universitatea “transilvania” din...

Universitatea “Transilvania” din Braşov

FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ŞI ŞTIINŢA CALCULATOARELOR

Ing. Mihai MACHEDON-PISU

OPTIMIZĂRI ENERGETICE ŞI FUNCŢIONALE ALE SISTEMELOR DE ACHIZIŢIE PENTRU COMUNICAŢII

WIRELESS ÎN BANDA ISM

ENERGETICAL AND FUNCTIONAL OPTIMIZATIONS OF ACQUISITION SYSTEMS FOR WIRELESS COMMUNICATIONS IN THE ISM BAND

REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT-Ph.D. Thesis Summary-

Conducător ştiinţific:Prof.univ.dr.ing. Iuliu SZEKELY

BRAŞOV2010

Rezumatul tezei de doctorat

MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETARII SI TINERETULUIUNIVERSITATEA “TRANSILVANIA” DIN BRAŞOV

BRAŞOV, B-DUL EROILOR NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000, FAX 0040-268-410525

RECTORAT

Către..............................................................................................................

Vă aducem la cunoştinţă că în ziua de sâmbătă, 02.10.2010, ora 14,00, în N.II.1, corp N, la FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ŞI ŞTIINŢA CALCULATOARELOR, va avea loc susţinerea publică a tezei de doctorat intitulată:

OPTIMZĂRI ENERGETICE ŞI FUNCŢIONALE ALE SISTEMELOR DE ACHIZIŢII PENTRU COMUNICAŢII WIRELESS ÎN BANDA ISM

elaborată de domnul ing. MACHEDON-PISU T. Mihai în vederea obţinerii titlului ştiinţific de DOCTOR, în domeniul fundamental: STIINŢE INGINEREŞTI, domeniul: ŞTIINŢA CALCULATOARELOR.

Comisia de doctorat, numită prin Ordinul Rectorului Universităţii „Transilvania” din Braşov, nr. 4155 din 23. 07. 2010, are următoarea componenţă:

PREŞEDINTE: - Conf. univ. dr. ing. Sorin MORARU DECAN - Fac. de Inginerie Electrică şi Ştiinţa Calculatoarelor Universitatea “Transilvania” din Braşov

CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC:

- Prof. univ. dr. ing. Iuliu SZEKELY Universitatea “Transilvania” din Braşov

REFERENŢI: - Prof. univ. dr. ing. Aurel VLAICU Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca- Prof. univ. dr. ing. Radu VASIU Universitatea “Politehnică” din Timişoara- Prof. univ. dr. ing. Mihai ROMANCA Universitatea “Transilvania” din Braşov

Vă invităm să participaţi la şedinţa publică de susţinere a tezei de doctorat.Aprecierile Dvs. asupra rezumatului tezei de doctorat vă rugăm să le trimiteţi până cel târziu cu o zi înainte de data susţinerii, la unul din numerele de fax:

RECTORAT UNIVERSITATE: 0040-(0)268-410525DECANAT FACULTATEA IESC: 0040-(0)268-474718Catedra de Electronică şi Calculatoare: 0040-(0)268-478705

Optimizări Energetice şi Funcţionale ale Sistemelor de Achiziţie pentru Comunicaţii Wireless în Banda ISM

CUVÂNT ÎNAINTE

Comunicaţiile de date, fie prin cablu fie pe unde radio, cunosc o dezvoltare continuă şi se adresează celor mai diverse nevoi ale societăţii în care trăim, cu posibilitatea de a pătrunde în orice mediu, atât timp cât există condiţii acceptabile de transmisie a datelor în mediile respective. Odată cu apariţia şi implementarea tehnicilor wireless (Wi-Fi pentru internet, Bluetooth pentru transferul de date între diferite echipamente, etc.) sau de comunicaţie mobilă (GSM, CDMA, etc.), orizontul comunicaţiilor de date s-a lărgit în mod semnificativ, iar reţelele mobile sau wireless vor înlocui destul de curând reţelele cablate, mai ales în medii în care folosirea cablajului nu este oportună sau acesta nu există.

Tocmai nevoile recente ale societăţii sunt cele care dictează noile direcţii de urmat în ceea ce priveşte dezvoltarea comunicaţiilor de date. Aşadar, se urmăreşte formarea unui sistem cu capacitate nelimitată care să fie funcţional în orice condiţii iar datele să fie accesate instantaneu de către oricine, de oriunde, şi oricând. Dezvoltarea internetului a condus la formularea unei astfel de idei, iar punerea ei în practică reprezintă următorul pas în vederea realizării unui astfel de sistem.

Orientarea industriei către arhitecturi bazate pe servicii are ca punct de plecare evoluţia dispozitivelor mobile şi de telefonie, gama largă de reţele wireless (telefonie celulară, Wi-Fi, etc.) şi maturizarea reţelelor ad-hoc şi de senzori, care să permită accesul nelimitat la aceste sevicii şi să faciliteze crearea de noi servicii. Dintre acestea, reţelele ad-hoc şi de senzori prezintă interes în ceea ce priveşte achiziţia şi diseminarea informaţiilor legate de mediul înconjurător, cu scopul de a dezvolta sisteme de achiziţie complete, atât conştiente de mediu (fenomene fizice, de propagare) cât şi eficiente energetic (prin reducerea puterii de transmisie, de procesare, etc.).

Prezenta teză de doctorat este rezultatul unor studii de documentare şi experimentări practice efectuate de autor în vederea creşterii performanţelor funcţionale (la baza cărora stau cerinţele de aplicaţie) şi energetice (eficienţa energetică poate fi dobândită cu constrângeri serioase ale resurselor de procesare, comunicaţie, memorie, alimentare etc., specifice reţelelor WSN) a sistemelor de achiziţie bazate pe comunicaţii wireless.

O parte din rezultatele, observaţiile şi concluziile reieşite pe timpul efectuării cercetărilor s-au concretizat prin dezvoltarea de modele, dispozitive şi soluţii complete pentru sistemele de achiziţie wireless, şi au fost prezentate în articole publicate în reviste de specialitate sau prezentate la sesiuni de comunicări ştiinţifice cu participare internaţională. În cadrul referinţelor bibliografice am inclus 15 lucrări, din care 8 lucrări publicate în calitate de prim autor.

Printre proiectele la care am participat, menţionez proiectul MCT contract nr. 10932/ 14.09.2006: Platforma pentru dezvoltări tehnologice inovative PLADETINO.

Pentru sprijinul acordat pe parcursul elaborării prezentei teze, pentru îndrumările şirecomandările competente, adresez cu deosebit respect şi consideraţie cele mai sincere mulţumiri d-lui profesor Iuliu SZEKELY, în calitate de conducător ştiinţific.

De asemenea, mulţumesc colegilor şi colaboratorilor din cadrul Catedrei de Electronică şi Calculatoare a Universităţii Transilvania din Braşov pentru sugestiile utile pentru elaborarea lucrării, în special domnului conf.dr.ing. Gheorghe MORARIU, care mi-a acordat sprijin substanţial în elaborarea tezei de doctorat.

Nu în ultimul rând vreau să mulţumesc familiei mele care pe tot timpul pregătirii pentru doctorat, mi-a fost alături, m-a înţeles şi m-a sprijinit moral.

3


CUPRINS [R] [T]

INTRODUCERE 5 61. Reţele şi tehnologii wireless pentru achiziţia de date 7 91.1. Reţele ad-hoc versus reţele de senzori ............................................................................................. 7 91.2. Standarde şi platforme pentru reţele wireless ................................................................................... 8 101.3. Concluzii ………………………………........................................................................................... 9 232. Analiza criteriilor de performanţă şi modelarea elementelor specifice sistemelor de achiziţie wireless 10 252.1. Cerinţe, provocări tehnice şi obiective ale reţelelor wireless bazate pe senzori ............................. 10 252.2. Modelarea elementelor specifice arhitecturii nodurilor de achiziţie ............................................... 11 282.2.1. Dispozitive de detectare/acţionare ................................................................................................ 11 282.2.2. Dispozitive pentru comunicaţii ..................................................................................................... 12 302.2.3. Unităţi de comandă ....................................................................................................................... 12 332.2.4. Spaţiul de memorie ....................................................................................................................... 13 352.2.5. Surse de alimentare pentru nodurile cu senzori ............................................................................ 13 362.2.6. Relaţii între elementele specifice WSN pentru conservarea energiei ........................................... 14 372.3. Concluzii ......................................................................................................................................... 14 383. Soluţii privind modelarea energetică şi funcţională a sistemelor de achiziţie prin reţele wireless ad-hoc 15 403.1. Adaptarea la ciclurile de lucru eficientă din punct de vedere energetic ......................................... 15 403.2. Reţele wireless ad-hoc cu module WN ......................................................................…......…....... 16 423.2.1. Îmbunătăţirea duratei de viaţă a reţelelor WN …………….......................................................... 16 443.2.2. Monitorizarea tensiunii de contact pentru aşchierea prin burghiere ............................................. 19 503.2.3. Interfaţa reţelelor de tip WN cu structuri de achiziţie cablate ...................................................... 21 573.3. Sisteme de achiziţie bazate pe reţele ad-hoc de tip Wi-Fi .............................................................. 23 613.3.1. Monitorizarea concentraţiei pulberilor din aer …………….......................................................... 23 613.4. Concluzii ......................................................................................................................................... 25 654. Îmbunătăţirea performanţelor dispozitivelor de emisie-recepţie pentru comunicaţii wireless 26 674.1. Evaluarea performanţelor antenelor de dimensuni mici …………...……….................................. 26 744.2. Proiectarea antenelor microstrip de formă circulară cu fantă ………....…..................................... 27 754.2.1. Modelarea antenei microstrip ………………………………....................................................... 27 764.2.2. Arhitectura antenei microstrip …….............................................................................................. 28 834.2.3. Structura câmpului şi procesul de radiaţie la 1GHz şi 2GHz ....................................................... 28 844.2.4. Modelele de antene folosite în prima etapă a proiectării .............................................................. 29 854.2.5. Realizarea practică şi evaluarea sistemului de antene discoidale ................................................. 30 894.3. Proiectarea antenelor plate pentru comunicaţii de bandă largă ...................................................... 32 924.3.1. Metoda FDTD ............................................................................................................................... 32 934.3.2. Proiectarea şi performanţa de bandă a antenelor de tip L şi F ...................................................... 33 964.4. Concluzii ........................................................................................................................................ 34 1005. Proiecte de dezvoltare şi optimizări ale reţelelor wireless destinate achiziţiei de date 35 1015.1. Identificarea surselor de atenuare şi a culoarelor de propagare favorabile transmisiilor în medii industriale ..................................................................................................................................................... 35 1015.1.1. Propagarea undelor radio în jurul maşinilor-unelte ..................................................................... 35 1035.1.2. Propagarea undelor radio pe suprafaţa halei industriale .............................................................. 36 1095.1.3. Algoritmul pentru detectarea maşinilor-unelte şi ansamblelor de obstacole şi pentru detectarea culoarelor favorabile .................................................................................................................................... 36 1115.2. Îmbunătăţirea coexistenţei în bandă a reţelelor de tip WSN ......................................................... 37 1155.2.1. Impactul interferenţelor asupra comunicaţiilor peer-to-peer ....................................................... 38 1175.2.2. Reducerea impactului interferenţelor Wi-Fi asupra comunicaţiilor în reţelele WSN …............. 39 1255.3. Localizarea adaptivă a nodurilor în reţele de tip WSN ................................................................. 40 1295.3.1. Evaluarea algoritmilor de localizare şi a mediului de propagare ................................................ 40 1325.3.2. Simularea aplicaţiei de localizare bazată pe comunicaţii peer-to-peer ....................................... 42 1365.3.4. Implementarea aplicaţiei de localizare în reţele WSN ................................................................ 43 1395.4. Concluzii ....................................................................................................................................... 43 1416. Concluzii finale şi contribuţii originale 44 1446.1. Contribuţii ..................................................................................................................................... 47 149

BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ................................................................................................................... 49 152


INTRODUCERE

Lucrarea se adresează reţelelor de comunicaţie cu capacitate nelimitată care asigură acces transparent la diferite reţele cum sunt cele fixe, mobile, wireless şi de radiodifuziune astfel încât furnizarea de date şi servicii să aivă loc oriunde şi oricând.

Orice casă, hală industrială sau chiar mediile agricole, militare, sau care prezintă alt interes (medii poluate, de activitate seismică etc.) pot fi atât monitorizate în timp real dar şi controlate de la distanţă atât timp cât există o interfaţă între reţeaua de achiziţie şi reţeaua de distribuţie (prin internet, satelit), cu observaţia că fiecare dintre aceste reţele trebuie optimizate pentru transferul de date. Modul în care transmitem datele depinde de mediul în care lucrăm, de anumite limitări: cost, consum energetic, impactul asupra mediului, etc.

Conceptul de transmisii necablate (wireless) există de ceva vreme, din secolul 19, dar numai odată cu formularea ideii de comunicaţii celulare (Laboratoarele Bell – 1970) şi mai ales datorită aplicării cu succes până în zilele nostre a comunicaţiilor mobile, putem privi transmisiile radio ca o pe o alternativă reală la transmisiile prin cablu.

Apariţia şi implementarea comunicaţiilor fără fir în viaţa de zi cu zi a condus la dezvoltarea de noi tehnologii wireless care să implice un grad ridicat de flexibilitate şi portabilitate. Avantajele unor astfel de reţele sunt evidente. Utilizatorii nu mai sunt delimitaţi de conexiunile cablate şi se pot mişca liber, având conectivitate în reţea în orice punct, în funcţie de aria de acoperire a reţelei necablate.

Există deja o multitudine de tehnologii wireless care să răspundă necesităţilor legate de comunicaţii de date eficiente şi să se adreseze unor aplicaţii cât mai variate. Majoritatea acestor tehnologii de comunicaţii wireless au la baza lor standarde IEEE bine definite.

Odată cu apariţia reţelelor de senzori wireless (WSN) şi a dezvoltării internetului, sistemele de achiziţie “tradiţionale” au intrat într-o nouă etapă. Până recent, majoritatea senzorilor erau deja conectaţi în sisteme cablate în care puteau fi monitorizaţi şi controlaţi. S-a ajuns aici şi datorită faptului că nu au existat soluţii wireless adecvate care să fie de încredere şi care să prezinte costuri acceptabile. Pentru a răspunde acestor probleme, au apărut anumite standarde wireless, cum ar fi Wi-Fi, Bluetooth şi ZigBee, care prevăd flexibilitate integrată, sporită faţă de reţelele cablate, la care se adaugă costuri de implementare reduse. Apariţia tehnologiei ZigBee, a condus de asemenea la îmbunătăţirea accesabilităţii şi fiabilităţii reţelelor fără fir, păstrând costurile de implementare şi consumul energetic la un nivel cât mai scăzut. Aceste tehnologii wireless cu rază de acţiune redusă sunt folosite pentru a forma fie reţele ad-hoc fie plasă. Datorită caracteristicilor acestora, ele pot fi aplicate cu succes pentru realizarea sistemelor de achiziţie bazate pe comunicaţii wireles.

Pentru proiectarea sistemelor de achiziţie bazate pe comunicaţii wireless, cele mai importante aspecte sunt legate de: eficienţa energetică sau durata de viaţă, calitatea comunicaţiilor, robusteţea, scalabilitatea şi flexibilitatea sistemului dar şi de rata de transfer a datelor. Pentru îmbunătăţirea performanţelor funcţionale şi energetice ale sistemelor de achiziţie actuale, sunt propuse următoarele soluţii bazate pe o abordare wireless:

- adaptarea structurilor cablate la tehnologii wireless cu/fără consum redus;- dezvoltarea dispozitivelor de emisie-recepţie de dimensiuni reduse pentru

comunicaţii radio;- optimizări energetice/funcţionale şi proiecte de dezvoltare în reţelele de achiziţie.

O comparaţie a sistemelor de comunicaţie actuale şi viitoare în termeni de mobilitate şi de rată de transmisie a datelor este ilustrată în Figura A.

5


Fig. A Mobilitatea şi rata de transmisie ale sistemelor de comunicaţii mobile şi wireless

STRUCTURA TEZEI:

Capitolul 1 realizează o descriere generală şi o analiză comparativă a reţelelor ad-hoc şi a celor cu senzori, precum şi a posibilităţilor de integrare a tehnologiilor şi platformelor wireless destinate acestora în sisteme de achiziţie necablate.

Capitolul 2 prezintă limitările, cerinţele şi provocările tehnice impuse reţelelor WSN, pe baza cărora sunt definite direcţiile de modelare ale sistemelor de achiziţie. Dintre acestea, modelarea elementelor specifice de reţea necesită atenţie deosebită, mai ales din punctul de vedere al aplicaţiei. Eficienţa energetică este modelată în principal de cele două componente: comunicaţiile şi procesarea.

Capitolul 3 prezintă diferite soluţii privind îmbunătăţirea fiabilităţii, preciziei de achiziţie şi reducerea complexităţii unor sisteme bazate pe reţele ad-hoc. În acest sens, a fost demonstrat că adaptarea modurilor de operare ale componentelor de reţea la ciclurile de putere reprezintă o soluţie pentru eficientizarea consumului energetic, şi astfel creşterea duratei de viaţă. Pentru aplicaţii de monitorizare şi control, sunt elaborate două sisteme, destinate fie mediilor afectate de perturbaţii: sistem de prelucrare şi transmisie a unui semnal produs de o sculă de aşchiere în timpul prelucrării diferitelor materiale, fie mediilor poluate: sistem de estimare a concentraţiei de praf din aer şi de control al nivelului de praf.

Pe lângă acestea, este propusă o nouă soluţie bazată pe interoperabilitatea sistemelor wireless cu sistemele cablate, pentru comunicaţii industriale.

Capitolul 4 prevede proiectarea unui sistem de antene microstrip destinate dispozitivelor de comunicaţie cu profil scăzut, cum ar fi reţelele Smart Dust, şi a unei antene pliate de bandă largă, pentru comunicaţii de tip UWB. În acest sens, sunt evaluate performanţele antenelor destinate comunicaţiilor wireless în vederea miniaturizării acestora. Pentru proiectarea sistemului de antene, sunt testate şi evaluate mai multe modele de tip disc cu fantă, pornind de la modelul de cavitate rezonantă. Pentru modelarea antenei pliate, sunt testate trei tipuri de antene: ILA, IFA şi PIFA şi modelate folosind metoda FDTD.

Capitolul 5 prevede diferite optimizări funcţionale şi energetice ale reţelelor WSN. Acestea constau în: identificarea surselor de atenuare şi culoarelor de propagare favorabile, îmbunătăţirea coexistenţei în bandă, îmbunătăţirea preciziei de localizare cu consum redus. Pe baza variaţiei RSSI locale obţinute în diferite condiţii de propagare, sunt dezvoltaţi algoritmi de identificare a zonelor afectate de atenuare (obstacole, zone de umbră) şi celor prielnice comunicaţiilor. Pentru coexistenţa în bandă, sunt evaluate întârzierile şi pachetele recepţionate greşit în scenariile prevăzute şi propus un set de soluţii pe baza factorilor de influenţă identificaţi. Precizia de localizare a nodurilor de mobile în reţelele WSN este îmbunătăţită prin intermediul numărului mare de noduri-referinţă, cu resurse limitate de calcul (algoritmi simpli, scalabili), procesare (noduri MicaZ), comunicaţii (reducerea puterii de transmisie).

Capitolul 6 prezintă concluziile finale şi contribuţiile originale.


1. Reţele şi tehnologii wireless pentru achiziţia de date

În cazul reţelelor wireless, absenţa standardelor industriale a încetinit procesul de integrare a senzorilor şi a îngreunat implementarea la scară largă. Aşadar, deşi senzorii devin tot mai inteligenţi, adesea pot rămâne ‘muţi’ neputând comunica cu sisteme aflate la distanţă. Totuşi, datorită evoluţiei comunicaţiilor wireless şi a electronicii din ultimii ani, dezvoltarea şi implementarea reţelelor de senzori multi-funcţionali cu costuri mici şi cu consum energetic redus a devenit posibilă. Deşi aptitudinile unui singur dispozitiv sunt limitate, împreunarea a sute de astfel de dispozitive conferă posibilităţi tehnologice majore.

În acest sens, este descrisă o reţea wireless mai specială, diferită de reţelele ad-hoc sau de calculatoare, o reţea cu senzori, cunoscută ca WSN, ale cărei caracteristici o recomandă pentru dezvoltarea de sisteme de achiziţie wireless.

Reţelele bazate pe comunicaţii wireless pot fi clasificate în mai multe moduri, fie în funcţie de caracteristicile de bază, fie în funcţie de dimensiunea reţelei. Caracteristicile de bază ale reţelelor de senzori wireless sunt:

- posibilitatea de re-organizare;- comunicaţii broadcast pe distanţe

mici şi rutare multi-hop; - densitatea mare şi efortul colaborat

ale nodurilor de senzori;- schimbarea frecventă a topologiei

datorită efectelor de propagare şi a căderii nodurilor;

- limitări ale energiei, puterii de transmisie, dimensiunii memoriei, puterii de calcul.

Fig. 1.1 Reţea cu senzori tipică

Aceste caracteristici, în special ultimele trei, diferenţiază reţelele de senzori de alte reţele ad-hoc sau de tip plasă. Atuul de bază a acestor reţele wireless cu senzori constă în abilitatea de a distribui un număr mare de noduri mici şi foarte mici care să se auto-organizeze şi să se auto-configureze în reţea.

