbow con sensores
acústicos
• Monitorización continua
de área de 4x6 metros
• Red adhoc con nodo
sumidero conectado a PC
• Algoritmo de
triangulación basado en
lateraciones
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9. El sistema de localización
original
• Localización de fuentes
sonoras (constantes)
utilizando nodos
Crossbow con sensores
acústicos
• Monitorización continua
de área de 4x6 metros
• Red adhoc con nodo
sumidero conectado a PC
• Algoritmo de
triangulación basado en
lateraciones
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10. Modificaciones sobre la
aplicación
• Cambios realizados en:
• Capa de Enlace - Protocolo MAC
• Capa de Red - Topología, enrutado
• Sistema de sensado
• Algoritmo de localización
• Interfaz gráfica
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11. El nivel de enlace
• Control del establecimiento de enlaces para
comunicaciones entre nodos
• Protocolo de acceso al medio (MAC) a optimizar
• Adaptación de protocolos tradicionales es poco
eficiente
• ALOHA, CSMA/CA, IEEE 802.11, TDMA... no
aprovechan características propias de las WSN
• Las transmisiones radio consumen mucha más energía
que cualquier otro proceso
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12. Aspectos clave a optimizar
• Escucha activa
• Monitorización permanente del entorno
• Colisiones
• Transmisión/recepción simultánea de paquetes
• Sobrecarga de cabeceras
• Carga extra introducida por el MAC
• Fluctuaciones de tráfico
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13. Planificación vs. contienda
• •
Más complejo, menos Gran consumo debido a
colisiones y más escucha activa
sobrecarga
• Transmisiones asíncronas,
• Transmisiones síncronas competencia por el medio
y previamente
• Detección de preámbulo
planificadas
• División del tiempo en Preámbulo Mensaje
Emisor
slots, sincronización
Receptor
inicial
Enganche
Ciclos escucha
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14. Resultados simulaciones
Sobrecarga Colisiones
Contienda: Planificación:
TX/RX Escucha activa
Durmiendo
B-MAC S-MAC
10%
16%
20%
24%
4%
28%
11%
55%
32%
Consumo
0.2 mW/nodo 0.33 mW/nodo
medio
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15. El nivel de red
• Parámetros a optimizar:
• Topología de red
• Varias alternativas: malla, estrella, híbrido
• Protocolo de enrutado
• De nuevo, la adaptación de protocolos tradicionales es
poco eficiente
• El diseño conjunto de ambos es necesario para
maximizar el ahorro energético
• Estudios analizados excesivamente complejos, para redes
mayores: se buscará solución más simple
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16. Cambios en la topología y
el enrutado
• La distribución física de los nodos en la
aplicación es una estrella pura
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17. Cambios en la topología y
el enrutado
• La distribución física de los nodos en la
aplicación es una estrella pura
pero distribución lógica:
red en malla
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18. Cambios en la topología y
el enrutado
• La distribución física de los nodos en la
aplicación es una estrella pura
solución eficiente:
red en estrella
• Entrega de datos orientada a
eventos
• Umbral de detección
• Keepalive
• Comunicaciones punto a
punto, ausencia de enrutado
• Uso de referencias temporales
• Retardo aleatorio de
transmisiones
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19. Resultados tras la migración
Sistema original Mensajes generados
por minuto
Comandos
25%
25%
Medidas
Reenvios 1,500
Rtx multisalto
25%
25% 1,125
750
Sistema optimizado
6% 375
Medidas
Keepalive
0
Falsas alarmas Intruso
Reposo
Sist. Original
94%
Sist. optimizado
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20. Métodos de localización eficiente
• Estimación de la distancia a una fuente sonora
Determinación de fórmula experimental
  M 2 
d = 1.5 ln 10  >> útil para entornos fijos, fuentes constantes
  512   >> requiere postprocesado para precisión
 
Uso de estimadores (ML) 1n a
)2
ˆˆ
(a, x) = min ∑ (mi −
>> útil para entornos y fuentes variables
d ( x, xi ) 2
a,x n
>> convergencia en tiempo real i =1
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21. Métodos de localización eficiente
• Estimación de la distancia a una fuente sonora
Estimación iterativa mediante algoritmo incremental de
descenso de gradiente
>> Minimización del error cuadrático global en cada iteración
>> Convergencia bastante rápida
>> Posible estancamiento en mínimos locales
Uso de estimadores (ML) 1n a
)2
ˆˆ
(a, x) = min ∑ (mi −
>> útil para entornos y fuentes variables
d ( x, xi ) 2
a,x n
>> convergencia en tiempo real i =1
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22. Interfaz de la aplicación
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23. Evaluación del rendimiento:
zona de pruebas
• Video lab
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24. Evaluación del rendimiento:
resultados
Medidas obtenidas para fuente emitiendo
Fuente constante
potencia constante desde (4,2) Nodo 1 (6,0)
3500 Nodo 2 (0,0)
3000 Nodo 3 (4,0)
Potencia recibida
2500 Nodo 4 (6,4)
2000
Localización de fuente continua situada en (4,2)
1500
1000
Texto
0
500
0
0.5
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33
Tiempo (seg) 1
•Buena precisión Eje Y (metros)
1.5
2
(<10 cm) 2.5
•Rápida
3
3.5
convergencia 4
0 1 2 3 4 5 6
Eje X (metros)
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25. Evaluación del rendimiento:
resultados
Medidas obtenidas para fuente emitiendo potencia
variable desde (3,3) Nodo 1 (6,0)
Fuente variable
Nodo 2 (0,0)
4000
3500 Nodo 3 (0,4)
Potencia recibida
3000
(conversación)
Nodo 4 (6,4)
2500
2000
1500
1000
500 Localización de fuente sonora (no continua) en (3,2.5)
0
0
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43
0.5
Tiempo (seg)
1
Eje Y (metros)
•Buena aproximación
1.5
2
• Convergencia a partir de
2.5
3
medidas muy ruidosas 3.5
4
0 1 2 3 4 5 6
Eje X (metros)
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26. Conclusiones
• La implantación de un esquema de diseño
Cross-Layer permite un uso eficiente de la
energía
• Modificaciones conjuntas han permitido ahorro
superior al 90% en consumo energético
• Precisión similar
• Mejores prestaciones
• Sistema más robusto
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27. Trabajo futuro
• Sistema de rastreo
• Algoritmos de tracking
• Diversificación de medidas
• Uso de sensores lumínico y de temperatura
• Red de despliegue rápido
• Autoposicionamiento (GPS, descubrimiento)
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28. Fin de la presentación

29. Consumo energético
en nodos Crossbow
Consumos en ma
0 3.75 7.50 11.25 15.00
Micro - operando
Radio - Rx
Radio - Tx
Mem - escrib
Mem - leer
Sensar