Hinweis zum Urheberrecht
Studienarbeit zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus-20836
URL: http://www.opus.ub.uni-erlangen.de/opus/volltexte/2010/2083/
Aufgabenverteilung in Sensornetzen am Beispiel ausgewählter Mechanismen
Task Allocation in Sensor Networks Using the Example of Selected Mechanisms
Heisig, Florian
| SWD-Schlagwörter: |
| Sensor , Ad-hoc-Netz , Drahtloses Sensorsystem , UML , UML 2 , Zuständigkeit , Verteilungsverfahren , Aufgabe , Framework <Informatik> |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): |
| Sensornetzwerk , Aufgabenverteilung , Aktivitätsdiagramm , energiebasiert , probabilistisch |
| Freie Schlagwörter (Englisch): |
| task allocation , local neighbors |
| Fakultät: |
| Technische Fakultät |
| DDC-Sachgruppe: |
| Informatik |
| Dokumentart: |
| Studienarbeit |
| Sprache: |
| Deutsch |
| Erstellungsjahr: |
| 2009 |
| Publikationsdatum: |
| 25.10.2010 |
| Kurzfassung in Deutsch: |
| Die Programmierung und Steuerung von Sensornetzwerken ist ein aktuelles Forschungsthema. Am Lehrstuhl für Rechnernetze und Kommunikationssysteme der Universität Erlangen-Nürnberg wurde ein Framework geschaffen mit dem es möglich ist, Sensorknoten der Firma Sun (Sun SPOTs) mittels UML2-Aktivitätsdiagrammen zu programmieren. Bisher war es damit nur rudimentär möglich Aufgaben dynamisch, d.h. zur Laufzeit, innerhalb des Sensornetzwerkes zu verteilen.
Eine dynamische Aufgabenverteilung ist in vielen Fällen sinnvoll, da die genaue Positionierung der Sensorknoten vor Ausbringung im Zielgebiet meist unbekannt ist. Selbst wenn der anfängliche Status und Aufbau des Netzwerks bekannt sind, können zukünftige Änderungen selten vorausgesagt werden. Eine dynamische Aufgabenverteilung umgeht dieses Problem, indem sie Aufgaben erst zum Zeitpunkt der Ausführung zuteilt. Die Auswahl geeigneter Sensorknoten kann anhand verschiedener Kriterien und Mechanismen erfolgen.
Im Rahmen dieser Studienarbeit wurden drei Mechanismen zur dynamischen Aufgabenverteilung ausgewählt - „Lokale Nachbarn“, „Energieauktion“ und „Probabilistische Aufgabenverteilung“ - und in das bestehende Framework integriert. Die Mechanismen wurden anschließend in mehreren Experimenten einer Analyse unterzogen. Ein Vergleich der Ergebnisse lieferte Vor- und Nachteile sowie sich daraus ergebende Einsatzgebiete.
Der Mechanismus „Lokale Nachbarn“ liefert schnell Sensorknoten in der lokalen netzwerktopologischen Nachbarschaft, die die Aufgabe ausführen können. Die „Energieauktion“ wählt in einem Auktionsverfahren den Sensorknoten mit der meisten Energie und erhöht so die Lebensdauer des Netzwerks. Außerdem verbessert sich die Wahrscheinlichkeit, dass genügend Energie zur Ausführung der Aufgabe vorhanden ist. Eine gleichmäßige Verteilung von Aufgaben über große Netzwerkbereiche leistet die „Probabilistische Aufgabenverteilung“. Sie hat den größten Kommunikationsaufwand und die geringste Performanz.
Alles in allem gibt es keinen Mechanismus der für alle Anwendungsszenarien gute Ergebnisse liefert. Eine Entscheidung muss immer anhand der gestellten Anforderungen getroffen werden. |
| Kurzfassung in Englisch: |
| Programming and control of sensor networks is a current research topic. At the chair of computer networks and communication systems at the university of Erlangen-Nürnberg a framework was build that makes it possible to program Sun sensor nodes (Sun SPOTs) with UML2 activity diagrams. So far a dynamic task allocation, that means a task allocation at runtime, was only rudimentarily supported.
A dynamic task allocation makes sense in many cases, because the exact position of the sensor nodes is often unknown before their deployment in the target area. Even if the initial status and layout of the network is well-known, future changes can rarely be predicted. A dynamic task allocation avoids this problem by allocating tasks just before execution. The selection of suitable sensor nodes can be made by different criteria and mechanisms.
In this student research project I selected three mechanisms for dynamic task allocation - “Lokale Nachbarn”, “Energieauktion” and “Probabilistische Aufgabenverteilung” - and integrated them into the existing framework. Following I analyzed the mechanisms in multiple experiments. A comparison of the results provided pros and cons as well as resulting fields of application.
The mechanism “Lokale Nachbarn” quickly provides sensor nodes in the local network topological neighborhood, which are able to execute the task. The “Energieauktion” selects the sensor node with the most energy in an auction and thus increases the lifetime of the network. In addition it improves the probability that suffcient energy is available for the task execution. An uniform allocation of tasks in large network areas is performed by the “Probabilistische Aufgabenverteilung”. It requires the highest communication effort and has the lowest performance.
All in all there is no mechanism that provides good results for all fields of application. The decision has to be taken based on the requirements. |
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