În funcţie de distanţa de transmisie, există 4 clase de bază: BAN (reţele de corp, 1 – 2 m), PAN (reţele personale, 10 – 20 m), LAN (reţele locale, până în 100 de m) şi WAN (reţele vaste, peste 500 de m). Reţelele ad-hoc vaste sunt reţele wireless mobile multi-hop care ridică multe provocări ce urmează a fi rezolvate în viitor. Reţele ad-hoc multi-hop mai mici, adică LAN, PAN şi BAN prezintă interes şi pot extinde raza de acţiune a tehnologiilor de reţea ad-hoc de-a lungul a câtorva hop-uri radio. Tehnologiile wireless destinate mediului LAN cunosc o ascensiune rapidă (de exemplu, Wi-Fi), care conferă conexiuni mobile şi nelimitate la serviciile de date ale Internet-ului. Totuşi, echipamentele destinate mediilor WLAN consumă multă putere şi pot avea o rază de acţiune mai mult decât necesară. Aşadar a apărut conceptul de PAN, care poate permite dispozitivelor vecine să comunice informaţii între ele în mod dinamic şi cu consum minim de putere (o astfel de tehnologie este ZigBee).

1.1. Reţele ad-hoc versus reţele de senzoriCaracteristicile de bază ale celor două tipuri de reţea sunt sintetizate Tabelul 1.1 cu

scopul de a schiţa o imagine clară asupra cerinţelor diferite pe care acestea le impun aplicaţiilor cărora li se adresează. Totuşi, există şi asemănări evidente care nu apar în tabel.

7


CARACTERISTICA DE BAZĂ

Reţele de senzori Reţele ad-hoc

Număr de noduri Mare; de la sute la mii sau chiar mai multe Mic sau mediuDensitatea nodurilor Mare Relativ micăRedundanţa datelor Mare MicăAlimentare cu energie Baterii de neînlocuit; ne-reîncărcabile Baterii de înlocuit şi /sau reîncărcabileRata de transfer Mică; 1-100 kb/s MareMobilitatea nodurilor Mică Mobilitate mare Direcţia fluxului de date Predominant unidirecţional; noduri cu senzori

nod destinaţieBidirecţonal; flux de la un capăt la celălalt

Expedierea pachetelor Mulţi la unul; centrată pe date Centrată pe adrese de la un capăt la celălalt

Natura întrebărilor Bazate pe atribute Bazate pe noduriRăspândirea întrebărilor Prin broadcast Din hop în hop sau prin broadcastAdresarea Nu există ID global unic ID global unicCiclul de lucru activ Poate fi redus, până la 1% Mare

Tab. 1.1 Diferenţele dintre reţelele wireless de senzori şi ad-hoc

Majoritatea reţelelor WSN utilizează arhitectura de reţea ad-hoc, care poate fi văzută ca o colecţie de noduri wireless, posibil mobile, care se pot auto-configura pentru a forma reţeaua fără a necesita existenţa unei infrastructuri. Nodurile mobile deţin controlul necesar şi participă la reţea într-o manieră distribuită. Arhitectura ad-hoc este foarte atractivă pentru reţelele de senzori din mai multe motive: - arhitectura ad-hoc surclasează dificultăţile pe care le implică o infrastructură predeterminată (nodurile sunt adăugate la cerere pentru a înlocui nodurile defecte sau deconectate, nodurile se retrag din reţea fără a afecta funcţionalitatea celorlaltor noduri); - reţelele ad-hoc pot fi integrate uşor în aplicaţii specifice; - arhitectura este foarte robustă; - eficienţa energetică poate fi îmbunătăţită prin intermediul comunicaţiilor realizate în mai multe salturi (deoarece propagarea respectă o lege exponenţială cu distanţa de transmisie, puterea necesară transmisiei semnalului poate fi economisită cu câteva ordine de mărime pentru o cale multi-salt pe distanţe mici faţă de calea cu un singur salt pentru aceeaşi distanţă); - reţelele ad-hoc au avantajul refolosirii lărgimii de bandă, care beneficiază de asemenea de pe urma divizării saltului singular pe distanţă mare în salturi pe distanţă mică.

Deşi reţelele de senzori se bazează pe arhitecturi ad-hoc multi-salt, totuşi datorită cerinţelor unice ale aplicaţiilor vizate, reţelele de senzori se deosebesc de reţelele ad-hoc obişnuite. Ca urmare a acestui fapt, arhitecturile şi protocoalele de reţea ad-hoc nu pot fi extinse pentru reţelele de senzori. Aşadar, este necesară o nouă abordare pentru a satisface cerinţele tipice reţelelor wireless de senzori, cerinţe care definesc noi direcţii de cercetare.

1.2. Standarde şi platforme pentru reţelele wirelessStandardele specifică regulile de comunicaţie dintre emiţător şi receptor şi permit

interoperabilitatea echipamenetelor provenite de la furnizori diferiţi. Aplicabilitatea unei tehnologii wireless este legată de dezvoltarea de produse de reţea la preţuri competitive. Un factor decisiv pentru atingerea acestui scop îl reprezintă disponibilitatea unor standarde de reţea adecvate. Primele standarde dezvoltate pentru reţelele ad-hoc, care astăzi sunt implementate la scară largă, sunt standardul IEEE 802.11 pentru reţele WLAN (Wi-Fi, HiperLAN) şi standardul IEEE 802.15.1 pentru comunicaţii wireless pe distanţe scurte (Bluetooth).

În funcţie de distanţa de transmisie, tehnologiile wireless bazate pe standarde pot fi împărţite în două categorii: cele bazate pe standarde destinate reţelelor de calculatoare (reţele locale şi reţele vaste) şi cele bazate pe standarde pentru reţelele de senzori (reţele personale şi reţele de corp). Standardele IEEE de bază pentru mediile wireless sunt 802.11 (Wi-Fi), 802.15 (Bluetooth şi ZigBee), 802.16 (WiMax), şi sunt subiectul unor revizii continue, în funcţie de aplicaţiile cărora li se adresează.


Tehnologiile Bluetooth şi Wi-Fi nu sunt adecvate pentru aplicaţii de putere mică cu senzori şi dispozitive de control deoarece acestea necesită circuite integrate în radio-frecvenţă (RFIC) şi protocoale complexe, care prevăd un consum mare de putere, în timp ce standardul IEEE 802.15.4 pentru ZigBee permite dezvoltarea de aplicaţii cum ar fi controlul şi monitorizarea industrială, automatizări în diferite incinte, reţele de senzori, şi furnizarea de soluţii în domeniile auto şi medicale, cu consum şi costuri reduse. Tabelul 1.2 prezintă caracteristicile principalelor tehnologii destinate reţelelor WPAN şi WLAN

CARACTERISTICI ZigBee Wi-Fi BluetoothDurata bateriei (zile) 100 – 1000 0.5 – 5 1 – 7Dimensiunea reţelei (noduri)

65000 32 8

Aplicaţii Monitorizare şi Control Web, Email, Video Înlocuirea cablajuluiDimensiunea stivei (KB) 4 – 32 1000 250Rata de transfer (kbps) 20 – 250 11000 – 54000 720 – 1000Spectrul de frecvenţă (MHz)

868/ 915/ 2400 2400/ 5000 2400

Costuri MICI MEDII MICIPuterea consumată MICĂ MEDIE MICĂCaracteristici de succes Fiabilitate, Putere, Cost

efectivRată de transfer, Flexibilitate

Cost, Comoditate

Tab. 1.2 Comparaţie între tehnologiile de reţea wireless pentru distanţe mici

În reţelele de senzori wireless, cerinţele de programare eficientă au condus la apariţia unor sisteme de operare destinate în special configurării nodurilor din reţea În acelaşi timp, există şi platforme de reţele wireless, bazate pe standardele mai sus menţionate, care pot folosi astfel de sisteme de operare ca interfeţe pentru comunicaţii eficiente în reţea.

Flexibilitatea software şi structura fizică a platformelor independente de tehnologie a condus la dezvoltarea platformei Smart Dust care prevede dispozitive foarte mici cu abiltăţi impresionante (Figura 1.2). Aceste dispozitive, cu dimensiuni de zeci sau de doar câţiva mm2, sunt micro senzori electro-mecanici (MEMS). Arhitectura unui cub milimetric de Smart Dust prevede următoarele componente: sistem micro electromecanic, diodă laser semiconductoare,

oglindă MEMS de direcţionare a fasciculului pentru transmisii optice active, colţ de cub MEMS retro-reflector (CCR) pentru transmisii pasive, receptor optic, schemă electrică de procesare a semnalelor şi de control, şi sursă de alimentare pe baterii cu strat de lichid gros sau celule solare. Principalul obiectiv al platformei Smart Dust îl reprezintă încorporarea acestor funcţii, menţinând în acelaşi timp consumul de putere foarte redus şi o durată de viaţă a bateriei cât mai ridicată pentru mote-ul de dimensiuni milimetrice.

Fig. 1.2 Mote Smart Dust

1.3. ConcluziiDacă reţelele ad-hoc nu necesită limitări energetice sau funcţionale în mod special,

totuşi reţelelor cu senzori li se impun restricţii severe. Dezvoltarea şi implementarea reţelelor de senzori multi-funcţionali este posibilă cu costuri mici şi cu consum energetic redus.

O analiză a standardelor IEEE destinate reţelelor wireless, relevă posibilitatea de a forma reţele de tip WSN folosind standardul 802.15.4 (ZigBee), care defineşte nivelul fizic şi nivelul MAC ale unei reţele WPAN de rată mică. Posibilitatea de a dezvolta platforme independente de standardele existente este reprezentată de Smart Dust. Totuşi, miniaturizarea componentelor electrice fac ca transmisiile în frecvenţă radio să fie neadecvate în acest caz.

9


2. Analiza criteriilor de performanţă şi modelarea elementelor specifice sistemelor de achiziţie wireless

Progresul rapid în modelarea sistemelor micro-electromecanice (MEMS) şi în domeniul radio frecvenţei (RF) a condus la dezvoltarea de micro-senzori de putere mică, ieftini, ce pot fi conectaţi la reţea. Aceste noduri senzoriale pot achiziţiona atât date fizice cât şi transforma caracteristicile fizice ale mediului din jur în măsurări cantitative.

2.1. Cerinţe, provocări tehnice şi obiective ale reţelelor wireless bazate pe senzoriO reţea wireless cu senzori (WSN) tipică constă din sute până la mii de astfel de

noduri cu senzori conectate la mediul radio. Sistemele bazate pe WSN surclasează sistemele convenţionale de senzori, care folosesc macro-senzori de dimensiuni mari şi scumpi, care sunt poziţionaţi fix faţă de utilizator şi conectaţi la acesta. Modelarea unei reţele WSN este stimulată şi influenţată de una sau mai multe dintre următoarele provocări tehnice:

- dispunerea compactă şi aleatorie: Reţelele WSN dispun de un număr mare de noduri care sunt fie răspândite în mod aleatoriu fie poziţionate în medii ostile sau inaccesibile.

- redundanţa datelor: Împrăştierea compactă a nodurilor de senzori conduce la o corelare la nivel înalt a datelor citite de nodurile cu senzori din vecinătate.

- resurse limitate: Patru resurse constrâng modelarea şi implementarea WSN: energia, consumul, memoria şi lărgimea de bandă. Constrângerile energetice fac ca bateriile să fie ne-reîncărcabile şi/sau de neînlocuit. Lărgimea de bandă a mediului radio este foarte redusă, de asemenea şi spaţiul de memorie.

- arhitectura ad-hoc şi operaţii neasistate: Atributele unei infrastructuri în continuă schimbare şi operaţiile neasistate de om în reţea necesită ca sistemul să stabilească conexiuni şi să menţină legăturile în mod autonom.

- topologii şi medii dinamice: Topologia şi legăturile stabilite în reţele WSN se pot schimba frecvent datorită nesiguranţei legate de conexiunea fiecărui nod micro-senzor în parte. Şi mediile pe care reţelele WSN le monitorizeză pot suferi modificări spectaculoase, ceea ce poate conduce la informaţii inutile.

- mediu radio expus erorilor: Mediul radio este supus la mai multe erori decât mediul cablat. În anumite aplicaţii, mediul de comunicaţie poate fi expus la zgomot intens şi astfel calitatea semnalului suferă din cauza atenuării.

- diverse aplicaţii: În funcţie de aplicaţia urmărită (monitorizarea mediului, supraveghere militară etc.) cerinţele se pot modifica în mod dinamic.

- protecţia şi secretizarea datelor: Securitatea pare a fi o problemă greu de rezolvat în reţelele WSN din cauza unei dileme inevitabile: reţelele WSN au resurse limitate iar soluţiile de securitate trebuie să dispună de multe resurse.

- calitatea serviciilor (QoS): Faţă de alte sisteme, precizia în WSN se referă la datele însumate de la toate sursele şi nu de la surse individuale. Un mod de a aprecia precizia este volumul de date. Alt aspect al QoS îl reprezintă latenţa.

Pentru a afla cât de potrivit este un protocol sau o arhitectură de reţea pentru o aplicaţie specifică sunt folosiţi anumiţi indici care să măsoare performanţa acestora.O însumare a tuturor acestor indici poate crea o imagine mai largă asupra posibilităţilor şi limitărilor reţelelor wireless, printre indicii de bază numărându-se: durata de viaţă, latenţa, precizia, mobilitatea, mărimea reţelei (gradul de conectivitate, densitatea), puterea de acoperire, toleranţa la erori, dispunerea în reţea, scalabilitatea, robusteţea, măsurări de QoS,


costuri etc. Totuşi indicii de performanţă trebuie selectaţi atât în funcţie de aplicaţia dorită cât şi în funcţie de cerinţele reţelelor wireless cu senzori.

Tabelul 2.1 sintetizează provocările tehnice, obiectivele şi direcţiile în modelarea reţelelor de achiziţie corespunzătoare.

PROVOCĂRI TEHNICE / CERINŢE OBIECTIVE ŞI DIRECŢII ÎN MODELAREDispunere a nodurilor în număr mare şi aleatoriu

Noduri de senzori mici şi ieftine; arhitectură şi protocoale scalabile şi flexibile

Redundanţa datelor Procesare locală şi fuziunea datelorResurse limitate Modelarea eficientă a resurselorArhitectură ad-hoc şi operaţii neasistate Auto-configurare şi coordonareMediu înconjurător dinamic AdaptabilitateMediu expus la erori Siguranţa transmiterii datelor şi toleranţa la eroriDiverse aplicaţii Modelare în funcţie de aplicaţieProtecţia şi secretizarea datelor Securizarea datelorCerinţe QoS Modelarea QoS cu constrângeri ale resurselor; localizare;

denumirea bazată pe atribute şi rutarea centrată pe dateTab. 2.1 Provocări tehnice şi obiective în modelarea reţelelor de achiziţie wireless

2.2. Modelarea elementelor specifice arhitecturii nodurilor de achiziţieElementele specifice reţelelor wireless bazate pe senzori se referă la arhitectura

nodurilor de reţea. Când se aleg componentele fizice pentru un nod de senzori wireless, cerinţele aplicaţiei joacă un rol decisiv în stabilirea dimensiunii, costurilor, şi a consumului de energie al nodurilor, în timp ce caracteristicile aferente de comunicaţie şi de calcul pot prezenta un nivel de calitate acceptabil. În aplicaţii reale, totuşi dimensiunea nodului de reţea nu este atât de importantă; ci mai degrabă: uşurinţa de utilizat, o sursă de alimentare simplă şi

eficientă, şi cheltuielile. Un nod de reţea cu senzori este compus din cinci componente de bază, după cum poate fi observat în Figura 2.1. Componentele de bază ale unui nod de reţea sunt următoarele: senzorii şi dispozitivele de control (interfaţa reală cu lumea fizică), dispozitivele de comunicaţie (de emisie şi recepţie pe canalul radio), unitatea de comandă (procesarea datelor şi execuţia codului), spaţiul de stocare (diferite tipuri de memorie pentru program şi pentru date), sursa de alimentare (de obicei baterii, există şi posibilitatea de a reîncărca obţinând energia din mediul înconjurător, de exemplu panourile solare).

Fig. 2.1 Arhitectura tipică a unui nod cu senzori

2.2.1. Dispozitive de detectare/acţionareÎn general, majoritatea studiilor asupra reţelelor WSN se referă la senzori pasivi

omnidirecţionali. Exemple de astfel de senzori includ: senzorii termici, accelerometerele, giroscoapele, senzorii de presiune, microfoanele, detectorii de radiaţie, senzorii magnetici, senzorii de nivel şi senzorii chimici şi biologici. Modelarea energetică a senzorilor se referă strict la energia consumată pentru procesul de detectare. Energia consumată de senzor depinde de: 1. eşantionarea semnalului fizic şi conversia în semnal electric; 2. condiţionarea semnalului; 3. conversia analog-digitală. În general, variază în funcţie de natura senzorilor şi de aplicaţie. Atât alegerea interfeţei senzor/controler (ADC) cât şi a ratei de eşantionare (Tabelul 2.2) poate juca un rol important în modelarea energetică. Dispozitivele de comandă (actuatorii) sunt şi mai simplu de modelat şi de integrat în reţelele WSN decât senzorii.

11


SENZORUL Rata de eşantionare [Hz] Timp de pornire [ms] Curentul necesar [mA]Fotorezistor 2000 10 1.235I2C de temperatură 2 500 0.15Presiune barometrică 10 500 0.01Umiditate 500 500 – 3000 0.775Pilă termoelectrică 2000 200 0.17Termistor 2000 10 0.126

Tab. 2.2 Caracteristici ale senzorilor

2.2.2. Dispozitive pentru comunicaţiiÎn cazul comunicaţiilor radio există mai multe alternative: în frecvenţe radio (RF),

comunicaţiile optice, şi prin ultrasunete. Dintre acestea, comunicaţiile bazate pe RF răspund cel mai bine cerinţelor celor mai multe aplicaţii WSN: conferă o rază de transmisie relativ

mare, rate de transfer destul de bune, factori de eroare acceptabili pentru un consum rezonabil de energie, şi nu necesită o linie de bătaie (LoS) directă. Pentru un sistem wireless real bazat pe RF, frecvenţa purtătoarei trebuie aleasă cu grijă. Elementele de bază ale arhitecturii RF sunt prezentate în Figura 2.2. Acestea sunt: amplificatorul de putere, amplificatorul de Zgomot Redus (LNA) şi oscilatorul local.

Fig. 2.2 Arhitectura unei staţii de emisie-recepţie RF

Energia pentru comunicaţii depinde de cantitatea totală de comunicaţii şi de distanţa de transmisie. De exemplu, procesarea locală a datelor poate reduce volumul de date trimise şi astfel este posibilă o economisire semnificativă a consumului. De asemenea, reducerea distanţei de transmisie folosind comunicaţii multi-hop sau reţele de tip cluster, poate avea un impact pozitiv. Pentru a reduce volumul de date transmise există mai multe strategii în acest sens. De exemplu, agregarea de date poate fi folosită pentru a elimina redundanţa între nodurile vecine. Semnalul de colaborare şi procesare a informaţiei (CSIP) poate îndeplini procesarea datelor locale. Protocoalele bazate pe negociere pot reduce nivelul datelor reproduse. De asemnea, adaptarea la ciclurile de putere poate fi importantă pentru eficientizarea consumului energetic. În acest sens, există mai multe stări de funcţionare a staţiilor de emisie şi recepţie (cum ar fi, transmite date, recepţionează, ascultă, dormi).

2.2.3. Unităţi de comandăAcestea pot fi microcontrolere, microprocesoare, FPGA-uri sau ASIC-uri. Controlerul,

care reprezintă nucleul nodului wireless cu senzori, colectează date de la senzori, le procesează, decide când şi unde să le trimită, primeşte date de la alte noduri, şi stabileşte comportamentul dispozitivului de comandă. Execută diferite programe, pornind de la protocoalele de procesare a semnalului în timp şi de comunicaţie ajungând la programele-aplicaţie. Cele mai adecvate procesoare sunt cele destinate sistemelor încorporate, adică microcontrolerele. Printre caracteristicile de bază ale acestora se află: flexibilitatea lor la conectarea cu alte dispozitive (cum ar fi senzorii), setul de instrucţiuni destinat procesării semnalelor în timp, şi consmul mic de putere; de asemenea pot avea spaţiul de memorie integrat. Pot fi programate în mod liber şi astfel sunt foarte flexibile.


Microcontrolerele sunt adecvate pentru WSN din moment ce pot reduce consumul de putere trecând în stări de somn când anumite părţi ale controlerului sunt active. Faţă de sistemele de uz-general, sistemele cu microcontroler nu au unitate de administrare a memoriei, limitând funcţionalitatea memoriei şi, aşadar nu există memorie virtuală.

Microcontrolerele actuale, des folosite pentru prototipuri de reţele gen WSN, sunt procesoarele de la Atmel (ATmega) şi de la Texas Instruments (MSP 430). Pentru prototipuri mai vechi a existat Intel StrongARM, care nu mai este folosit astăzi.

Pentru îmbunătaţirea eficienţei energetice, o posibilitate mai sofisticată decât folosirea stărilor de operare discrete constă în adaptarea vitezei cu care un controler poate opera. Astfel

se alege cea mai bună viteză posibilă pentru a procesa o sarcină care are un termen final. O soluţie poate consta în operarea controlerului la o viteză mai mică, cu rate de ceas mai mici, iar astfel se consumă mai puţină putere la viteza maximă. Această tehnică se numeşte Demultiplicarea Dinamică a Tensiunii (DVS). Pentru un număr însemnat de procesoare şi microcontrolere, s-a demonstrat că energia necesară pe instrucţiune poate fi redusă cu aproximativ 44% folosind DVS. Figura 2.3 prezintă un astfel de exemplu.

Fig. 2.3 Energia pe operaţie folosind DVS pentru Intel StrongARM SA-1100

2.2.4. Spaţiul de memorieComponenta de memorie este cât se poate de simplu de abordat. Codul de program

poate fi stocat în Memoria Numai pentru Citit (ROM) sau, mai exact, în Memoria Programabilă Numai pentru Citit cu Ştergere Electrică (EEPROM) ori în memoria flash De regulă se utilizează memoria de tip flash, care prezintă costuri şi capacitate de stocare avantajoase. Dezavantajul constă în limitările în ceea ce priveşte de câte ori poate fi folosită pentru a stoca date diferite în aceleaşi locaţii fizice.

În ceea ce priveşte eficienţa energetică, memoria flash poate influenţa în mod semnificativ durata de viaţă a nodului. Indicatorii importanţi în acest sens sunt timpii de scriere şi citire şi consumul energetic. De exemplu, memoria flash pentru nodurile Mica necesită 1.1 nAh pentru citire şi 83.333 nAh pentru scriere. Aşadar, scrierea memoriei flash necesită timp şi energie semnificativă. Această sarcină trebuie evitată dacă este posibil.

2.2.5. Surse de alimentare pentru nodurile cu senzoriPentru nodurile de senzori wireless, sursa de alimentare reprezintă o componentă de

sistem crucială. Există două aspecte de abordat în acest sens. Primul constă în stocarea de energie şi furnizarea de putere în forma dorită, iar al doilea în încercarea de a completa energia consumată prin măturare (scavenging) sau prin colectarea ei de la acelaşi nod folosind o sursă externă de putere. Sursa de alimentare a nodului este în mod obişnuit o baterie, fie nereîncărcabilă (“baterii primare”), fie încărcabilă (“baterii secundare”) – numai în cazul în care există un dispozitiv de colectare a energiei din exterior. Adeseori, pentru colectarea de energie din exterior se adăugă baterii secundare deoarece sursele de alimentare actuale nu pot livra putere completă, fără întreruperi, la nivelul dorit. Sunt necesare circuite adiţionale pentru reîncărcarea bateriilor, la nivele de putere posibil mai ridicate, şi o tehnologie pentru baterii care să poată reîncărca la curenţi mici.

Tabelul 2.3 trece în revistă valorile tipice ale densităţilor de putere şi de energie pentru diferite surse de energie.

13


Baterii PrimareElemente chimice Zinc-aer Litiu AlcalinEnergia (J/cm3) 3780 2880 1200

Baterii SecundareElemente chimice Litiu NiMHd NiCdEnergia (J/cm3) 1080 860 650

Tab. 2.3 Densităţi de energie ale diferitelor tipuri de baterii primare şi secundare

2.2.6. Relaţii între elementele specifice WSN pentru conservarea energieiEnergia utilizată pentru comunicaţii şi procesare reprezintă cea mai mare parte din

energia consumată în reţelele WSN. Energia de detectare şi pentru stocare au un impact mic. În reţelele WSN, raportul dintre transmiterea unui bit în mediul radio şi procesarea aceluiaşi bit variază între 1000 şi 10,000. Aşadar, posibilitatea de a opta pentru procesări de date sau

calcule complexe pentru a reduce cantitatea de comunicaţii poate fi benefică din punct de vedere energetic. Reducerea volumului de date transmise între senzori şi împărţirea distanţei de transmisie în distanţe scurte reprezintă metode de optimizare a energiei folosite pentru comunicaţii, care caracterizează cel mai bine întregul consum energetic din reţelele de tip WSN. Figura 2.4 sintetizează aceste metode.

Fig. 2.4 Direcţii de conservare a energiei în reţele WSN

2.3. ConcluziiÎn acest capitol, au fost prezentate limitările, cerinţele şi provocările tehnice impuse

reţelelor wireless cu senzori. În funcţie de acestea, pot fi definite direcţiile de modelare ale sistemelor de achiziţie wireless. În vederea evaluării sistemelor de achiziţie, sunt identificaţi indicii de performanţă, printre indicii de bază numărându-se: durata de viaţă, latenţa, precizia, mobilitatea, mărimea reţelei (gradul de conectivitate, densitatea), puterea de acoperire, toleranţa la erori, dispunerea în reţea, scalabilitatea, robusteţea, măsurări de QoS, costuri etc.

Modelarea adecvată a protocoalelor şi arhitecturii unei reţele de achiziţie bazate pe noduri senzoriale, necesită modelarea elementelor specifice de reţea. Cerinţele aplicaţiei joacă un rol decisiv în stabilirea dimensiunii, costurilor, şi a consumului de energie ale nodurilor.

În reţelele WSN, senzorii pasivi omnidirecţionali sunt folosiţi ca dispozitive de detectare. Comunicaţiile RF bazate pe ZigBee răspund cel mai bine cerinţelor celor mai multe aplicaţii WSN, cum ar fi, consumul redus, puterea de transmisie relativ mare şi factorii de eroare acceptabili. Unităţile de comandă pentru reţelele WSN sunt de regulă microcontrolere, cum ar fi ATmega şi MSP 430, care oferă flexibilitate şi consum mic de putere. Componenta de memorie este relativ simplu de abordat. De regulă este o memorie de tip flash.Sursa de alimentare reprezintă o componentă de sistem crucială; de obicei se folosesc baterii primare.

Din punct de vedere al consumului energetic, energia utilizată pentru comunicaţii are cel mai mare impact asupra duratei de viaţă a reţelelor WSN. Energia pentru procesare are de asemenea o influenţă semnificativă. Totuşi, raportul dintre transmiterea unui bit în mediul radio şi procesarea aceluiaşi bit variază între 1000 şi 10,000 pentru reţelele WSN. Astfel, consumul energetic datorat transmisiilor radio poate fi economisit foarte mult dacă se folosesţe capabilitatea reţelelor WSN de a furniza rute multi-hop şi de a transmite pe distanţe scurte în mai multe hop-uri, în detrimentul transmisiilor într-un un singur hop (tipice reţelelor ad-hoc).


3. Soluţii privind modelarea energetică şi funcţională a sistemelor de achiziţie prin reţele wireless ad-hoc

Comunicaţiile radio se anunţă ca o alternativă viabilă la comunicaţiile cablate tradiţionale. Deşi structurile cablate nu prezintă probleme de fiabilitate, totuşi, pe distanţe lungi, tehnologiile wireless pot fi mai adecvate, reducând din costurile dezvoltării unei reţele de achiziţie, permiţând o configurare mult mai rapidă şi uşoară, şi operând în zone înguste unde infrastructura cablată nu poate fi implementată.Va fi analizată, în acest sens, posibiltatea implementarii sistemelor de achiziţie prin reţelele de tip ad-hoc. Spre deosebire de reţelele WSN, care pot opera ani întregi fără a ceda, reţelele ad-hoc au o durată de viaţă foarte limitată, de ordinul zilelor, atunci când alimentarea nodurilor este autonomă.

3.1. Adaptarea la ciclurile de lucru eficientă din punct de vedere energeticSursa de alimentare a unui nod de achiziţie este foarte solicitată, constând din baterii

de capacitate redusă, a căror reîncărcare prin “măturarea” energiei este prea complicată şi volatilă. Aşadar, consumul de energie al nodurilor trebuie foarte bine controlat. Marii consumatori sunt controlerele şi dispozitivele radio, iar într-o mai mică măsură memoria şi senzorii. O măsură de eficientizare a consumului constă în adaptarea modurilor de operare ale componentelor la ciclurile de putere. Problema constă în faptul că nodul cu senzori pasivi nu face mai nimic tot timpul, deci poate fi oprit atunci. Nodul nu poate fi oprit complet, dar starea sa de operare poate fi adaptată sarcinilor prevăzute. Aceste moduri de operare sunt caracteristice componentelor: radio, de procesare (controler), de memorie şi senzorilor. Pentru un controler, stările tipice sunt de: “activ”, “în repaus”, “de somn”. Pentru multe modele, există mai multe stări de somn. Deşi elaborarea unui model gradat cu stări de somn pare simplă, totuşi tranziţiile dintre stări necesită timp şi energie şi complică mult această modelare.Cu cât somnul este mai adânc, cu atât este mai mare timpul şi energia necesară

aducerii nodului înapoi în starea operaţională completă. Din punctul de vedere al conservării energiei, câteodată este mai utilă trecerea în starea de repaus decât într-o stare de somn mai profund. Figura 3.1 ilustează un model al consumului energetic pentru diferite stări de operare.

Fig. 3.1 Economisiri şi pierderi de energie pentru diferite stări de lucru

La timpul t1, o componentă (cum ar fi controlerul) poate decide să treacă în starea de somn, iar astfel puterea este redusă de la Pactiv la Psomn. Dacă ar rămâne activă în acest timp iar următorul eveniment ar avea loc la teven, atunci energia totală consumată în starea de repaus ar fi Eactiv= Pactiv (teven – t1). Trecerea componentei în starea de somn necesită de asemenea un timp de tranziţie τjos până la somn, şi prin simplificare, se consideră că puterea consumată pentru această tranziţie este (Pactiv + Psomn)/2. Astfel, de aici până la teven, se consumă puterea Psomn. Comparând cele două abordări, energia τjos(Pactiv + Psomn)/2 + (teven – t1– τjos) Psomn este necesară pentru starea de somn, în timp ce energia (teven – t1) Pactiv este necesară stării active. De asemenea, apare o energie de pierderi necesară pentru a reveni în starea iniţială. Aşadar:

( ) ( ) ( )( )somnjosevensomnactivjosactivevenecon PttPPPttE ττ −−++−−= 11 2/ (3.1)

( ) 2/ somnactivsuspierd PPE += τ (3.2)

15


Totuşi, tranziţia către starea de somn este benifică numai în cazul în care Eecon>Epierd, sau când timpul până la următorul eveniment este suficient de mare:

( )

−++>− sus

somnactiv

somnactivjoseven PP

PPtt ττ21 1

(3.3)

Deoarece anumite tranziţii uzează mai multă energie decât celelalte, trebuie utilizaţi algoritmi de control bine puşi la punct care să realizeze negocieri între economisirea de putere şi latenţa, consumul de putere şi stările de tranziţie.

3.2. Reţele wireless ad-hoc cu module WNPentru a dezvolta sisteme de achiziţie wireless, este folosită o reţea ad-hoc de tip

ZigBee, implementată cu module din familia WN. ZigBee, prevede transmisii radio cu putere mică (maxim 9dBm), cu rate de transfer mici (maxim 250 kbps). Nivelul de reţea al acestor module suportă doar topologia de tip stea. Printre caracteristicile standardului se numără: - ciclul de lucru foarte scurt; - administrarea strictă a puterii; - timpul de aşteptare mic; - puterea de transmisie la ieşire relativ mică; - schemă de modulaţie cu cerinţe limitate privind raportul SNR; - spaţierea lejeră dintre canale şi cerinţe de blocare restrânse etc.

O reţea WN este constituită dintr-o serie de module hardware ce permit măsurarea sau comanda unor echipamente prin comunicaţii radio. Există două categorii de bază de module WN: - modulul coordonator: un router (conectat la serverul de monitorizare prin interfaţa USB) care iniţiază automat formarea reţelei ZigBee; - noduri de măsură (module finale), care sunt sisteme de achiziţie ce efectuează conversia analog-digitală a unor parametrii precum tensiunea şi curentul (provenind de la diverşi senzori) şi transmit rezultatul nodului coordonator. Puterea de emisie a modulelor prevăzute cu antenă externă este de 60 mW la 18 dBm (având o rază de acţiune de până la 100 m în clădiri sau mediul urban şi de până la 1,6 km în linie de bătaie directă). Puterea de emisie a modulelor fără antenă externă (cu antenă încorporată pe cip) este de 1 mW la 0 dBm (raza de acţiune este de 30-40 m în clădiri şi în

mediul urban şi de 100 m în linie de bătaie directă). Pentru achiziţia datelor de la senzori, se va folosi următorul scenariu: un senzor de nivel şi un senzor de temperatură fiecare legate la câte un modul WN-AI care să comunice cu un modul WN-USB, desemnând astfel o reţea WN în stea pentru senzori (Figura 3.2). Reţelele ad-hoc cu module WN pot fi programate şi comandate atât prin aplicaţii scrise în limbajul de programare C cât şi prin Instrumente Virtuale realizate în mediul de programare grafică LabVIEW.

Fig. 3.2 Achiziţia de date de la 2 senzori prin WN-AI şi WN-USB 3.2.1. Îmbunătăţirea duratei de viaţă a reţelelor WN

Din punct de vedere al fiabilităţii (durata de viaţă, coliziuni, perturbaţii) sistemele wireless ridică probleme majore. În acest sens, este analizată fiabilitatea unei reţele wireless ad-hoc bazată pe modulele de achiziţie WN. La baza acestei analize stă durata de viaţă a reţelei şi eficienţa energetică, care poate depinde de mai mulţi factori, cum ar fi: tipul de baterii folosite (primare sau reîncărcabile), consumul de tensiune şi curent, numărul de eşantioane (acurateţea măsurărilor), rata de eşantionare, rata de achiziţie. Coliziunile sunt evitate, folosind o topologie stea, configurată astfel încât doar un nod să transmită date tot


timpul. Pentru a reduce efectele perturbaţiilor, la care se pot adăuga reflexii şi efecte de atenuare, specifice mediilor industriale, se folosesc modulele cu antenă externă care prevăd o putere de emisie de 60 mW. Durata de viaţă este intervalul dintre momentul începerii achiziţiei de la nod şi momentul în care acesta cedează sau tensiunea de alimentare scade sub pragul de 1.8V. De regulă, pentru alimentarea nodurilor de măsurare se folosesc numai baterii primare deoarece au performanţă de descărcare şi de stocare mai bună decât bateriile reîncărcabile. Totuşi, datorită îmbunătăţirilor recente ale capacităţii de stocare ale bateriilor reîncărcabile, şi acestea pot reprezenta o soluţie pentru alimentare. Tabelul 3.2 prezintă o comparaţie între cele două tipuri de baterii, luând în considerare cele mai răspândite modele.

Caracteristici Tip Capacitate de stocare

Tensiune nominală

Tensiune de

operare

Densitate de energie (practic)

Energie specifică(teoretic)

Energie specifică(practic)

Bat. primare LR6 AA Alcalin

2890 mAh 1.5 V 1.6-1.65 V

120-150 Wh /L

270-340 Wh/kg

80-170mWh/g

Bat. reînc. HR6 AANi-MH

2100-2700 mAh

1.2 V 1.3-1.4 V 80 Wh /L 300-380 Wh/kg

50-80mWh/g

Tab. 3.1 Caracterisici ale bateriilor primare şi reîncărcabile

Un aspect important îl reprezintă performanţa la descărcare, adică caracteristica de descărcare a tensiunii şi capacitatea de descărcare. Deoarece timpii şi precizia de achiziţie variază de la o aplicaţie la alta, se vor considera diferite sarcini de rezistenţă (Figura 3.3).

Fig. 3.3 (a) Caracteristici de descărcare a tensiunii pentru pentru diferite rate de eşantionare şi timpi de achiziţie şi (b) Capacitatea de descărcare şi energia consumată pentru diferiţi timpi de achiziţie

Fig. 3.4 (a) Consumul de putere total şi (b) Durata de viaţă pentru diferiţi timpi de achiziţie

17


Atât capacitatea de descărcare cât şi energia consumată depinde de sarcina de rezistenţă, aşa cum este ilustrat în Figura 3.3 b. În acelaşi timp, timpul de achiziţie şi perioada de eşantionare (numărul de eşantioane × timpul de eşantionare) influenţează sarcina de rezistenţă în mod direct. Figura 3.4 a prezintă consumul de putere în funcţie de timpul de

achiziţie. În timp ce consumul total de putere creşte cu cât timpul de achiziţie este mai mare, energia consumată se reduce (timpul de achiziţie este invers proporţional cu capacitatea de descărcare). În acelaşi timp, durata de viaţă a reţelei creşte proporţional cu timpul de achiziţie şi invers cu perioada de eşantionare (Figura 3.4 b). Eficienţa energetică dobândită astfel se bazează pe perioade de somn lungi. O analiză a ponderilor perioadelor de activitate şi de somn relevă impactul acestora asupra duratei de viaţă (Figura 3.5 şi Tabelul 3.2).

Fig. 3.5 Ponderi ale perioadelor de activitate AI, AN şi SB

În funcţie de alternanţa perioadelor pre-stabilite, sunt determinate experimental cele trei perioade principale de activitate ale nodului de achiziţie, şi anume: perioada de activitate intensă AI (echivalentă cu starea de emisie, se procesează şi se transmit date în acelaşi interval de timp, pot fi şi intervale de tranziţie), perioada de activitate normală AN (se achiziţionează şi se procesează date) şi perioada de standby SB (stări de aşteptare şi de somn).

PONDERI Timpul de achiziţie [secunde],

Tipul bateriilor

Capacitatea de descărcare

[mAh]

Energia consumată

[mWh]

Puterea consumată / Puterea disponibilă

[%]

Durata de viaţă [ore]

AI AN SB

1 0 0 0.02, Ni-MH reînc. 260 64.7 4.7 10.8 0.2 0 0.5, Ni-MH reînc. 251 53.4 5.5 20.05 0.95 0 2, Ni-MH reînc. 233.5 38.2 7 30.02 0.98 0 5, Ni-MH reînc. 213 28.1 8.1 50.02 0.98 0 5, Alcalin 220 26 7.9 60.01 0.64 0.35 10, Ni-MH reînc. 120.5 12.6 8.8 70.01 0.64 0.35 10, Alcalin 150 14 9.2 100.01 0.43 0.56 15, Ni-MH reînc. 87.5 11.6 18.4 260.01 0.43 0.56 15, Alcalin 99 12.3 13 19≈0 0.22 0.78 30, Ni-MH reînc. 60 9.8 30.1 46≈0 0.22 0.78 30, Alcalin 52.5 7.4 32.6 53

Tab. 3.2 Modelarea duratei de viaţă şi eficienţei energetice pentru diferite ponderi ale perioadelor de activitate, pentru o perioadă de eşantionare de 2 secunde

În funcţie de consumul energetic Econs, durata de viaţă a reţelei poate fi extinsă astfel:

66,11201 −⋅= consv ED (3.4)

76,14851 −⋅= consv ED (3.5)

Dv reprezintă durata de viaţă a reţelei în ore, pentru baterii Ni-MH (relaţia 3.4), şi pentru baterii Alcaline (rel. 3.5). Ponderile celor trei perioade depind de asemenea de timpul de achiziţie, care variază direct proporţional cu consumul energetic, astfel că:

748,2,000060 consAI EPo ⋅= (3.6)

consE

AIPo ⋅⋅= -0,095e,0010 (3.7)


775,0)ln(,50 −⋅= consAN EPo (3.8)

06,1)ln(,6230 −⋅= consAN EPo (3.9)

15,2)ln(,650 - −⋅= consSB EPo (3.10)

091,2)ln(,640- +⋅= consSB EPo (3.11)

PoAI este ponderea perioadei de activitate intensă, PoAN ponderea perioadei de activitate normală iar PoSB ponderea perioadei de standby pentru baterii Ni-MH (relaţiile 3.6, 3.8 şi 3.10) şi pentru baterii Alcaline (rel. 3.7, 3.9 şi 3.11), pentru o perioadă de eşantionare de 2s. Aşadar, este evidentă influenţa ponderilor perioadelor de activitate asupra duratei de viaţă.

3.2.2. Monitorizarea tensiunii de contact la aşchiere în zone industriale cu zgomot electromagnetic dens

În halele industriale, cu precădere la prelucrările prin aşchiere cu mai multe maşini-unelte, văzute din punct de vedere electromagnetic ca generatoare de zgomot de intensitate şi densitate mare, prelucrarea semnalelor prin transmisii wireless crează probleme asupra semnalului util transmis şi recepţionat. În timpul prelucrării diferitelor materiale, fenomenele electronice de bază care apar constau în obţinerea potenţialului electric de contact dintre sculă şi materialul de prelucrat (acest potenţial depinde numai de structura electrică a celor două materiale) şi în fenomenul termo-electric, care constă în apariţia unei tensiuni de termocuplu, care depinde de temperatura regimului de aşchiere. Pentru semnalele electrice

obţinute prin respectivele fenomene, având intensitate de sute de pA şi nivel de tensiune de zeci de µV, se impune extragerea corectă a acestor semnale şi prelucrarea electronică până la nivelul zecilor de mV, pentru compatibilitate cu nivelul de achiziţie. Este prezentat, în acest sens, sistemul analogic de extragere şi prelucrare a semnalului vital de control al prelucrării (aşchiere), în Figura 3.6: 1. Scula aşchietoare (burghiu); 2. Colectorul de semnal tip perie fixat pe porţiunea neaşchietoare a sculei; 3. Preamplificatorul de semnal mic; 4. Mandrina de antrenare a sculei; 5. Colectorul, detaliu tehnic; 6. Materialul de studiu; 7. Dispozitivul de fixare. Procedeul tehnologic de prelucrare prin aşchiere este burghierea.

Fig. 3.6 Instalaţie pentru măsurarea tensiunii de contact la bughiere

Deoarece valoarea tensiunii de contact este de regulă foarte mică, pentru a măsura şi prelucra în mod corespunzător semnalul de ordinul µV, este necesar un amplificator de curent continuu, cu sensibilitate bună la intrare şi de câştig mare. În Figura 3.7 este prezentat amplificatorul utilizat pentru amplificarea tensiunii de contact cu următoarele caracteristici:

- nivel de intrare semnal util de la 2 – 50 μV - factor de amplificare 60 dB- nivele de amplificare în două etaje 10 si 100- factor de rejecţie zgomot 80 – 90 dB• alimentarea preamplificatorului s-a făcut de la o sursă fără zgomote (acumulator de

9 V)

19


Fig. 3.7 Schema de principiu a amplificatorului c.c. pentru tensiunea de contact

Experimentul pentru măsurarea potenţialului electric de prelucrare s-a realizat: a.) prin măsurarea locală a parametrilor (transmiterea semnalului prin cablu ecranat cu lungime mai mică de 2 m) la instrumentul de măsură; b.) prin transmiterea wireless în paralel cu măsurarea locală. Transmisia wireless este compusă dintr-o reţea de achiziţie cu bătaie în linie directă de 100 de metri în incinte, configurată cu WN Explorer având la bază prelucrarea prin soft-ul LabVIEW (Figura 3.8). Aplicaţia în LabVIEW permite o citire destul de precisă, de până la 6 zecimale a datelor achiziţionate prin modulele WN.

Fig. 3.8 Schema de principiu a sistemului de monitorizare a tensiunii de contact cu module wireless WN şi

LabVIEW

Între datele obţinute prin măsurare directă şi prin transmisie wireless în configuraţia prezentată au apărut erori de canal datorită zgomotului electromagnetic generat de maşinile de prelucrare în acţiune şi alte zgomote externe. Pentru a reduce erorile de neliniaritate, este aplicată o mediere a valorilor de tensiune a eşantioanelor vecine.

Rezultatele obţinute prin măsurători repetate în aceleaşi condiţii tehnologice sunt reprezentate de relaţiile 3.12 – 3.17. Pentru măsurătorile locale şi cele recepţionate prin canalul wireless, din datele experimentale, rezultă ecuaţiile:


74,10062,00021,000007,0 23 +⋅−⋅+⋅−= xxxyL (3.12)

68,10201,00005,0000004,0 23 +⋅+⋅−⋅= xxxyR (3.13)

282,00203,00005,0000003,0 23 +⋅+⋅−⋅= xxxyL (3.14)

281,00175,00002,0000005,0 23 +⋅+⋅−⋅−= xxxyR (3.15)

Perechea de ecuaţii yLşi yR reproduc cele două procese de aşchiere: yL reprezintă tensiunea de contact obţinută prin măsurători locale, yR tensiunea de contact recepţionată prin măsurători wireless, iar x reprezintă adâncimea de aşchiere. Ecuaţiile 3.12 şi 3.13 descriu aşchierea cu burghiu Rp3 pentru materialul OLC45, iar ecuaţiile 3.14 şi 3.15 descriu aşchierea cu Rp5 pentru OL50. Diferenţa dintre yLşi yR descrie evoluţia procesului de eroare de canal (ε). Au rezultat următoarele ecuaţii, pentru primul proces (OLC45 cu Rp3, ε1) şi al doilea proces (OL50 cu Rp5, ε2):

434,0223,00023,0 21 +⋅−⋅= xxε (3.16)

055,0030,0003,0 22 +⋅+⋅= xxε (3.17)

Erorile iniţiale şi cele obţinute prin mediere şi aproximare sunt comparate în Tabelul 3.3.

Metoda de achiziţie

Tipul de oţel Abaterea acceptată max. (mm)

Eroarea iniţială (%)

Eroarea iniţială max.

(%)

Eroarea prin med. şi

aprox. (%)

Eroarea prin med. şi

aprox. max. (%)

Directă OLC45 2 2.32 5.7 0.92 3.67OL50 1 3.02 6.2 1.91 3.3

Wireless OLC45 2 1.91 5.7 0.8 1.37OL50 1 3.38 7.9 1.37 3.46

Tab. 3.3 Comparaţie între erorile de neliniaritate iniţiale şi cele obţinute prin mediere şi aproximare

Din evoluţia procesului de eroare, se desprind următoarele concluzii:

1. Pentru adâncimi de prelucrare mici, până la 10 mm, datele recepţionate prin canalul wireless sunt aproximativ identice cu măsurătorile locale, canalul wireless funcţionează corect (adică, eroare aproximativ constantă, sub 1%) indiferent de materialul de prelucrare şi de scula aşchietoare.

2. Pentru adâncimi de prelucrare mai mari de 10 mm, datele transmise pe canalul wireless încep un fenomen de alterare, eroarea depăşeşte 2 %. Dependenţa acurateţii canalului wireless este influenţată de dimensiunile sculei aşchietoare, zgomotele dominante care perturbă canalul de transmisie fiind cele generate de scula aşchietoare în material.

3. Cu cât adâncimea este mai mare, cu atât zgomotul electromagnetic creşte exponenţial cu adâncimea de pătrundere, ceea ce determină limitarea utilizării canalului wireless, eroarea neputând fi liniarizată. Adâncimea în prelucrare şi acurateţea canalului wireless este impusă de clasa de precizie de prelucrare.

3.2.3. Interfaţa reţelelor de tip WN cu structuri de achiziţie cablateDin punct de vedere al fiabilităţii, o reţea de achiziţie wireless nu poate fi adecvată

pentru aplicaţii care cer acurateţe ridicată şi timp de răspuns rapid.

21


Fig. 3.9 Interfaţa dintre reţeaua ad-hoc WN şi sistemele cablate PXI şi GPIB

În Figura 3.9 este prezentată o interfaţă care combină în mod optim configurarea instrumentelor programabile prin GPIB, achiziţia/vizualizarea semnalelor cu sistemul modular PXI şi comanda de la distanţă prin comunicaţii wireless cu module WN, toate acestea fiind controlate în acelaşi timp prin intermediul instrumentelor virtuale create în LabVIEWCaracteristicile de performanţă ale unui astfel de sistem (bazat pe interfaţa dintre reţeaua WN şi structurile cablate) sunt evaluate în Tabelul 3.4.

Configuraţia Partea de achiziţie

Partea de control

Distanţa de transmisie* (m)

Durata de viaţă (zile)

Costuri Canale de achiziţie

GPIB şi PXI GPIB PXI 2 - 20 Nelimitată Mari 2 sau 4 pe dispozitiv, limitate HW

PXI PXI PXI 2 Nelimitată Medii, Mari

68

GPIB şi WN burst**

GPIB WN 20 - 100 20 - 30 Mari 2 sau 4 pe dispozitiv, limitate HW

PXI şi WN burst**

PXI WN 2 - 100 20 - 30 Medii, Mari

68

WN burst** WN WN 100 17 - 25 Medii 2 sau 4 pe dispozitiv, limitate HW

PXI şi WN normal**


68

PXI şi WN intens**


68

Tab. 3.4 Caracteristici de performanţă ale configuraţiilor dintre WN, PXI şi GPIB [* în incinte; ** burst (timp de achiziţie > 10 min), normal (5 min > timp de achiziţie > 2 min), intens (1 min > timp de achiziţie > 10 s),

perioada de eşantionare de 2 s, 20 eşantioane]


În concluzie, modelarea eficientă din punct de vedere a duratei de viaţă pentru reţeaua WN este influenţată în cea mai mare măsură de raportul dintre consumul de putere pentru transmisie şi cel pentru procesare (Tabelul 3.5). Ciclul de lucru reprezintă raportul dintre perioada de eşantionare şi timpul de achiziţie, şi depinde de regulă de aplicaţie.

Tipul bateriilor

Curentul necesar procesării

Raport între transmisie şi procesare

Durata de viaţă (zile) în funcţie de ciclul de lucru [CL]CL = 1%, 200s CL = 2%, 100s CL = 6.67%, 30 s

Alcaline 130 mA 2.1:1 4.5 3.1 265 mA 4.2:1 13 8.2 5.632 mA 8.5:1 30 16.8 12.916 mA 17:1 57.5 35.4 23.48 mA 34:1 98.2 56.8 40.34 mA 68:1 139 89.7 63.12 mA 132:1 194 128 88

Tab. 3.5 Durata de viaţă a reţelei WN LR pentru diferite valori ale ciclului de lucru şi ale raportului dintre curentul necsar transmisiei şi cel necesar procesării

3.3. Sisteme de achiziţie bazate pe reţele de tip Wi-FiReţelele de achiziţie de tip ZigBee, deşi au eficienţă energetică foarte bună şi consum

de putere redus, au durata de viaţă limitată şi nu sunt deloc fiabile pentru aplicaţii care necesită acurateţe bună şi timpi de achiziţie mici. Pe distanţe foarte mici, reţelele cablate reprezintă cea mai bună soluţie. Totuşi, în medii poluate sau înguste, atât costurile cât şi complexitatea unei infrastructuri cablate pot fi prea mari. Controlul de la distanţă cu tehnologii wireless este mult mai adecvat. În cazul în care consumul energetic nu reprezintă o problemă, tehnologia Wi-Fi poate fi folosită cu succes.

3.3.1. Monitorizarea concentraţiei pulberilor din aerPosibilitatea de a monitoriza şi evalua aerul poluat din medii industriale se dovedeşte

utilă pentru implementarea măsurilor necesare protejării mediului şi pentru îmbunătăţirea condiţiilor de lucru. În acest sens, se vor efectua măsurări cum ar fi: TSP (pulberi în suspensie totale), ciclon, PM 2.5 şi PM 10 (pulberi în suspensie cu diametru specific) folosind un dispozitiv de monitorizare specializat (cum ar fi, Casella Dust Monitor). Acesta poate estima

concentraţia pulberilor prezente din aer. Datele achiziţionate sunt trimise de la dispozitivul de monitorizare la PC prin portul serial. Dispozitivul de monitorizare vine cu propriul soft de achiziţie (WinDust Pro), care preia datele în timp real. Programul dezvoltat în LabVIEW permite o reprezentare grafică a baiţilor trimişi pe portul serial la dispozitivul de recepţie, fie direct la PC, conectat la reţea, fie prin intermediul mediului wireless la un dispozitiv Wi-Port. Configurarea achiziţiei pentru comunicăţii wireless este prezentată în Figura 3.10.

Fig. 3.10 Configurarea achiziţiei

Folosind o interfaţă a dispozitivului de monitorizare cu mediul radio (Figura 3.11), sunt evaluate concentraţiile de pulberi respirabile (Ciclon) şi de praf (TSP, PM 2.5 şi 10) fie în incinta unei cărămidării, fie într-o hală cu echipamente de sudare. Dispozitivul Wi-Port (Fig. 3.10) este conectat la o reţea de unde datele sale sunt accesate în timp real, folosind variabilele distribuite pe care mediul LabVIEW le prevede. După cum poate fi observat în Figura 3.11, datele sunt transmise în cadrul reţelei wireless ad-hoc, fie către un dispozitiv mobil (un client PDA care rulează programul LabVIEW) fie către o locaţie fixă (un server).

23


Fig. 3.11 Interfaţa wireless pentru monitorizarea zonelor industriale poluate (mediu de sudare) În funcţie de rezulatele obţinute pentru concentraţia de pulberi de praf (de exemplu,

PM 2.5), sistemul de ventilaţie poate fi pornit sau oprit (dacă pragul impus pentru PM 2.5 este depăşit), iar pentru concentraţii foarte ridicate, chiar întregul proces de sudare poate fi oprit, trimiţând comenzi prin intermediul reţelei ZigBee formate din relee wireless de tip WN-RLY conectate la sistemul de ventilaţie şi la echipamentele de sudare.

În urma măsurătorilor efectuate, este obţinută distribuţia concentraţiei pulberilor din aer pentru PM 2.5 şi PM 10, în Figura 3.12. Această distribuţie poate ajuta la identificarea celor mai poluate zone, şi se dovedeşte a fi utilă mai ales în incinta unei cărămidării, unde nu există ventilaţie. O astfel de distribuţie, realizată cu zeci de noduri, poate reduce perioada necesară achiziţiei de la câteva zile la doar câteva ore.

Fig. 3.12 Distribuţia spaţială a concentraţiei a.) PM 2.5 şi b.) PM 10 din incinta cărămidăriei, măsurată în 25 de puncte, pe o surafaţă de 10x10m2

Tabelul 3.8 sintetizează valorile concentraţiilor obţinute în mediile de sudare şi de fabricare a cărămizilor, cu şi fără ventilaţie. În zonele care prezintă concentraţii periculoase de


PM 2.5 şi PM 10, se folosesc instalaţii de ventilaţie care pot reduce nivelul concentraţiei de praf . Pentru perioade de achiziţie mai mici de o lună, configurarea unei reţele ad-hoc pentru control poate fi utilă, mai ales dacă infrastructura cablată nu poate fi implementată (Fig. 3.11).

Mediul de lucru Analiză Ventilaţie Concentraţie medie Concentraţie maximă Limită impusă de P.E.Cărămidărie TSP Fără 14.28 mg/m3 69.24 mg/m3 -

Ciclon Fără 0.18 mg/m3 0.99 mg/m3 -PM 2.5 Fără 16 µg/m3 42 µg/m3 25 µg/m3

PM 10 Fără 55 µg/m3 240 µg/m3 50 µg/m3

Hală de sudare TSP Fără 12.94 mg/m3 48.27 mg/m3 -Ciclon Fără 0.16 mg/m3 0.51 mg/m3 -PM 2.5 Fără 17 µg/m3 44 µg/m3 25 µg/m3

PM 10 Fără 87.8 µg/m3 250 µg/m3 50 µg/m3

PM 2.5 Cu 2.3 µg/m3 9.5 µg/m3 25 µg/m3

PM 10 Cu 8.4 µg/m3 50 µg/m3 50 µg/m3

Tab. 3.6 Concentraţii de pulberi respirabile şi de praf în hala de sudare şi cărămidărie

3.4. ConcluziiÎn acest capitol au fost elaborate şi analizate diferite soluţii privind îmbunătăţirea

duratei de viaţă, preciziei de achiziţie şi reducerea complexităţii unor sisteme bazate pe reţele ad-hoc. În acest sens, a fost evaluată fiabilitatea unei reţele ad-hoc bazată pe module de achiziţie WN. Eficientizarea consumului este realizată prin adaptarea modurilor de operare ale componentelor de reţea la ciclurile de putere. În funcţie de alternanţa perioadelor pre-stabilite pentru modulele WN, s-au determinat trei perioade principale de activitate ale nodului de achiziţie AI, AN şi SB. S-a demonstrat că pentru perioade de somn mai îndelungate , adică SB are o pondere foarte mare, curentul extras este mai mic, conducând astfel la eficienţă energetică şi la o durată de viaţă mai mare , pentru un ciclu de lucru sub 1%, de maxim o lună.

În medii cu perturbaţii mari, este prevăzut un studiu amplu privind obţinerea, prelucrarea şi transmisia unui semnal produs de o sculă de aşchiere în timpul prelucrării diferitelor materiale. Datorită nivelului scăzut al acestor semnale, este proiectat un amplificator de câştig mare (A = 1000) cu sensibilitate bună şi elaborat un sistem analogic de extragere şi prelucrare a semnalului vital, care să încorporeze acest amplificator. Măsurarea tensiunii de contact (de ordinul µV), este realizată prin două metode, după ce semnalul a fost amplificat: direct pe aparatul de măsură, ori la PC folosind o reţea ad-hoc wireless dezvoltată cu module WN. Erorile de neliniaritate datorate mediului de transmisie wireless depăşesc 2% pentru adâncimi de prelucrare mai mari de 10 mm, dar pentru adâncimi mai mici, eroarea nu depăşeşte 1%, şi astfel canalul wireless funcţionează corect.

Datorită duratei de viaţă reduse a reţelelor wireless ad-hoc, este propusă o soluţie care să integreze sisteme cablate destinate comunicaţiilor industriale, cum ar fi PXI şi GPIB. Raportul dintre curentul necesar procesării şi cel pentru transmisii, în cazul în care prezintă valori de peste 100:1, poate extinde durata de viaţă până la 150 – 200 de zile, pentru un ciclu de lucru de maxim 1% (specific reţelelor WSN).

În cazul în care consumul energetic nu reprezintă o problemă, tehnologia Wi-Fi poate fi implementată în sisteme de achiziţie wireless. În medii poluate şi fără infrastructură cablată, cum sunt cărămidăriile şi mediile de sudare, achiziţia este realizată de la distanţă printr-o interfaţă serială a monitorului de pulberi de praf cu transmiţătorul Wi-Fi, conectat la reţeaua ad-hoc. Pentru control, este folosit un releu wireless de tip WN, care ia decizia de comutare în funcţie de datele prelucrate (obţinerea distribuţiei spaţiale a valorilor de concentraţie). Astfel, pentru reducerea concentraţiilor periculoase de PM 2.5 sau PM 10, odată ce pragul de siguranţă a fost depăşit, sistemul de ventilaţie va fi pornit. O comparaţie între rezultatele obţinute cu şi fără venilaţie relevă eficacitatea acestei metode de îmbunătăţire a calităţii aerului, odată ce zonele afectate de pulberi au fost identificate.

25


4. Îmbunătăţirea performanţelor dispozitivelor de emisie-recepţie pentru comunicaţii wireless

Antenele joacă un rol esenţial în ceea ce priveşte performanţa sistemelor bazate pe comunicaţii wireless. Necesitatea reţelelor wireless ce integrează dispozitive foarte mici de a opera cu antene miniaturizate este similară cu cea a reţelelor wireless mobile, prin faptul că amândouă încearcă sa integreze dispozitivul de emisie-recepţie pe un spaţiu cât mai restrâns, păstrând performaţele la acelaşi nivel cu antenele mai mari. În acest sens, este analizată, modelată şi proiectată o antenă microstrip ale cărei caracteristici să răspundă cât mai bine cerinţelor reţelelor Smart Dust. În acelaşi timp, deoarece antenele microstrip prezintă o lărgime a benzii totuşi modestă, pentru noua tehnologie wireless de bandă largă UWB, antenele plate de tip F reprezintă o soluţie mai bună, mai ales antenele PIFA.

4.1. Evaluarea performanţelor antenelor de dimensiuni miciPentru transmisii wireless următoarele tipuri de antene prezintă interes: antenele

liniare (dipoluri şi monopoluri), antenele-cadru şi antenele plane. Antenele liniare şi de tip cadru sunt antene de tip fir, iar cele plane sunt de tip apertură. Antenele cu profil scăzut au o

lungime a rezonatorului care reprezintă doar o fracţiune din lungimea de bandă (de exemplu, λ/10). Dimensiunile reduse conduc de asemenea la limitări serioase ale lărgimii de bandă BW şi ale randamentului η pentru acestea, mai ales datorită factorului de calitate Q care are de regulă valori destul de mari. Modelarea antenelor de dimensiuni mici poate fi caracterizată de triunghiul din Figura 4.1.

Fig. 4.1 Modelarea simplificată a antenelor

În Tabelul 4.1 sunt prezentate performanţele antenelor pentru comunicaţii în reţele de achiziţie wireless. În cazul reţelelor de tip Smart Dust, dispozitivele de comunicaţie necesită o reducere substanţială a dimensiunilor fizice.

Tipul antenei

Diagrama de radiaţie

(planul E)

Directivitatetipică (dBi)

Factor de calitate Q

tipic

Rezistenţa de intrare

RA

Lărgime de bandă tipică BWVSWR=2

Observaţii (caracteristici)

Dipol cu2L= λ/2 2.15 ≈7 73 Ω 10 – 20 %

-lărgime de bandă bună-directivitate modestă-impedanţă acceptabilă

Monopol cuL= λ/4 5.14 ≈7 37 Ω 10 – 20 %

-ca şi dipolul, dar lungime şi impedanţă de două ori mai mică, plus directivitate dublă

Antenă-cadru cu C= 1 λ

3.4 ≈10 100 Ω 10 %-profil relativ scăzut-directivitate modestă-lărgime de bandă acceptabilă

Microstrip 5 – 10 >35 100 – 300

Ω1 – 5 %

-profil foarte scăzut-lărgime de bandă îngustă-radiaţie de jumătatate de plan

PIFA 2.7 – 5 10 - 20 50 – 100

Ω2 – 10 %

-profil scăzut-lărgime de bandă acceptabilă

Tab. 4.1 Comparaţie între performanţele antenelor pentru reţele de achiziţie wireless


Monopolurile, dipolurile şi antenele de tip cadru, deşi prezintă de regulă caracteristici mult mai bune decât decât antenele microstrip sau PIFA, cum ar fi impedanţa de intrare şi lărgimea de bandă, totuşi miniaturizarea acestora nu este întotdeauna posibilă şi nici benefică. Antenele microstrip şi PIFA prezintă un profil mult mai redus decât acestea. De regulă, miniaturizarea implică limitări considerabile ale caracteristicilor de bandă şi eficienţă, conform Figurii 4.1. Aşadar, pentru antene mai mici, lărgimea de bandă şi eficienţa sunt modeste. Deoarece comunicaţiile wireless necesită o bandă de frecvenţă de circa 4 – 5 % (2.400 – 2.480 MHz, pentru ZigBee, Bluetooth şi Wi-Fi), eficienţa antenei trebuie sacrificată în acest sens, pentru a respecta astfel cerinţele celor două direcţii de modelare: banda şi dimensiunile fizice. Această abordare este mai mult valabilă pentru antena microstrip, a cărei bandă tipică este în jur de 3 %, în timp ce antenele PIFA ajung chiar la 10 %.

4.2. Proiectarea antenelor microstrip de formă circulară cu fantă Avantajele acestor antene sunt: dimensiunile foarte mici (aşadar, uşor de integrat în

orice spaţiu), greutatea redusă, costurile de producţie mici, forma compactă, compatibilitatea. În acelaşi timp există şi o serie de dezavantaje: banda de frecvenţă este foarte redusă (factorul de calitate fiind mare, Q >35, rezultă că BW este doar 1– 5% din frecvenţa de lucru, pentru VSWR = 2), eficienţa scăzută datorată liniei de alimentare microstrip care are pierderi mari, proiectarea antenei cu lobi secundari foarte mici, care prezintă dificultăţi serioase deoarece banda de frecvenţă este foarte îngustă [63].

4.2.1. Modelarea antenei microstripPrivind Figura 4.2, cei mai importanţi parametri fizici pentru proiectarea circuitului antenei sunt lăţimea W şi grosimea substratului dielectric H. Alt parametru la fel de important este permitivitatea relativă a substratului εr. Grosimea fâşiei metalice conductoare superioare t şi conductivitatea σ au de obicei o importanţă mai mică şi astfel pot fi neglijate.

Fig 4.2 Diverse forme pentru structura conductorului

Pentru modelarea antenei, se optează pentru o formă circulară şi nu dreptunghiulară, Un motiv constă în diferenţele mici de performanţă dintre acestea, iar altul în faptul că cele circulare au fost mai puţin studiate. Alimentarea antenei se face printr-un cablu coaxial depus pe substratul dielectric, şi nu printr-o linie microstrip. Spre deosebire de linia microstrip care necesită un circuit de adaptare de la impedanţa de intrare de regulă între 100 şi 300 Ω la impedanţa de 50 Ω, punctul coaxial pentru alimentare se determină experimental.

Modelul liniei de transmisie al antenei microstrip este primul model elaborat pentru antenele microstrip şi este folosit mai ales pentru antenele de formă dreptunghiulară. Deşi modelul face o aproximaţie mai generală asupra fenomenelor de radiaţie, totuşi acurateţea bună a rezultatelor îl recomandă într-o primă etapă de proiectare. O antenă microstrip cu

lăţimea W şi lungimea L este alimentată prin intermediul liniei microstrip conform Figurii 4.3. La joncţiunea dintre linie şi antenă apare o variaţie bruscă a lăţimii ceea ce face ca antena să radieze pe latura perpendiculară liniei de alimentare, respectând modelul de radiaţie cvasi-TEM (nu este perfect transversal).

Fig. 4.3 Modelul antenei dreptunghiulare microstrip cu lăţimea W şi lungimea L

27


Modelul de cavitate rezonantă se referă un tronson de ghid de undă închis la unul din capete, cu un câmp electric perpendicular pe fâşia conductoare, numai pe direcţia Z. Cavitatea se comportă ca linie de transmisie terminată în scurtcircuit. Cavitatea este capabilă să înmagazineze energie electromagnetică la anumite frecvenţe care depind de dimensiunile fizice ale ghidului de undă. Aprecierea performanţelor cavităţii de a înmagazina energie este realizată prin intermediul factorului ei de calitate:

d

e

PfWQ π2= (4.1)

Unde, f este frecvenţa de rezonanţă, We este energia medie înmagazinată iar Pd este puterea disipată. De regulă, antenele microstrip au factori de calitate foarte mari, atingând chiar şi valoarea de 100, datorită pierderilor din dielectric, radiind astfel prea puţină putere. Banda de frecvenţă este foarte îngustă, fiind invers proporţională cu factorul de calitate. Antenele microstrip mai sunt numite şi „cavităţi cu pierderi”.

4.2.2. Arhitectura antenei microstripDin punctul de vedere al structurii, antena microstrip este compusă dintr-un plan activ

realizat cu elemente rezonante în banda frecvenţei de lucru, separat de planul de masă prin stratul dielectric. Cu cât permitivitatea relativă εr a stratului dielectric este mai mare, cu atât coeficientul de izolaţie la frontieră al câmpului electromagnetic este mai mare, şi astfel cu atât caracteristica de directivitate a antenei este mai slabă. În Figura 4.4 este prezentată antena bipolară cu dipoli discoidali cu fante paralele şi simetrice cu diametrul discului.

Fig. 4.4 Arhitectura antenei microstrip discoidale

Deoarece antena se adresează comunicaţiilor în banda de frecvenţă pentru ZigBee (868 MHz, 915 MHz şi 2.4 GHz), pentru realizarea practică a antenelor microstrip se folosesc două modele de proiectare, unul pentru 1 GHz, iar celălalt pentru 2 GHz.

4.2.3. Structura câmpului şi procesul de radiaţie la 1 GHz şi 2 GHzSursa principală de radiaţie este câmpul electric de frontieră din jurul elementelor

active de pe frontieră şi câmpul electric de frontieră al celor două fante.Aplicând modelul de cavitate rezonantă pentru caracterizarea comportării antenei

microstrip, următoarele observaţii pot fi deduse:a.) Dinamica câmpului electric de pe frontiera celor două fante rezultă din ecuaţia

undei magnetice a cavităţii rezonante plane, aşa cum rezultă din Figura 4.5.

Unde, 4

rb λ= şi 16

ra λ= , λr este lungimea de undă în elementul activ,rf

cε

λ =r .

Ecuaţia undei electromagnetice a cavităţii rezonante plane este următoarea:

0222

2

=+∂∂+

∂∂

zzz H

yH

xH µ ε ω (4.2)

Fig. 4.5 Modelul cavităţii rezonante plane


Considerând următoarele condiţii:16/0pentru 0 λ=== xşixEz

4/0pentru 0 λ=== yşiyE z

valoarea pentru Hz poate fi determinată astfel:

40 şi

160pentru 4cos16cos0

λλλ

πλ

π ≤≤≤≤

= yxymxnHH z

(4.3)

Din relaţia (4.3) rezultă pulsaţiile de rezonanţă specifice diferitelor moduri de

propagare a undelor, astfel că:

22

2

2

2

2

16416256 mnmn +⋅

=+=λµ ε

πλλε µ

πω (4.4)

Deoarece axa Oy este paralelă cu diametrul de aliniere al fantelor, rezultă că modul H01 este dominant, deci n = 0 iar m =1, aşadar:

rrrrrr

cελ

πµεελ

πε µλ

πω ⋅=== 444

00

(4.5)

Din relaţia (4.33), rezultă că:

rrr

cfελ

⋅= 2 (4.6)

εr este determinat folosind formula: SDCDSC SrS 0// εεε =⇒= în care D = 0.4 mm pentru 2 GHz şi 1 mm pentru 1 GHz , grosimea placajului, S = 47.3 cm2, aria suprafeţei, CS = 343.7 pF pentru 2 GHz şi 859.2 pF pentru 1 GHz, capacitatea specifică, şi εo = 8.854.10-12 F/m, permitivitatea vidului. Înlocuind cu aceste valori, se obţine 3.328.3 ≅=rε .

b.) Pentru rezonatorul discoidal, frecvenţa de rezonanţă în modul fundamental este obţinută rezolvând următoarea ecuaţie:

00 =

⋅

crwJ (4.7)

Unde, w este pulsaţia, r este raza discului iar J0 este polinomul Bessel de ordinul zero. Soluţiile pentru polinom sunt: 402.2≅x în modul fundamental şi 52.5≅x pentru armonica de gradul unu. Astfel, raza discului poate fi calculată:

412.1 că rezultă unde de 402.2 rr

crwx λ≅=⋅= (4.8)

Aşadar, pentru 1 GHz, avem: 402.24

12.1 =cwλ

, de unde GHzfr 1.12108 9

=⋅=π

, iar pentru 2

GHz, din relaţia: 402.24

12.1 =cwλ

, rezultă că GHzfr 2.22

1016 9

=⋅=π

.

4.2.4. Modelele de antene folosite în prima etapă a proiectăriiÎn Figura 4.6 sunt prezentate modelele de antene a căror bandă de frecvenţă variază în

jurul frecvenţelor centrale de 1 GHz şi respectiv de 2 GHz.

29


Fig. 4.6 Dimensionarea antenelor folosite în proiectare (unde, Ф – diametrul)

Pe baza performanţelor obţinute pentru cele 5 modele de antene microstrip, se poate observa că nu există un model care să aivă toate cele trei caracteristici:de câmp, radiaţie şi câştig cu mult mai bune decât celelelalte. Pentru a răspunde cerinţelor de radiaţie şi câmp optime, dar şi celor de bandă, este proiectat şi realizat practic un sistem de antene care să combine avantajele modelelor testate.

4.2.5. Realizarea practică şi evaluarea sistemului de antene discoidaleStructura câmpului şi procesul de radiaţie la 1 GHz, caracterizeză comportamentul

sistemului format din 4 antene, structura acestuia fiind prezentată în Figura 4.7.

Fig. 4.7 (a) Sistemul de antene şi (b) circuitul imprimat

Schimbarea planelor de polarizare ale antenei este realizată prin comutarea dipolilor radianţi din polarizare verticală în polarizare orizontală şi invers, prin intermediul circuitului realizat pe spatele antenei. Pe baza caracteristicilor de polarizare se poate determina lărgimea de bandă a antenei. Figura 4.8 ilustrează lărgimea de bandă obţinută pentru polarizarea orizontală iar Figura 4.9 pentru polarizarea verticală.

Lărgimea benzii se calculează pentru VSWR = 2 (ceea ce reprezintă o performanţă acceptabilă a antenei), şi anume, pentru valori ale S11(dB), adică pierderi de reflexie, mai mici sau egale cu -10dB. Lărgimea de bandă BW este determinată folosind următoarea formulă, unde, f0 este frecvenţa nominală pentru care S11(dB) atinge valoarea minimă iar f1 şi f2 sunt frecvenţele pentru care S11(dB) este egal cu -10dB (VSWR = 2):

%100)(

0

12 ×−=f

ffBW (4.9)


Fig. 4.8 S11(dB) pentru polarizarea orizontală, la frecvenţa de 1 GHz (VSWR = 2)

Fig. 4.9 S11(dB) pentru polarizarea verticală, la frecvenţa de 1 GHz (VSWR = 2)

Fig 4.10 Caracteristica de câmp, polarizare orizontală

Fig 4.11 Caracteristica de câmp, polarizare verticală

Aşadar, lărgimea de bandă a antenei este aproximativ 3% pentru polarizarea orizontală, şi 13.5% pentru polarizarea verticală, la frecvenţa de 1 GHz. Cu ajutorul sondei de câmp, se măsoară din centimetru în centimetru puterea câmpului pe suprafaţa antenei şi pe baza rezultatelor obţinute se trasează caracteristica de câmp, în Figurile 4.10 şi 4.11. Caracteristica de radiaţie orizontală este ilustrată în Figura 4.12.

Fig. 4.12 Caracteristica de radiaţie orizontală

31


4.3. Proiectarea antenelor plate pentru comunicaţii de bandă largă Antenele plate de tip F, des utilizate în comunicaţii mobile, pot reprezenta o soluţie

pentru comunicaţii de bandă largă, cum este UWB. O astfel de antenă este alcătuită dintr-un element plan dreptunghiular situat deasupra suprafaţei plane de la bază, dintr-o linie de alimentare conectată la elementul din partea superioară, prin intermediul unei găuri prin suprafaţa de la bază, şi dintr-o plăcuţă de scurtcircuitare (strip) care se conectează între elementul superior şi suprafaţa de la bază.O schemă tipică pentru antena PIFA (antenă plată cu forma de F întors) este ilustrată în Figura 4.13.

Fig 4.13 Schema de principiu a unei antenei PIFA

În general, modelarea antenei PIFA implică alegerea lăţimii W, lungimii F, înălţimii H ale elementului superior faţă de suprafaţa de la bază, a poziţiei şi lăţimii 2Δd a liniei de alimentare şi a plăcuţei de scurtcircuitare şi a dimensiunilor elementului plan superior L1 şi L2. Dacă se presupune că antena are suprafaţa de la bază nemărginită, frecvenţa de rezonanţă depinde numai de lărgimea plăcuţei de scurtcircuitare W şi de raportul dimensiunilor elementului plan superior L1 şi L2. Deoarece lungimea de undă este de λ/4, rezultă că:

4/21 λ=+ LL (4.10 a)

1/pentru 4/ 11 ==+ LWHL λ (4.10 b)

0pentru 4/21 ==++ WHLL λ (4.10 c)

4.3.1. Metoda FDTDCaracteristicile de performanţă ale antenei de tip F pot fi obţinute prin simulare, şi

anume prin metoda FDTD. Conform Ecuaţiilor lui Maxwell, discretizate prin aproximaţii cu diferenţiere centrală ale spaţiului şi derivatelor de timp parţiale, câmpurile E şi H sunt determinate în orice punct din spaţiul domeniului de calcul astfel:

(4.11)

Unde µ este permeabilitatea magnetică, ε este permitivitatea electrică, iar σ este conductivitatea (σ descrie pierderile electrice iar σ* pierderile magnetice). Unul din avantajele

acestei metode, faţă de alte metode, se referă la posibilitatea de a specifica tipul de material folosit pentru fiecare celulă din domeniul de calcul, atât timp cât sunt specficate permeabilitatea, permititvitatea şi conductivitatea acestuia. De asemenea, metoda FDTD utilizează în mod direct câmpurile electrice şi magnetice, fără a fi necesară o conversie în acest sens. Soft-ul folosit pentru simularea comportamentului antenelor are la bază mediul de programare Matlab (Figura 4.14).

Fig 4.14 Simularea antenei în Matlab: (a) fereastra principală; (b) modelul antenei

*1

1

H E Ht

E H Et

σµ µ

σε ε

∂ = − ∇ × −∂

∂ = ∇ × −∂

rr r

rr r


4.3.2. Proiectarea şi performanţa de bandă a antenelor plate de tip L şi FDeoarece antenele de tip L şi F pornesc de la un model comun şi au caracteristici

asemănătoare până la un anumit punct, este necesară o analiză a performanţelor acestora pentru a decide care model este mai adecvat pentru comunicaţii radio. Performanţele de bandă

a antenelor ILA, IFA şi PIFA sunt evaluate în cele ce urmează. Pentru proiectarea antenei ILA următorii factori sunt luaţi în calcul: înălţimea elementului verical (H<10mm), lungimea elementului orizontal (L=<40mm), lungimea totală (L+H) şi poziţia antenei. Figura 4.15 prezintă modelul antenei ILA.

Fig 4.15 Modelul de antenă ILA simplificat

Dimensiunile antenei testate sunt de 8 mm pentru H şi de 14 mm pentru L. Substratul are permitivitatea ε = 3.3. Pentru frecvenţa de rezonanţă de 2.44 GHz, şi pentru un raport de 3:1 al VSWR, adică o valoare de prag de -6 dB pentru parametrul S11(dB), banda de frecvenţă obţinută astfel este de 320 MHz (2.271 – 2.591 GHz) (Figura 4.16).

Fig 4.16 (a) Variaţia parametrului S11 cu frecvenţa pentru (b) antena de test ILA

Proiectarea antenei IFA, implică mai mulţi factori de decizie din moment ce arhitectura acestei antene este mai complexă decât ILA. Pe lângă înălţimea H şi lungimea elementului orizontal L, mai trebuie luată în calcul şi distanţa dintre linia de alimentare şi linia de scurcircuitare LB (Figura 4.17).

Fig 4.17 Modelul de antenă IFA simplificat

Pentru a obţine o antenă cu banda cât mai largă, valoarea lungimii LB este maximă (9mm). Astfel, celelalte două dimensiuni sunt: H = 10 mm iar LF = 15 mm. Parametrul S11(dB) obţinut astfel este prezentat în Figura 4.18. Banda de frecvenţă este de 260 MHz.

Fig 4.18 (a) Variaţia parametrului S11cu frecvenţa pentru (b) antena de test IFA

Pentru proiectarea antenei PIFA, la factorii de proiectare consideraţi anterior, se adaugă lăţimea elementului plan radiant LW şi breşa, adică spaţiul dintre capătul planului de masă şi capătul antenei (Figura 4.19).

Fig 4.19 Modelul de antenă PIFA simplificat

33


În funcţie de caracteristicile de influenţă asupra frecvenţei de rezonanţă [55], s-au determinat următoarele dimensiuni: H = 5 mm, LB = 10 mm, LF = 0 mm, LW = 14 mm iar breşa = 3 mm. Parametrul S11(dB) obţinut astfel este prezentat în Figura 4.20. Banda de frecvenţă obţinută astfel este de 270 MHz.

Fig 4.20 (a) Variaţia parametrului S11cu frecvenţa pentru (b) antena de test PIFA

4.4. Concluzii Capitolul 4 a prevăzut proiectarea unui sistem de antene microstrip destinate

dispozitivelor de comunicaţie cu profil scăzut şi a unei antene PIFA de bandă largă. În prima etapă, este realizată o sinteză a parametriilor de performanţă ai antenelor

destinate comunicaţiilor wireless: monopoluri, dipoluri, antene cadru şi plate. Miniaturizarea acestora pentru platforme cu dispozitive mici, cum este Smart Dust, conduce la constrângeri semnificative ale lărgimii de bandă şi ale randamentului acestora.

Pentru proiectarea circuitului antenei microstrip, s-a optat pentru o formă circulară a elementului radiant iar alimentarea antenei a fost realizată printr-un cablu coaxial depus pe substratul dielectric. Modelul de cavitate rezonantă a fost adaptat la comportamentul antenei microstrip în vederea definirii structurii câmpului şi procesului de radiaţie la 1 GHz şi 2 GHz. Diametrul antenei a fost dimensionat în funcţie de frecvenţa de operare (Ф = 3.75cm la 2 GHz, Ф = 7.5cm la 1 GHz). În urma analizei performanţelor modelelor de antenă propuse, s-a constatat că nu există un model care să aivă toate cele trei caractersitici (de câmp, radiaţie şi câştig) mai bune decât celelalte.

Pentru îmbunătăţirea performanţelor rezultate din testarea modelelor, a fost proiectat un sistem de antene format din două perechi de două antene discoidale cu fante dublu placat. Acesta permite schimbarea planelor de polarizare ale antenei, prin intermediul circuitului realizat pe spatele antenei. Pe baza caracteristicilor de polarizare a fost determinată lărgimea de bandă a antenei (pentru VSWR=2), fiind de 3% pentru polarizarea orizontală, şi de 13.5% pentru polarizarea verticală, la frecvenţa de 1 GHz. De asemenea, caracteristica de radiaţie orizontală este destul de omni-direcţională. dar în ceea ce priveşte caracteristicile de câmp şi câştigul, acestea sunt modeste. Banda este destul de largă pentru comunicaţii în banda ISM.

Pentru comunicaţii de bandă largă, cum ar fi UWB, au fost modelate şi testate trei tipuri de antene plate.: ILA, IFA şi PIFA, dimensionate astfel încât să opereze la frecvenţa centrală pentru ZigBee (2450 MHz). Caracteristicile de performanţă ale acestora sunt obţinute prin simulare folosind metoda FDTD, Permitivitatea substratului este de 3.3, la fel ca şi în cazul antenelor microstrip. În urma evaluării performanţelor celor trei modele de antene, s-au obţinut următoarele lărgimi de bandă (pentru VSWR=3): 320 MHz (2.271 – 2.591 GHz) pentru ILA, 260 MHz (2.32 – 2.58 GHz) pentru IFA şi 270 MHz (2.32 – 2.59 GHz) pentru PIFA. Banda obţinută pentru cele trei antene plane este mai mare de 10% din BW la 2.45 GHz. Pentru frecvenţe de peste 5 GHz, banda este destul de largă,BW>500 MHz, fiind astfel adecvate pentru noua tehnologie UWB, care operează pe canale de bandă largă de 500 MHz.


5. Proiecte de dezvoltare şi optimzări ale reţelelor wireless destinate achiziţiei de date

Pentru a dezvolta reţele de achiziţie wireless care să funcţioneze cât mai mult (fiabile) şi cât mai bine (precise), sunt vizate următoarele proiecte de cercetare: identificarea surselor de atenuare şi culoarelor de propagare favorabile transmisiilor radio (pentru determinarea traseelor optime pentru comunicaţii industriale), îmbunătăţirea coexistenţei în bandă a reţelelor WSN (pentru rutare adaptivă în condiţii de interferenţă), îmbunătăţirea preciziei de localizare cu consum redus (pentru localizarea eficientă a nodurilor mobile).

5.1. Identificarea surselor de atenuare şi a culoarelor de propagare favorabile transmisiilor în medii industriale

Cunoaşterea mediului de propagare a undelor radio, a fenomenelor: de atenuare, interferenţă, multi-cale etc. reprezintă primul pas în optimizarea funcţională a unei reţele care se bazează pe comunicaţii wireless.Calitatea transmisiilor radio este evaluată atât în medii obişnuite cât şi în medii de atenuare severă, pentru a putea identifica zonele unde condiţiile de propagare sunt propice transmisiilor şi, de asemenea, pentru a descoperi zonele grav afectate de atenuare, care trebuie evitate, cu scopul de a obţine astfel comunicaţii de date optime.

Conform ecuaţiei lui Friis pentru transmisii în spaţiul liber, valoarea puterii recepţionate Prx este invers proporţională cu pătratul distanţei d:

2

4

⋅⋅⋅=

dGGPP txrxtxrx π

λ (5.1)

Unde, Ptx puterea de transmisie, Grx câştigul receptorului, Gtx câştigul emiţătorului, λ lungimea de undă, sunt cunoscute. Puterea recepţionată poate fi calculată cu ajutorul indicatorului RSSI cu o eroare de +/- 6dBm. Aşadar, variaţia RSSI cu distanţa poate fi descrisă de o curbă de ordinul doi în condiţii de propagare ideale. Totuşi, înauntrul incintelor aceste condiţii nu pot fi atinse datorită prezenţei surselor de atenuare (pereţi, uşi, podele şi alte obstacole), surselor de interferenţă (transmisii simultane în aceaşi bandă) şi a reflexiilor (cauzate de obstacole). Testele efectuate atât în medii obişnuite (hol cu cu obstacole mici, reflexii minore şi surse de interferenţă blocate) cât şi în medii industriale (hală cu obstacole majore, adică maşini-unelte, cu reflexii semnificative şi interferenţe minore) relevă dependenţa RSSI de condiţiile de propagare, variaţia acestui indicator fiind descrisă de o curbă polinomială de un anumit ordin.

5.1.1. Propagarea undelor radio în jurul maşnilor-unelteDeoarece RSSI variază în funcţie de

condiţiile de propagare, diagrama de radiaţie din jurul unei maşini-unelte ar trebui să evidenţieze zonele din jurul acesteia propice comunicaţiilor şi zonele afectate de prezenţa obstacolelor şi de reflexii nedorite. În Figura 5.1 a este prezentat scenariul de testare al diagramei de radiaţie RSSI pentru maşina de tipul 1 şi caracteristicile obţinute în urma celor două măsurători (Fig. 5.1 b). Caracteristica RSSI în funcţie de unghiul de transmisie relevă prezenţa acestor zone: la colţurile maşinii-unelte există zone de umbră, iar între colţuri zone propice.

Fig. 5.1 a.) Scenariul de testare pentru maşina de tipul 1 şi b.) diagramele de radiaţii

35


5.1.2. Propagarea undelor radio pe suprafaţa halei industrialeVariaţia şi diagrama de radiaţie a RSSI din vecinătatea maşinilor-unelte a evidenţiat influenţa

pe care poziţia faţă de sursa de atenuare o are asupra calităţii semnalelor transmise pe unde radio. Totuşi, variaţia RSSI este mai greu de prezis într-o hală industrială, unde sunt prezente sute de obstacole mai mici pe lângă zecile de maşini-unelte. Pentru a forma o imagine clară asupra modului cum RSSI variază pe toată suprafaţa halei, scenariul de testare împarte această suprafaţă în 192 careuri cu lungimea de 1.5 m, pentru o hală cu suprafaţa de 18 x 24 m2 (Figura 5.2).

Fig. 5.2 Grila de testare (12 rânduri şi 16 coloane), dintre care 5 puncte de testare sunt ® (noduri de recepţie)

Distribuţia indicatorului RSSI de-a lungul suprafeţei grilei este prezentată în Figura 5.3.

Fig. 5.3 Distribuţia valorilor de RSSI în cadrul grilei de testare

5.1.3. Algoritmul pentru detectarea maşinilor-unelte şi ansamblelor de obstacole şi pentru detectarea culoarelor favorabile

Distribuţia obţinută caracterizează atenuarea cu distanţa, dar nu este suficientă pentru a descrie şi atenuările cauzate de obstacole sau reflexiile datorate pereţilor şi obstacolelor. În acest sens, este propus un algoritm ce îşi propune identificarea surselor de atenuare prin obţinerea unei diferenţe sesizabile dintre valoarea RSSI a careului afectat de potenţiala sursă de atenuare şi valoarea RSSI medie a careurilor vecine. Algoritmul poartă numele de “4 cu 8”, cele două numere simbolizând această diferenţă dintre valorile RSSI (în dBm).

Rezultatele obţinute folosind algoritmul „4 cu 8” sunt prezentate în Tabelul 5.1.

R/C 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 01 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 02 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 14 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 15 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 2 0 0 06 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 17 0 1 2 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 08 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 09 0 1 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 1 0 0 110 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 1 011 1 0 0 1 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1

Tab. 5.1 Noua grilă grid[i][j] obţinută folosind algoritmul 4 cu 8


Rezultatele din tabel sunt comparate cu o grilă reală, cum este cea aproximată în Figura 5.4, unde 2 reprezintă o zonă de afectată grav de atenuare, iar 1 o zonă de umbră.

Fig. 5.4 a.) Grila potenţială grid_potential[i][j]cu zonele afectate de atenuare şi b.) împărţirea obstacolelor în: gri închis – maşini unelte şi obstacole mari; gri deschis – obstacole mai mici

Tabelul 5.2 evidenţiază gradul de detectare foarte bun pentru maşini-unelte şi ansamble de obstacole (75 – 100 %) folosind algoritmul propus. În ceea ce priveşte obstacolele mai mici, gradul de detectare este modest (20 – 30 %).

Identificarea surselor de atenuare

Maşini-unelte identificate din

28

Ansamble de obstacole

identificate din 7

Obstacole mici identificate

din 52

grad de detectare

maşini-unelte

grad de detectare ansamble de

obstacole

grad de detectare

obstacole miciPrima măsurare 22 6 14 78,5% 85,7% 27,5%A doua măsurare 23 7 13 82,1% 100% 25,5%

Tab. 5.3 Gradul de detectare al surselor de atenuare

Dacă obstacolele cu impact mare pot fi identificate cu succes, atunci şi culoarele de propagare propice transmisiilor pot fi. Se foloseşte aceaşi grilă grid[i][j]. Din cele 112 zone potenţiale propice transmisiilor (192 – 80 = 112) din grid_potential[i][j], 96 sunt detectate experimental în grid[i][j]. Rezultă astfel un grad de detectare de 86 % (96/112).

Grila obţinută prin comparaţie zonecul[i][j] este prezentată în Tabelul 5.3.

R/C 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 11 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 02 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 03 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 04 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 05 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 16 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 07 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 08 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 19 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 010 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 111 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0Tab. 5.3 Noua grilă zonecul[i][j] obţinută folosind algoritmul de detectare a culoarelor de propagare

favorabile (valorile de 1)

5.2. Îmbunătăţirea coexistenţei în bandă a reţelelor de tip WSN Reţele de tip WSN afectate de sursele de interferenţă care operează în aceeaşi bandă

de frecvenţă, necesită soluţii pentru adaptarea în bandă. Banda de frecvenţă în care se transmit date este banda comercială ISM, definită de frecvenţa de 2.4 GHz.

37


Sursele de interferenţă sunt fie staţionare (de exemplu, Wi-Fi), fie cu variaţie de frecvenţă (cum este Bluetooth). Mai trebuie considerate şi alte surse potenţiale de interferenţă cum ar fi telefoanele fără fir cu DSSS şi cuptorul cu microunde. Impactul lor asupra

comunicaţiilor cu ZigBee a fost prea puţin cercetat. Poate cel mai atent studiat aspect al problemei coexistenţei în reţelele wireless actuale l-a constituit coexistenţa celor două tehnologii: ZigBee şi Wi-Fi. Problema constă în diferenţa dintre puterea de transmisie folosită pentru cele două standarde. Figura 5.5 prezintă puterea necesară pentru a transmite date în spectrul de frecvenţă prevăzut de standard.

Fig. 5.5 Puterea de transmisie utilizată de ZigBee şi Wi-Fi în banda de 2.4 GHz

5.2.1. Impactul interferenţelor asupra comunicaţiilor peer-to-peerParametrul folosit pentru a evalua performanţa canalului radio este PER. Cele mai

răspândite surse care pot afecta comunicaţiile ZigBee sunt: Wi-Fi, Bluetooth şi cuptorul cu microunde. Scenariul de testare pentru interferenţele Wi-Fi este ilustrat în Figura 5.6.

Fig. 5.6 Scenariul de testare pentru interferenţe Wi-Fi

La rate modeste, fiabilitatea reţelei nu este afectată prea mult. PER nu depăşeşte valoarea de 5%. Mărind rata cu care ruterul Wi-Fi trimite date, până la 30 MBps, PER depăşeşte chiar 50%, după cum poate fi observat în Tabelul 5.4 (d este distanţa faţă de sursa Wi-Fi). Pentru 25% ≥ PER ≥ 5%, fiabilitatea reţelei nu este satisfăcătoare iar durata de viaţă a bateriei este redusă semnificativ. Pentru 50% ≥ PER > 25%, o aplicaţie nu poate fi rulată de reţea dacă este sensibilă la întârzieri şi dacă nodurile operează doar pe baterii. Pentru PER > 50%, comunicaţiile sunt total nesigure.

RATA (kBps)

Rata erori(%)

Distanţa dintre nodurile ZigBee (la 2405 MHz) D[m]


Wi-Fi (2412 MHz) 0.1 0.3 0.5 1 2 3 5 0.1 0.3 0.5 1 2 3 5200 PER 1,3 1,5 0,7 1,3 1,9 1,4 1,3 1 1,2 1,4 1,6 1,8 1,5 1,7300 PER 1,6 2 1,3 2,1 2,2 2,3 1,6 0,9 1,6 1,7 2,1 1,5 1,6 1,8500 PER 1,9 2,3 1,9 2,6 2,8 2,3 2,2 1,3 2 1,8 3 2,5 2 1,81000 PER 2,4 3,1 3 3,1 2,6 3 2,7 2,7 2,9 3 3,3 3,5 2,8 2,32000 PER 4,5 3,7 4,5 5,2 3,9 4,9 5,1 4,7 5,1 4,1 4,1 4,8 4,5 4,85000 PER 7,2 7,8 8,2 9,2 9,7 12 10 8 9 8,1 8,1 11 10 8,110000 PER 15 14 14 15 19 17 18 12 15 15 15 18 16 1820000 PER 24 28 29 34 43 39 38 29 29 24 35 44 31 3230000 PER 45 48 44 48 65 52 56 45 46 46 50 53 54 56

Tab. 5.4 Parametrul PER (%) pentru rate variabile (Wi-Fi), pentru d = 20cm


În Tabelele 5.5 şi 5.6 sunt prezentate valorile PER obţinute practic pentru interferenţele cauzate de Bluetooth la rata de 1 MBps şi de cuptorul cu microunde.

.d [m] Rata erori

(%)Distanţa dintre nodurile ZigBee (la 2405 MHz) D[m]


Bluetooth 0.1 0.3 0.5 1 2 3 5 0.1 0.3 0.5 1 2 3 50.1 PER 0 0 0 0 2,2 3,1 10,7 0 0 0 0 2,5 2,6 9,90.3 PER 0 0 0 0 0,8 0,6 11,4 0 0 0 0 0,8 0,4 11,80.5 PER 0 0 0 0 0,2 0 10 0 0 0 0 0,2 0 81 PER 0 0 0 0 0 0 5,5 0 0 0 0 0 0 02 PER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 03 PER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tab. 5.5 Parametrul PER (%) pentru distanţe variabile, la rata de 1 MBps (Bluetooth)

d [m] Rata erori (%) Distanţa dintre nodurile ZigBee (2455 MHz) D[m] Cuptor Microunde 0.1 0.3 0.5 1 2 3 50.1 PER % 5 18,5 18,9 26,5 26,7 29,6 26,30.3 PER % 11 15,5 22 27,9 28 27,1 24,60.5 PER % 11,7 13,8 14 20,3 24,8 28,5 27,51 PER % 1,1 9,4 14,5 14,6 22,2 25,2 21,12 PER % 0 5,3 15 10,7 14,3 18,7 12,53 PER % 0 3 6,2 10,1 14,2 18 12

Tab. 5.6 Parametrul PER (%) pentru distanţe variabile (cuptor cu microunde)

5.2.2. Reducerea impactului interferenţelor asupra comunicaţiilor în reţele WSNComunicaţiile radio pot beneficia de pe urma alegerii unor alte rute, mai ales în

situaţia în care calea directă dintre cele două noduri este sever afectată de interferenţe în aceeaşi bandă (Tab. 5.4, 5.5 şi 5.6). Reţelele de tip WSN sunt adaptive, şi astfel permit noi rute între aceleaşi două noduri prin intermediul unei arhitecturi de tip plasă.

Aşadar, scenariul din Fig. 5.6, pentru comunicaţii peer-to-peer între două noduri ZigBee, este reluat şi adaptat pentru o reţea WSN cu mai multe noduri. Selectarea canalului de frecvenţă, a puterii de transmisie şi a numărului de noduri din reţeaua WSN influenţează direct indicatorul PER, după cum poate fi observat în Figura 5.7.

Fig. 5.7 Influenţa ratei şi distanţei d asupra PER pentru o reţea WSN cu: a.) 2 noduri; b.) 4 noduri; c.) 6 noduri, pentru nivelul de putere de -15 dBm

În urma testelor şi analizei efectuate, au fost identificaţi factorii care au un impact semnificativ asupra calităţii comunicaţiilor din reţele WSN (PER şi întârzieri), şi anume: rata de transmisie, canalul de comunicaţie radio şi puterea de transmisie. La aceştia se adăugă poziţia nodurilor în reţea (adică, distanţa faţă de sursa de perturbaţii şi distanţa dintre nodurile care comunică în reţea) şi numărul de noduri din reţea (adică, numărul de rute potenţiale). În Figura 5.8 este prezentată influenţa fiecărui factor în parte aspura indicatorului PER.

Pentru ca o reţea WSN să reziste cât mai bine interferenţelor din bandă şi astfel să funcţioneze pe o perioadă cât mai lungă, parametrul PER nu trebuie să depăşească valoarea de 5%. În acest sens, este propus următorul set de soluţii. Conform Fig. 5.8, cele mai eficace strategii de îmbunătăţire a PER constau în modificarea canalului de frecvenţă ZigBee şi

39


transmiterea datelor la rate mai mici. Deoarece spectrul de frecvenţă este de regulă ocupat pentru întreaga bandă ISM, iar ratele de transmisie a datelor devin din ce în ce mai mari (>10MBps), sunt căutate alte strategii. Acestea constau fie în reducerea distanţei dintre noduri la 1 m sau 2 m, şi a creşterii distanţei faţă de sursa de interferenţă la minim 5 m, fie în creşterea puterii de transmisie >0 dBm. Totuşi cea mai bună soluţie constă în extinderea reţelei. Reţelele WSN au o densitate mare a nodurilor iar numărul de rute este de asemenea mare. Un număr de 20 de noduri este suficient în acest sens.

Fig. 5.8 Influenţa factorilor identificaţi asupra PER

5.3. Localizarea adaptivă a nodurilor în reţele de tip WSN Localizarea adaptivă a nodurilor mobile din reţele de achiziţie wireless ţine cont atât

de condiţiile de transmisie (pentru corelaţia cu acestea), cât şi de posibilitatea de a reduce consumul energetic. Astfel, durata de viaţă a reţelei este extinsă prin reducerea puterii de transmisie, în timp ce precizia trebuie să rămână limite acceptabile (1 – 2 m).

5.3.1. Evaluarea algoritmilor de localizare şi a mediului de propagare Datorită cerinţelor stricte ale reţelelor WSN, pentru a implementa noi algoritmi trebuie

ca aceştia să respecte condiţii de scalabilitate, de eficienţă energetică şi legate de precizie.Pentru aplicaţii de localizare, cei mai potriviţi algoritmi se dovedesc a fi în acest sens:

WCL şi ML. WCL determină poziţia nodului mobil atunci când se cunosc distanţele dintre acesta şi nodurile de referinţă, încapsulând distanţele măsurate ca funcţii de ponderi, unde ponderea w se calculează astfel:

giD

w 1= (5.2)

Unde Di este distanţa dintre nodul mobil şi nodul de referinţă i (i = 1, 2, 3, 4) iar g este gradul ponderii. Poziţia nodului mobil (Xest, Yest) este estimată cu WCL astfel:

∑

∑

∑

∑

=

=

=

= == k

ig

i

k

ig

i

i

estk

ig

i

k

ig

i

i

est

D

DY

Y

D

DX

X

1

1

1

1

1 şi

1 (5.3)

ML estimează poziţia nodului mobil prin minimizarea diferenţelor dintre distanţele măsurate şi cele estimate. O astfel de estimare se obţine cu ajutorul MMSE, astfel:

2

02

0 )()( YYXXD iii −+−= (5.4)

Unde, (X0, Y0) reprezintă nodul mobil iar (Xi, Yi) nodul de referinţă. Pornind de la această relaţie, prin simplificări matematice, se obţine o metodă mai simplă de calcul a poziţiei nodului mobil, metodă numită ML-modificat.


Fig. 5.9 Distribuţia erorilor de localizare pentru: a. WCL şi b. ML-modificat

Pentru a determina erorile matematice ale celor doi algoritmi, grila pătratică de test are 10x10 m2,pentru care se efectuează determinări ale poziţiei nodului mobil din metru în metru. (Figura. 5.9).Formulele de estimare a poziţiei nodului mobil sunt adaptate astfel:

1

10

şi 1

10

4

1

43_04

1

32_0

∑∑==

+

=

+

=

i i

WCL

i i

WCL

D

DDY

D

DDX (5.5)

( ) ( )

40200 şi

40200 2

423

22

21

_0

23

22

24

21

_0+−−+=+−−+= DDDDYDDDDX MLML

(5.6)

Folosind metoda algoritmului WCL, eroarea de localizare maximă este de 3.2 % iar eroarea medie este 1.71%, iar pentru metoda algoritmului ML-modificat, eroarea de localizare maximă nu depăşeşte 0.1%, în timp ce eroarea medie este de 0.39%.

Pe lângă erorile de metodă, descrise anterior, erorile introduse de mediul wireless au de asemnea un impact semnificativ asupra preciziei de localizare. Estimarea distanţei se face în funcţie de puterea semnalului recepţionat RSSI. Găsirea corelaţiei adecvate între RSSI şi distanţă este atât necesară cât şi problematică deoarece mediile wireless au o natură foarte impredictibilă. Valorile de RSSI obţinute prin mai multe măsurători, respectând aceleaşi condiţii de distanţă şi poziţie, cunosc o anumită variaţie a mediului de propagare. Pentru a elimina această variaţie, şirul de valori RSSI este filtrat FTJ şi mediat (Figura 5.10).

Fig. 5.10 a.) Determinarea valorilor medii de RSSI cu FTJ şi b.) Variaţia indicatorului RSSI cu distanţa, pentru diferite nivele de putere.

41


Datorită naturii dinamice şi impredictibile a mediului de propagare, abordarea bazată pe ecuaţia lui Friis (rel. 5.1) nu este destul de precisă. O soluţie mai adaptivă este reprezentată de corelaţia logaritmică. Figura 5.11 compară erorile celor două abordări. Pentru grila pătratică de test, corelaţia logaritmică dezvoltă o eroare medie (raportată la 100 dBm) de 1.5% şi maximă de 3.5%. Eroarea medie a corelaţiei de putere este de 2.5% iar cea maximă de 5.8%.

Fig. 5.11 Corelaţia de putere vs. corelaţia logaritmică

5.3.2. Simularea aplicaţiei de localizare bazată pe comunicaţii peer-to-peerCombinând corelaţia logaritmică cu unul din cei doi algoritmi de localizare, WCL sau

ML-modificat, poziţia unui nod mobil este determinată pornind de la valorile de RSSI obţinute experimental evaluând legătura radio dintre două noduri. Implementarea software este realizată prin intermediul a două simulatoare dezvoltate în LabVIEW (Figura 5.12).

Fig. 5.12 Diagramele bloc pentru a.) primul simulator, b.) al doilea simulator

Fig. 5.13 Erori de poziţie obţinute cu: a.) primul simulator; b.) al doilea simulator

Erorile de poziţie obţinute cu cel de-al doilea simulator sunt comparate cu erorile obţinute cu primul simulator în Figura 5.13. Diferenţa dintre eroarea medie obţinută cu primul simulator (de aproximativ 1.6 m), şi cea pentru al doilea simulator (de 2 m) este explicabilă, deoarece primul simulator nu a luat în calcul eroarea de corelaţie (în jur de 3.5%, adică 0.5 m). Scenariul propus pentru simularea aplicaţiei de localizare constă din 121 de noduri de referinţă dispuse uniform într-o grilă pătratică de 100x100 m2. Eroarea maximă obţinută (raportată la cele opt nivele de putere) este de 3.6 m iar eroarea medie totală este 2.09 m. Aceste rezultate coincid cu cele obţinute cu cel de-al doilea simulator.


5.3.3. Implementarea aplicaţiei de localizare în reţele WSNÎn cadrul reţelelor de tip WSN, comunicaţiile dintre noduri au loc pe mai multe

direcţii. Astfel, efectul cumulat de multi-cale este mai sever decât pentru comunicaţiile peer-to-peer, ceea ce poate înrăutăţi precizia aplicaţiei de localizare. De asemenea, datorită resurselor limitate, maparea radio nu este practică în reţelele WSN. Spre deosebire de localizarea bazată pe comunicaţii peer-to-peer (adică, Wi-Fi), unde maparea radio poate fi implementată fără limitări de memorie, procesare şi alimentare, în reţelele WSN, deşi este folosită corelaţia logaritmică (simplu de implementat şi eficientă), o mediere a valorilor citite (care necesită de regulă mult timp şi resurse nedisponibile) nu mai este posibilă.

Fig. 5.14 Scenariul de testare (configuraţia cu 6 noduri-referinţă MicaZ şi un Gateway)

În Figura 5.14 este prezentat scenariul de testare cu 6 mote-uri (în 60x6 puncte, pentru grila de 10 x10 m2). Aplicând ML-modificat, pentru calculul coordonatelor nodului de GW pentru 3, 5 şi 6 noduri-referinţă (NodRef), s-au folosit relaţiile (rel. 5.6 pentru 4 NodRef):

( ) ( )

20100 şi

20100 2

322

0

22

21

0+−=+−= DDYDDX (5.7)

( ) ( )

20100 şi

804002525 2

52

10

23

22

24

21

0+−=++−−= DDYDDDDX (5.8)

( ) ( )

40200 şi

804002525 2

625

21

21

0

23

22

24

21

0+−−+=++−−= DDDDYDDDDX (5.9)

Corelaţia logaritmică dintre RSSI şi Di, se obţine pe baza a doar câtorva măsurări (de regulă 5 – 10). În cazul unor erori de corelaţie logaritmică prea mari, se aplică o corecţie de distanţă, care prevede un prag maxim de 14,14 m pentru scenariul cu 3 şi 4 NodRef şi de 12,2 m pentru 5 şi 6 NodRef. Se aplică de asemenea o corecţie şi coordonatelor, pentru a nu depăşi suprafaţa grilei. Metoda de determinare a poziţiei nodului de GW este uşor de înţeles şi de implementat, respectând astfel cerinţele impuse reţelelor WSN.

Fig. 5.15 Erori de localizare, cu şi fără corecţia reflexiilor, în scenariul de testare

În Figura 5.15 sunt prezentate erorile de poziţie obţinute în scenariul de testare şi erorile potenţiale pentru mai multe noduri de referinţă utilizate pentru localizare. Folosind o corecţie a reflexiilor (neconsiderată în cazul celor 2 simulatoare), eroarea de poziţie scade de la 2.82 m (3 NodRef) la 2.6 m (6 NodRef). Fără corecţie, eroarea de localizare s-ar menţine la valori de peste 4 m. Conform formulei de estimare liniară a erorii de localizare din Fig. 5.15, pentru un număr mult mai mare de noduri referinţă, precizia localizării poate fi îmbunătăţită, astfel că, pentru 10 NodRef, eroarea poate fi de 2.35 m iar pentru 20 NodRef, de 1.67 m.

5.4. Concluzii În acest capitol au fost dezvoltate şi evaluate trei proiecte destinate reţelelor WSN care

să vizeze optimizări ale funcţionalităţii acestora, cu consum energetic redus.

43


Pentru determinarea traseelor optime pentru comunicaţii radio, calitatea transmisiilor de date, folosind indicatorul RSSI (CC2420), a fost evaluată în medii mai mult sau mai puţin afectate de atenuare, reflexii şi interferenţe. S-a demonstrat experimental, că variaţia RSSI reflectă nu numai atenuarea cu distanţa dar şi condiţiile de propagare (mai ales reflexiile). Pentru a testa această ipoteză sunt testate într-o hală industrială mai multe scenarii în care undele radio se propagă în jurul maşinilor unelte, păstrând o distanţă de transmisie relativ constantă. Trasând diagramele de radiaţie din jurul acestora, au fost determinate zonele de umbră (de regulă la colţuri) şi culoarele de propagare favorabile transmisiilor (între colţuri). Pe baza acestor observaţii, sunt dezvoltaţi algoritmii de identificare a zonelor afectate de atenuare severă şi a celor prielnice comunicaţiilor radio. Algoritmul 4 cu 8 identifică zonele afectate de atenuare, care sunt de regulă maşini-unelte. O comparaţie cu grila potenţială (bazată pe poziţia reală a obstacolelor) relevă un grad de detectare între 70% şi 90% pentru maşinile-unelte şi ansamblele de obstacole, iar pentru obstacole mici 20 – 30%. Algoritmul pentru detectarea culoarelor, similar ca principiu, prezintă o rată de detectare de peste 80%.

În ceea ce priveşte interferenţele din reţea în Banda ISM, prezenţa diferitelor tehnologii wireless în bandă ridică probleme de coexistenţă. PER este un indicator relevant în acest sens. În prima etapă, sunt evaluate comunicaţiile ZigBee peer-to-peer (pe o rută fixă) afectate de Wi-Fi, Bluetooth şi un cuptor cu microunde. În urma testelor efectuate, s-a constatat că Wi-Fi are cel mai mare impact. Pentru a combate aceste efecte, a fost propusă o soluţie bazată pe reţele cu topologie adaptivă de tip plasă (reţelele WSN) care, folosind mai multe rute, se pot adapta mai bine la aceste efecte. Au fost identificaţi cei şase factori care au impact semnificativ asupra PER şi întârzierilor din reţea. Totuşi, ţinta de 5% pentru PER este dificil de atins în condiţii de spectru ocupat şi la rate mari ale surselor de interferenţă (de peste 10 MBps). Cea mai eficientă soluţie constă în distribuirea unui număr mare de noduri în reţea, minim 20 de noduri, pentru atingerea ţintei, atunci când primii doi factori nu pot fi modelaţi.

Pentru localizarea nodurilor în reţea, s-a demonstrat că o cunoaştere a condiţiilor de propagare joacă un rol important în optimizarea algoritmilor aplicaţi. Pentru a îndeplini condiţii de scalabilitate şi complexitate redusă (tipice WSN) sunt folosiţi ca algoritmi de localizare prin triangulaţie: WCL şi ML, dintre care, ML prezintă erori matematice foarte mici (în medie, 0.1%). În urma mai multor măsurători în condiţii similare, şi în urma filtrării cu FTJ şi a medierii valorilor de RSSI, se constată experimental că o corelaţie logaritmică prevede erori mai mici decât o corelaţie de putere, bazată pe ecuaţia lui Friis. Folosind algoritmul ML cu corelaţie logaritmică sunt dezvoltate două simulatoare bazate pe comunicaţii peer-to-peer în grila de test de 10x10m2. Eroarea medie obţinută cu primul simulator este de 1.6 m, iar pentru al doilea de 2 m. Prin simularea aplicaţiei de localizare în grila de test de 100x100m2 a fost obţinută o eroare medie de 2.09 m, valoare ce validează al doilea simulator. Totuşi, reflexiile nu au fost luate în considerare.

În cazul localizării în timp real, pe mai multe direcţii, spre deosebire de cele două simulatoare care folosesc aceeaşi corelaţie pe toate cele patru direcţii, ipoteza conform căreia se va obţine o eroare de localizare mai mare a fost testată folosind o reţea WSN cu mai multe mote-uri. Rezultatele obţinute folosind minimul de resurse disponibile confirmă înrăutăţirea preciziei. Totuşi, datorită densităţii foarte mari a reţelelor WSN, localizarea poate fi efectuată cu mai multe noduri-referinţă. Se observă astfel, o îmbunătăţire a preciziei de la 2.82 m (pentru 3 noduri-referinţă) la 2.6 m (pentru 6 noduri-referinţă). Deşi această îmbunătăţire nu este spectaculoasă, pentru un număr mai mare de noduri, precizia poate fi îmbunătăţită şi mai mult. Astfel, pentru 10 noduri-referinţă, eroarea de localizare poate fi de 2.35 m iar pentru 20 de noduri, de 1.67 m. În concluzie, comunicaţiile RF nu sunt candidatul ideal pentru o localizare precisă, dar, din punct de vedere energetic, sunt singura alternativă viabilă pentru reţele de achiziţie wireless care dispun de resurse limitate.


6. Concluzii finale şi contribuţii originale

Reţelele wireless, ad-hoc şi de senzori, prezintă interes în ceea ce priveşte achiziţia şi diseminarea informaţiilor legate de mediul înconjurător, cu consum energetic cât mai redus, cu scopul de a dezvolta sisteme complete atât conştiente de mediu cât şi eficiente energetic.

Soluţiile propuse vizează optimizări funcţionale (la baza cărora stau cerinţele de aplicaţie) şi energetice (eficienţa energetică dobândită cu constrângeri serioase ale resurselor) ale sistemelor de achiziţie wireless.

În Capitolul 1, au fost analizate reţelele de achiziţie wireless: ad-hoc şi WSN şi tehnologiile (majoritatea standarde IEEE) care pot satisface cerinţele stricte ale reţelelor WSN. Reţelele WSN, deoarece prevăd o densitate mare a nodurilor cu senzori şi efort colaborat al acestora, pot fi implementate numai cu limitări energetice severe. Standardul pentru ZigBee (802.15.4), care se adresează reţelelor WPAN de rată mică, reprezintă cea mai bună soluţie. Avantajele platformelor bazate pe ZigBee sunt costurile de implementare reduse, consumul mic de putere şi simplitatea cu care se configureză reţeaua. Reţelele Smart Dust, datorită dimensiunilor reduse ale componentelor, nu sunt adecvate pentru comunicaţii RF.

Capitolul 2, a analizat cerinţele specifice reţelelor wireless cu senzori şi provocările tehnologice impuse acestora, cu scopul de a modela elementele specifice nodului de reţea, ţinând cont de indicii de performanţă ce depind de aplicaţie. La baza modelării sistemelor wireless de achiziţie stau următoarele componente: senzorii şi dispozitivele de control, dispozitivele de comunicaţie, unitatea de comandă, spaţiul de memorie şi sursa de alimentare.

Dispozitivele de detectare pentru reţelele WSN sunt senzori pasivi omnidirecţionali, datorită consumului de putere modest. Comunicaţiile RF se bazează pe tehnologia ZigBee. Pe lângă consumul mic de energie, ZigBee are o putere de acoperire foarte bună şi cea mai mică rată a erorilor în medii cu zgomot mare. Unităţile de comandă pentru aceste reţele sunt microcontrolere, cum ar fi ATmega şi MSP 430, datorită flexibilităţii şi setului de instrucţiuni destinat procesării semnalelor în timp. Memoria pentru reţelele WSN este în mod obişnuit de tip flash, cu costuri şi capacitate avantajoase. Sursa de alimentare este autonomă, de regulă baterii primare. Obţinerea eficienţei energetice depinde de raportul dintre energia pentru comunicaţii şi cea pentru procesare (de regulă, de sute şi mii pentru WSN). În acest sens, sunt propuse mai multe tehnici, cum ar fi: CSIP, DVS şi adaptarea la ciclurile de putere.

În Capitolul 3, au fost dezvoltate şi evaluate diferite sisteme de achiziţie bazate pe reţelele de tip ad-hoc. Soluţiile pentru îmbunătăţirea performanţei acestora prevăd modelări energetice (durată de viaţă extinsă) şi funcţionale (precizie de achiziţie bună şi reducerea complexităţii). Pentru a extinde durata de viaţă a reţelelor ad-hoc, este configurată şi testată din punct de vedere al fiabilităţii o reţea de achiziţie cu module WN. S-a demonstrat experimental că adaptarea la ciclurile de putere are un impact semnificativ asupra fiabilităţii reţelei, durata de viaţă, pentru ciclu de lucru sub 1%, fiind astfel extinsă la o lună.

În medii industriale, cu zgomot electromagnetic intens, este studiată posibilitatea de a , prelucra şi transmite semnalul produs de o sculă de aşchiere în timpul prelucrării diferitelor materiale. Datorită nivelului scăzut al semnalului, este proiectat un amplificator cu sensibilitate bună la intrare şi câştig mare (A = 1000). Pe lângă sistemul de extragere şi prelucrare a semnalului vital, este dezvoltată şi o interfaţă wireless bazată pe reţeaua ad-hoc cu module WN, care să permită controlul de la distanţă al procesului. În urma analizei erorilor canalului RF, se poate concluziona că pentru adâncimi de prelucrare mici, până la 10 mm, canalul wireless funcţionează corect (adică, eroare aproximativ constantă, sub 1%). Pentru adâncimi mai mari transmisia pe canalul wireless este inadecvată, eroarea depăşind 2 %.

Pentru aplicaţii de monitorizare continuă, se optează de regulă pentru sisteme cablate, cum ar fi PXI şi GPIB. Interoperabilitatea reţelelor ad-hoc, cum este WN, cu aceste sisteme este posibilă atât timp cât partea de achiziţie este implementată cu PXI iar partea de comutare

45


cu module WN. Pentru a obţine o durată de viaţă acceptabilă , de exemplu, de peste 3 luni, s-a demonstrat că raportul dintre curentul necesar procesării şi cel pentru transmisii trebuie să depăşească valoarea de 100:1. Aceste valori sunt mai degrabă la îndemâna reţelelor de tip WSN (cu o durată de viaţă între 1 şi 2 ani, pentru rapoarte de peste 1000:1).

Totuşi, pentru aplicaţii de monitorizare continuă nepermanente în medii poluate şi/sau înguste, în care o infrastructură cablată nu este practică, se poate opta pentru o soluţie bazată complet pe comunicaţii wireless, cu condiţia ca eficienţa energetică să nu constituie o cerinţă. O astfel de aplicaţie prevede monitorizarea concentraţiilor de praf din aer de la distanţă prin comunicaţii Wi-Fi. Pe baza datelor colectate s-a obţinut distribuţia spaţială a concentraţiilor din aer. Pentru a reduce nivelul concentraţiilor periculoase (de PM 2.5 şi 10), sistemul de ventilaţie este pornit, fiind acţionat de la distanţă prin relee de tip WN (cu ZigBee).

În Capitolul 4 au fost modelate şi proiectate diferite antene sau sisteme de antene pentru comunicaţii cu dispozitive de profil scăzut (mote-uri). Analizând tipurile de antene destinate comunicaţiilor radio, se observă că antenele plane, adică antenele microstrip şi PIFA, prezintă dimensiuni foarte mici, şi astfel pot fi integrate foarte uşor pe orice suprafaţă. Miniaturizarea antenelor microstrip pentru reţele Smart Dust este analizată în acest sens.

În ciuda avantajelor antenelor microstrip, banda de frecvenţă este foarte redusă (1 – 3%), iar eficienţa este mică datorată pierderilor mari ale liniei de alimentare. Deoarece eficienţa antenei microstrip nu poate fi îmbunătăţită semnificativ, aceasta este sacrificată în vederea extinderii lărgimii de bandă. În acest sens, au fost evaluate cinci modele de tip disc alimentate coaxial. Pentru îmbunătăţirea performanţelor de radiaţie şi de bandă, acestea sunt prevăzute cu fante. Modelul de cavitate rezonantă este adaptat la comportamentul antenei, în vederea definirii structurii câmpului şi procesului de radiaţie pe frontiera fantelor la diferite frecvenţe. În funcţie de performanţele caracteristicilor de câmp, de radiaţie şi de câştig, obţinute experimental, este propus un sistem de antene discoidale cu fantă, dublu placat şi alcătuit din două perechi de antene. Lărgimea de bandă a antenei (pentru VSWR=2) este 3.1% pentru polarizarea orizontală, şi 13.5% pentru cea verticală, la frecvenţa de 1 GHz. Caracteristica de radiaţie orizontală este destul de omni-direcţională, în timp ce caracteristicile de câmp şi de câştig sunt modeste. Diametrul unei antene este mai mic de 4 cm, dar poate fi redus şi mai mult, cu costul unei benzi mult mai mici, ceea ce este posibil, mai ales în cazul polarizării verticale. Aşadar, miniaturizarea este posibilă în continuare.

Pentru comunicaţii de bandă largă, cum este UWB, pentru care, un canal necesită 500 MHz, antenele plate de tip F şi L pot reprezenta o soluţie mai bună decât antenele microstrip. Obţinerea caracteristicilor de performanţă ale acestora a fost realizată prin metoda FDTD. Au fost simulate trei tipuri de antene plate, şi anume: ILA, IFA şi PIFA. În urma dimensionării antenelor pentru ZigBee (2450 MHz), lărgimea de bandă (pentru VSWR=3) depăşeşte valoarea de 250 MHz, adică peste 10% din bandă. Aşadar, este posibilă obţinerea unei benzi de canal destul de largi, de peste 500 MHz, dar doar pentru frecvenţe mai mari de 5 GHz.

În Capitolul 5 au elaborate diferite proiecte de dezvoltare care să vizeze optimizări funcţionale şi energetice ale reţelelor WSN. Pentru caracterizarea fidelă a condiţiilor de propagare radio, a fost evaluată calitatea transmisiilor radio, cu indicatorul RSSI, atât în medii obişnuite (hol cu puţine obstacole) cât şi în medii industriale (hală cu zeci de maşini-unelte şi sute de obstacole mai mici). S-a demonstrat că variaţia RSSI depinde nu numai atenuarea cu distanţa dar şi de condiţiile de propagare (de regulă reflexii). Aşadar, în jurul maşinilor-unelte, folosind diagrame de radiaţie locale, au fost determinate zonele de umbră (la colţuri) şi culoarele de propagare favorabile transmisiilor (între colţuri). Pe baza variaţiei RSSI locale, au fost dezvoltaţi algoritmi de identificare a zonelor afectate de atenuare şi a celor prielnice comunicaţiilor radio. Gradul de detectare este între 70% şi 90% pentru maşini-unelte şi ansamble de obstacole, folosind algoritmul ‘4 cu 8’ Algoritmul pentru detectarea culoarelor


favorabile prezintă o rată de detectare de peste 80%. Aşadar, pe baza acestor algoritmi, sunt dezvoltate hărţi 2D sau 3D prin care poziţia nodurilor în reţeaua WSN poate fi optimizată.

Deoarece coexistenţa diferitelor tehnologii wireless în aceeaşi bandă cu ZigBee este problematică, datorită spectrului limitat al benzii ISM şi a diferitelor puteri de transmisie ale acestora, performanţa comunicaţiilor din reţea are de suferit (PER creşte). În urma evaluării comunicaţiilor ZigBee peer-to-peer (pe o rută fixă) afectate de Wi-Fi, Bluetooth şi un cuptor cu microunde, s-a observat că Wi-Fi provoacă cele mai multe probleme de coexistenţă (PER > 50% pentru rate mari). Deoarece reţelele WSN au o densitate mare de noduri, se pot adapta mai bine la aceste efecte, folosind mai multe rute. Prin adaptarea scenariului de testare la reţeaua WSN, sunt evaluate influenţele celor şase factori identificaţi (poziţia nodurilor, poziţia faţă de interferator, rata, canalul, numărul de noduri, puterea de transmisie) asupra PER şi întârzierilor din reţea. Setul de soluţii propus pentru îmbunătăţirea comunicaţiilor din reţea prevede o ţintă de 5% pentru PER, care totuşi poate fi atinsă în condiţii de spectru ocupat şi la rate mari pentru Wi-Fi, prin distribuirea unui număr mare de noduri în reţea, minim 20.

Cunoaşterea condiţiilor de propagare joacă un rol important în optimizarea aplicaţiei de localizare propuse. Folosind algoritmi de localizare simpli (ce îndeplinesc condiţiile de scalabilitate şi de complexitate redusă), adică WCL şi ML-modificat, precizia poate fi îmbunătăţită, atât timp cât corelaţia dintre calitatea comunicaţiilor (RSSI) şi distanţa de transmisie reflectă cât mai fidel condiţiile de propagare ale canalului radio. Deoarece erorile matematice pentru ML (în medie, sub 0.1%) sunt mult mai mici decât pentru WCL (în medie, 1.71%) iar valorile de RSSI, filtrate folosind FTJ şi apoi mediate, sunt corelate mai bine logaritmic, cu eroarea medie de 1.5%, decât pe baza ecuaţiei lui Friis, cu 2.5%, cele două simulatoare bazate pe comunicaţii peer-to-peer folosesc metoda ML cu corelaţie logaritmică. Eroarea de localizare medie obţinută cu primul simulator, în grila de test de 10x10 m2, este de 1.6 m, iar pentru cel de-al doilea de 2 m. Simularea aplicaţiei de localizare într-o grilă de 100x100 m2 prevede o eroare medie de 2.09m, ceea ce validează al doilea simulator. În acelaşi timp, deşi puterea de transmisie scade de la 0 dBm la -25 dBm, precizia nu are de suferit, ceea ce conduce la eficienţă energetică.

În cazul localizării în timp real, pe mai multe direcţii, în reţeaua WSN, este de aşteptat ca eroarea de localizare să crească. Totuşi, deoarece localizarea este efectuată cu mai multe noduri-referinţă, acest efect poate fi compensat. În aceeaşi grilă de testare, a fost estimată poziţia nodului mobil pentru mai multe noduri-referinţă: 3, 4, 5 şi 6. Eroarea de localizare se modifică de la 2.82 m (pentru 3 NodRef) la 2.6 m (6 NodRef). Se estimează că pentru 10 NodRef, eroarea de localizare va fi de 2.35 m, iar pentru 20 NodRef, de 1.67 m. Aşadar, comunicaţiile RF nu sunt ideale pentru a obţine o localizare foarte precisă, dar, sunt eficiente din punct de vedere energetic, mai ales pentru reţelele WSN, care prevăd resurse limitate.

6.1. Contribuţii

Contribuţii la cercetarea fundamentală:

- propunerea unui model matematic pentru îmbunătăţirea duratei de viaţă a reţelelor ad-hoc de tip WN în funcţie de ponderea perioadelor de activitate;

- evaluarea experimentată şi analitică a semnalelor de nivel scăzut produse de o sculă de aşchiere în timpul prelucrării diferitelor materiale şi afectate de zgomot;

- propunerea unui set de soluţii pentru îmbunătăţirea fiabilităţii unui sistem bazat pe interfaţa dintre strucruri cablate de achiziţie şi module de comutaţie wireless;

- elaborarea unui metode de identificare a zonelor cu concentraţii de praf ridicate prin diseminarea datelor preluate şi de reducere a nivelului de pulberi din aer;

47


- evaluarea performanţelor antenelor destinate comunicaţiilor wireless în vederea miniaturizării acestora;

- definirea structurii câmpului electric de frontieră şi a procesului de radiaţie al antenelor microstrip discoidale cu fante aplicând modelul de cavitate rezonantă;

- elaborarea unor modele de antene microstrip cu profil scăzut cu lărgime de bandă şi caracteristici de radiaţie îmbunătăţite;

- evaluarea performanţelor unor modele de antene de tip L şi F pentru comunicaţii de bandă largă;

- propunerea unor metode de identificare a surselor de atenuare şi a culoarelor de propagare favorabile în medii industriale pe baza variaţiei RSSI locale;

- elaborarea unui set de soluţii privind adaptarea în bandă a reţelelor WSN afectate de interferenţe;

- propunerea unei soluţii de îmbunătăţire a preciziei de localizare folosind metoda ML şi corelaţia logaritmică pentru reţele de tip WSN;

Contribuţii la cercetarea aplicativă:

- proiectarea sistemului analogic de extragere şi prelucrare a semnalului vital de control al prelucrării (aşchiere) cu reţele ad-hoc de tip ZigBee;

- implementarea sistemului de monitorizare şi control a concentraţiei pulberilor de praf din medii poluate cu reţele ad-hoc de tip ZigBee şi Wi-Fi;

- proiectarea sistemului de antene microstrip discoidale cu fante alimentate coaxial;

- implementarea modelului de simulare pentru antene PIFA de bandă largă;

- implementarea algoritmilor de detectare a maşinilor-unelte, ansamblelor de obstacole şi a culoarelor de propagare propice transmisiilor radio în hale industriale;

- implementarea modelelor de simulare pentru localizarea eficientă energetic şi adaptivă a nodurilor mobile pe baza comunicaţiilor peer-to-peer;

- implementarea algoritmului de localizare adaptivă în timp real pentru reţele de tip WSN;


BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ[1] Al-Karaki, J.N., Kamal, A.E. – Routing techniques in Wireless Sensor Networks: a survey, IEEE Wireless Communications, December 2004, Vol. 11, Issue 6, Pag.6-28[2] Baker, N. – Zigbee and Bluetooth, Computing and Control Engineering, Aprilie-Mai 2005, Vol.16, Issue 2, Pag.20-25[3] Balanis, C. A. – Antenna Theory: Analysis and Design, 3rd Edition, Wiley-Interscience, 2005[4] Balanis, C. A. – Modern Antenna Handbook, Wiley, Septembrie 2005[5] Bateman, A. - Digital Communications: Design for the Real World, Addison Wesley Longman Limited, 1999[6] Besenhard, J. O. – Handbook of Battery Materials, Wiley-VCH, Ianuarie 1999[7] Bing, B. – Emerging Technologies In Wireless LANs: Theory, Design, And Deployment, Cambridge University Press, 2008[8] Blumental, J., Grossman, R., Golatowski, F., Timmermann, D. – Weighted Centroid Localization in ZigBee-based Sensor Networks, Proceedings of Intelligent Signal Processing, Octombrie 2007, pag. 14–17[9] Bogdan, I. – Antene Microstrip: Îndrumar de Proiectare, 2008: http://staff.etc.tuiasi.ro/bogdani/Antene/PrAntMstrip.pdf[10] Callaway, E. H. – Wireless Sensor Networks: Architectures and Protocols, CRC Press, August 2003[11] Chen, Z. N. – Antennas for Portable Devices, Wiley, Mai 2007[12] Chen, Z. N., Chia, M. Y. W. – Broadband Planar Antennas: Design and Applications, Wiley, Februarie 2006[13] Chiu, C. W., Lin, F. L. – Compact Dual-band PIFA with Multi-resonators, Electronics Letters, Vol. 38, Iun. 2002, pag. 538–540[14] Cook, D. J., Das, S. – Smart Environments: Technology, Protocols and Applications, Wiley-Interscience, Noiembrie 2004[15] Cooklev, T. – Wireless Communication Standards: A Study of IEEE 802.11, 802.15, and 802.16, Standards Information Network/ IEEE Press, August 2004[16] Diţu, V. – Bazele Aşchierii Metalelor, Editura Matrix Rom, 2008[17] Diţu, V. – Noi aspecte privind relaţia de legătură dintre termocurent şi temperatură la aşchierea oţelului OLC45, Scientific Bulletin of “Tehnomus, Vol. I, Suceava, Mai 1997[18] Diţu, V., Mihail, L. – Studiul termocurentului de aşchiere la strunjirea oţelului OLC45 cu plăcuţe fixate mecanic tip TNUN 160412-P30, Bulletin of the 6th International Conference on “Tehnologii Moderne, Calitate. Restructurare” TMCR’03, Technical University of Moldova, Chişinău, Vol. I, pag.101-105, 2003[19] Doherty, L., Pister, K. S. J., El Ghaoui, L. – Convex position estimation in wireless sensor networks, Proc. IEEE Infocom 2001, Anchorage, AK, USA, Aprilie 2001[20] Ferrari, G., Medagliani, P., Di Piazza, S., Martalo, M. – Wireless Sensor Networks: Performance Analysis in Indoor Scenarios, Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking, Ianuarie 2007[21] Freeman, R. L. – Fundamentals of Telecommunications, 2nd Edition, Wiley-IEEE Press, Mai 2005[22] Fujimoto, K., Henderson, A., Hirasawa, K., James, J.R. – Small Antennas, John Wiley&Sons Inc., 1987[23] Gao, S.C. – Dual-polarized Microstrip Antenna Elements and Arrays for Active Integration, Shanghai Univ. Press, Shanghai, China, 1999[24] Garg, R., Bhartia, P., Bahl, I., Ittipiboon, A., Microstrip Antenna Design Handbook, Artech House, 2001, ISBN 0-89006-513-6[25] Ghavami, J. M., Michael, L. B., Kohno, R. – Ultra Wide Band Signals and Systems in Communication Engineering, John Wiley&Sons Ltd., 2nd edition, Ian. 2007[26] Godara, L. C., Barroso V. A. N. – Handbook of Antennas in Wireless Communication, CRC Press, Aug. 2001, ISBN 0849301246[27] Graffin, J., Rots, N., Pedersen, G. F. – Radiations Phantom for Handheld Phones, Technology Conference, 2000, IEEE VTS-Fall VTC 2000. 52nd, Vol.2, Pag. 853–866[28] Hill, J., Horton, M. , Kling, R. , Krishnamurthy, L. – The platforms enabling wireless sensor networks, Communications of the ACM, vol.47 nr.6, Iunie 2004 [29] Hill, J., Szewczyk, R., Woo, A., Hollar, S., Culler, D. E., Pister, K. S. J. – System Architecture Directions for Networked Sensors, Proceedings of the 9th International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, pp. 93–104, Cambridge, MA, 2000

49

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=990705&dl=GUIDE&coll=GUIDE&CFID=81393207&CFTOKEN=16214030

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=990705&dl=GUIDE&coll=GUIDE&CFID=81393207&CFTOKEN=16214030

http://eu.wiley.com/WileyCDA/Section/id-302479.html?query=Roger+L.+Freeman


[30] Hossain, E., Leung, K. – Wireless Mesh Networks: Architectures and Protocols, Springer, Noiembrie 2007[31] Huang, Y., Boyle, K. – Antennas: From Theory to Practice, Wiley, August 2008[32] Ilyas, H., Mahgoub, I. – Handbook of Sensor Networks: Compact Wireless and Wired Sensing Systems, CRC Press, Iulie 2004[33] Ilyas, M. – The Handbook of Ad Hoc Wireless Networks, CRC Press, Decembrie 2002[34] Jean-Charles, Y. T., Ungvichian, V., Barbosa, J. A. – Effects of Substrate Permittivity on Planar Inverted-F Antenna Performances, Journal of Computers, Vol.4, Nr.7, Iulie 2009[35] Kahn, M.J., Katz, R.H., Pister K.S.J – Emerging Challenges: Mobile Networking for "Smart Dust”: http://www-ee.stanford.edu/~jmk/pubs/jcn.00.pdf[36] Karl, H., Willig, A. – Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks, Wiley-Interscience, Octombrie 2007[37] Kiehne, H. A. – Battery Technology Handbook, 2nd Edition, CRC Press, August 2003[38] Kim, H. S., Song, J. H., Lee, S. – Energy-efficient traffic scheduling in IEEE 802.15.4 home automation networks, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 53, Nr.2, pag. 369–374, Mai 2007[39] Korobov, I. M. – Influenţa fenomenelor termoelectrice care apar în timpul aşchierii, asupra uzurii sculei, Stanki i instrument, Nr. 3, 1968[40] Kraus, J. D., Marhefka, R. J. – Antennas for all Aplications, 3rd Edition, McGraw-Hill Science/Engineering/Math, Noiembrie 2001[41] Krishnamurthy, S. – Platform-independent software enables true interoperability in Zigbee Networks, Portable Design, vol.13, Nr. 8, pag. 26–30, August 2007[42] Kumar, G., Ray, K. P. –Broadband Microstrip Antennas, Artech House Publishers, Noiembrie 2002[43] Li, Xiang-Yang – Wireless Ad Hoc and Sensor Networks, Cambridge University Press, Iunie 2008[44] Linden, D., Reddy, T. B. – Handbook of Batteries 3rd Edition, McGraw-Hill Professional, August 2001[45] Machedon-Pisu, M. – Range Tracking in Wireless Networks, Annals of DAAAM & Proceedings of the 19th DAAAM International Symposium, Trnava, Slovacia, Oct. 2008, Pag.773–774[46] Machedon-Pisu, M., Kerstesz, C.Z. – Formarea unei reţele wireless în Banda ISM care să fie optimă şi sigură pentru transmisii de date, AFASES, Mai 2008, Pag.532-539[47] Machedon-Pisu, M., Nedelcu, A.V., Alexandru, M., Romanca M., Morariu, G. – Monitoring Air Pollution In Industrial Environment With Wireless Interface, Annals of DAAAM & Proceedings of the 20th

DAAAM International Symposium, Viena, Austria, 2009[48] Machedon-Pisu, M., Nedelcu, A.V., Sandu, F., Szekely, I., Morariu, G. – Performance Analysis of Wireless Sensor Networks in Industrial Environment for Remote Control, SIITME, 14th Edition, Septembrie 2008, Pag.89-93[49] Machedon-Pisu, M., Nedelcu A.V., Szekely, I., Morariu, G., Miron, M., Kertesz, C. – Energy-efficient Tracking for Wireless Sensor Networks, International Workshop on Robotic and Sensors Environments, Lecco, Italia, Noiem. 2009, Pag.163–169[50] Machedon-Pisu, M., Szekely, I. – Reliability and Security Concerns in Low Rate Wireless Networks Inside Buldings and Outside, Buletinul Universităţii Braşov, Seria A1 2007, Pag.249-256[51] Machedon-Pisu, M., Szekely, I., Gavrus, R. – Efficient data propagation techniques and security concerns in Low-rate Wireless Personal Area Networks in Oudoor and Indoor scenarios, Proceedings of the 11th

OPTIM International Conference, Mai 2008, Vol.3, Pag.201-206[52] Machedon-Pisu, M., Szekely, I., Stoianovici, V. – Evaluating the industrial areas with high particulate concentration using a wireless Approach, 7th International Conference on Electromechanical and Power Systems, Iaşi, 2009[53] Machedon-Pisu, T., Machedon-Pisu, E., Machedon-Pisu, M. – Monitoring the Atmospheric Dust from Electric Arc Fusion welding in real-time, 1st International Conference on Manufacturing Enginnering, Quality and Production Systems (MEQAPS ’09), Braşov, 2009[54] Mathias, C. J., Phifer, L. – The evolving wireless landscape, Bussiness Communication Review, Aprilie 2005, Vol.35, Issue 4, Pag.18-23[55] Misic, J., Misic, V. – Wireless Personal Area Networks: Performance, Interconnection, and Security with IEEE 802.15.4, Wiley, Martie 2008


[56] Morariu, G., Alexandru, M., Miron, M., Romanca, M., Machedon-Pisu, M., Dobrescu, A. – Experiment-Supported Study On The Bipolar Disk Microstrip Antenna, Annals of DAAAM & Proceedings of the 20th DAAAM International Symposium, Viena, Austria, Noiem. 2009[57] Morariu, G., Miron, M., Alexandru, M., Machedon-Pisu, M., Romanca, M.. – The Influence Of Low Intensity Microwave Electromagnetic Field On Aqueous Solutions, Annals of DAAAM & Proceedings of the 20th DAAAM International Symposium, Viena, Austria, Noiem. 2009[58] Nedelcu, A., Sandu, F., Machedon-Pisu, M., Stoianovici, V. – Wireless-based Remote Monitoring and Control of Intelligent Buildings, International Workshop on Robotic and Sensors Environments, Lecco, Italia, Noiem. 2009[59] Nedelcu, A.V., Talaba, D., Stoianovici, V, Machedon-Pisu, M., Szekely, I. – Conceptual Integration of Wireless Sensor Networks with 3D Environment, Intenational Conference on Wireless Communications, Networking and Information Security (WCNIS), , Beijing, China, Iulie 2010, Vol. 2, Pag.446–450[60] Ohrtman, F., Roeder, K. – Wi-Fi Handbook: Building 802.11b Wireless Networks, McGraw-Hill, Aprilie 2003[61] Ott, D. N., Kumar, N., Peters, T. M. – Passive sampling to capture spatial variability in PM 10-2.5, Athmospheric Environment, Vol. 42, Issue 4, Feb. 2008, pg. 746-756[62] Pister, K.S.J., J.M. Kahn, B.E. Boser – Smart Dust: Wireless Networks of Millimeter-Scale Sensor Nodes, Electronics Research Laboratory Research Summary, 1999[63] Polastre, J., Szewczyk, R., Culler, D. – Enabling Ultra-Low Power Wireless Research, Proceedings of the Fourth International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN/SPOTS), Aprilie 2005[64] Pozar, D. M. – Microwave Engineering 3rd Edition, Wiley, 2007[65] Pozar, D. M. – New Results for Minimum Q, Maximum Gain, and Polarization Properties of Electrically Small Arbitrary Antennas, EuCAP, Martie 2009[66] Rao, S. – Estimating ZigBee Transmission in ISM Band,” EDN Europe, vol. 52, pag. 40-43, Iulie 2007[67] Romer, K., Mattern, F. – The Design Space of Wireless Sensor Networks, IEEE Wireless Communications, Decembrie 2004, Vol. 11, Issue 6, Pag.54-61[68] Shorey, R., Ananda, A., Chan, M.C., Ooi, W. T. – Mobile, Wireless, and Sensor Networks: Technology, Applications, and Future Directions, Wiley-IEEE Press, Martie 2006[69] Srinivasan, K., Levis, P. – RSSI is Under Appreciated, Proceedings of The Third Workshop on Embedded Networked Sensors (EmNets 2006) Cambridge, MA, Mai 2006[70] Stoianovici, V., Talabă, D., Nedelcu, A.V., Machedon-Pisu, M., Barbuceanu, F., Stavar, A. – A Virtual Reality Based Human-Network Interaction System for 3D Internet Applications, Proceedings of the 12th OPTIM International Conference, Braşov, Mai 2010, Pag.1076 – 1083[71] Strassberg, D. – Simple Networks, EDN Europe, Mai 2006, Vol.51, Issue 5, Pag.35-42[72] Sugano, M., Kawazoe, T., Ohta, Y., Murata, M. – Indoor Localization System using RSSI Measurement of Wireless Sensor Network based on Zigbee Standard, IASTED International Conference on Wireless Sensor Networks, Iulie 2006[73] Szekely, I., Stoianovici, V., Machedon-Pisu, M., Nedelcu, A. – Wireless Neural Signal Transmission in Biomedical Prosthetic Systems, SIITME, 15th Edition, Gyula, Ungaria, Septembrie 2009, Pag. 63-68[74] Willig, A., Matheus, K., Wolisz, A. – Wireless technology in industrial networks, Proceedings of the IEEE, Iunie 2005, Vol.93, Issue 6, Pag.1130-1151[75] Wilson, J., Patwari, N. – Through-Wall Motion Tracking Using Variance-Based Radio Tomography Networks, arXiv.org, Octombrie 2009[76] Wong, K. L. – Design of Nonplanar Microstrip Antennas and Transmission Lines, Wiley, 1999[77] Wong, K. L. – Planar Antennas for Wireless Communications, Wiley, Ianuarie 2003[78] Yacoub, M. D. – Wireless Tehnology: Protocols, Standards, and Techniques, CRC Press, Aprilie 2002[79] Yee, K. – Numerical Solution of Initial Boundary Value Problems involving Maxwell's Equations in Isotropic Media, IEEE Transactions of Antennas and Propagation, 1966[80] Yeo, C. L. – Active Microstrip Array Antennas, School of Computer Science and Electrical Engineering, University of Queensland, 2000: http://innovexpo.itee.uq.edu.au/2000/802533997/Thesis.pdf[81] Zahariadis, T. – Evolution of Wireless LAN and PAN Standards, Computer Standards and Interfaces, vol. 26, pp. 175–185, Mai 2004[82] Zhang, Y., Luo, J., Hu, H. – Wireless Mesh Networking: Architectures, Protocols and Standards, Auerbach Publications, Decembrie 2006

51

http://ieeexplore.ieee.org/search/wrapper.jsp?arnumber=1138693

http://ieeexplore.ieee.org/search/wrapper.jsp?arnumber=1138693


Energetical and Functional Optimizations of Acquisition Systems for Wireless Communications in the ISM Band

By forming an ubiquitous system that can function in any conditions, data can be accessed by anyone, from anywhere, anytime. The ad-hoc networks and WSNs appeal to the acquisition and dissemination of data regarding the medium, with the purpose of developing complete acquisition systems, both environmentally conscious and energy efficient. Regarding the functional and energetical performances of current acquisition systems, the thesis proposes the following solutions based on a wireless approach in the ISM Band:

- the accomodation to wireless technologies with/without low energy;- the design of the radio transmission/reception devices with low profile;- energetical/functional optimizations and projects for acquisition networks.The first part of the thesis focuses on the ad-hoc network and WSN characteristics and

architecture, on the technologies and platforms for the wireless acquisition systems.In the second part, different solutions for improving the performance of systems based

on ad-hoc networks are analyzed. A system for capturing low signals produced by cutting and a system for estimating and controlling the dust particles concentration are proposed. The energy efficiency is obtained by adapting to the operation states with different power consumption .

In the next section, a microstrip antenna system is designed for devices with low profile (Smart Dust), and a planar antenna for wide band communications (UWB).

In the last section, the functional and energetical optimizations for WSNs consist in: the recognition of attenuation sources and areas of favorable propagation, the amelioration of band coexistence (ISM Band) and the tracking accuracy improvement with low energy.


Prin formarea unui sistem cu capacitate nelimitată care să fie funcţional în orice condiţii, datele pot fi accesate instantaneu de către oricine, de oriunde, şi oricând. Reţelele ad-hoc şi de senzori (WSN) prezintă interes în ceea ce priveşte achiziţia şi diseminarea informaţiilor legate de mediul înconjurător, cu scopul de a dezvolta sisteme de achiziţie complete, atât conştiente de mediu cât şi eficiente energetic. Pentru îmbunătăţirea performanţelor funcţionale şi energetice ale sistemelor de achiziţie actuale, teza propune următoarele soluţii bazate pe o abordare wireless în Banda ISM:

- adaptarea structurilor cablate la tehnologii wireless cu/fără consum redus;- proiectarea dispozitivelor de emisie-recepţie radio de dimensiuni reduse;- optimizări energetice/funcţionale şi proiecte de dezvoltare în reţelele de achiziţie.Prima parte a tezei prezintă arhitectura şi caracteristicile reţelelor ad-hoc şi WSN, şi

tehnologiile şi platformele destinate sistemelor de achiziţie wireless.În a doua parte sunt analizate diferite soluţii pentru îmbunătăţirea performanţelor

sistemelor de achiziţie wireless bazate pe reţele ad-hoc. Sunt propuse două sisteme: pentru captarea semnalelor produse în urma proceselor de aşchiere şi pentru estimarea şi controlul concentraţiei de particule de praf din medii industriale. Eficienţa energetică este dobândită prin adaptarea modurilor de operare ale componentelor de reţea la ciclurile de putere

În următoarea secţiune este proioctat un sistem de antene de tip microstrip pentru dispozitive cu profil redus (Smart Dust), şi o antenă plată PIFA de bandă largă (UWB).

În ultima parte, optimizările funcţionale şi energetice pentru reţelele WSN prevăd: identificarea surselor de atenuare (zonelor de umbră) şi zonelor prielnice propagării, îmbunătăţirea coexistenţei în bandă (Banda ISM) şi a preciziei de localizare cu consum redus.


CURRICULUM VITAE

Name: Mihai MACHEDON-PISU

Date and place of birth: 06.04.1982, Piteşti

Address: Str. Griviţei, nr.57, bl.42, 500177 Braşov

E-mail: [email protected]

Education:2007 - 2010 – Ph.D. student, Department of Electronics and Computers,Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, „Transilvania” University of Braşov

2006 - 2008 – M.Sc. student, Digital Communication NetworksFaculty of Electrical Engineering and Computer Science, „Transilvania” University of Braşov

2001 - 2006 – Undergraduate student, Elelectrical Engineering and ComputersFaculty of Electrical Engineering and Computer Science, „Transilvania” University of Braşov

1997 - 2001 – „Grigore Moisil” High School, Braşov

Professional activity:2006 - 2007 – SMT engineer, Benchmark Electronics Braşov

Main research interests:Data Acquisition Techniques, Radio Communications, Wireless Sensor Networks

Scientific activity:Publications as single author:

1 international publication (1 ISI Proceedings)

Publications as first author:

5 international publications (1 ISI Proceedings, 2 IEEE Conferences)

2 national publications

Publications as co-author:

7 international publications (1 ISI Proceedings, 4 IEEE Conferences)

53

universitatea “transilvania” din...

Documents