Fuzzy Logic Control Based QoSManagement in Wireless Sensor/ActuatorNetworks                 Radu-Octavian CHIRITA
Introducere    WSN : Wireless Sensor Network    WSAN : Wireless Sensor/Actuator     Network    Folosirea intensa a senz...
WSN    Utilizare :            Observarea starii lumii reale            Strangere de informatii    Capacitati         ...
WSAN    Coexistenta senzori/actuatori    Actuatorii :             Interactioneaza;             Produc schimbari;    U...
Exemple QoS 1.   Sistem pentru prevenirea incendiilor       •   Trimitere raport in timp util       •   Actionare actuator...
Quality of Service    Caracteristici comune:              Incredere;              Promptitudine;              Robustet...
Cercetare si dezvoltare existente    Framework pentru comunicatii in timp real (detectare     evenimentelor, raportarea l...
Arhitectura managementului QoS    Senzorii: colecteaza date, le transmit wireless    Transmitere : Single-hop, Multi-hop...
FLC-QM(Fuzzy Logic Control based QoS Management)     Adaptarea ratei de esantionare     Mentinere DMR(deadline miss rati...
FLC-QM    Motivul:           Scaderea perioadei de esantionare -> Creste            incarcarea retelei, sanse mai mari d...
FLC-QM(principiul de functionare)     Un FLC-QM pentru fiecare senzor sursa     Functionare in maniera time-triggered  ...
FLC – Design    Input:           Eroarea de control a DMR e(k) = DMRʀ – DMR(k)           Variatia erorii de(k) = e(k) -...
FLC – Design   Functiile de apartenenta(st. sus)   Matricea asociativa(dr. sus)   Inferenta : max-min   Defuzzificare ...
Evaluarea Performantei    Simulare Matlbab    Protocol ZigBee    S1,S2,S3,S4 senzori sursa    S5 senzor sursa ce inter...
DMR: Clasic VS FLC - QM    S3,S4,S5 – inactivi;    S5 : ON         t=20s,           OFF       t=40s;    S3,S4 OFF pana ...
Perioada de esantionare FLC - QM  Perioadele sunt   ajustate dinamic, la   runtime  Motivul diferentei DMR              ...
FLC-QM(Avantaje)    Generalitate        Nu depinde de hardware sau tehnologia de retea        Aplicabil indiferent de p...
FLC-QM(Avantaje)    Nu este necesar un model al procesului    Folosirea controlului prin feedback    Input imprecis , O...
Concluzii    Ajustare dinamica    Mentinere ratare deadline sub un prag    Sistem eficient, robust, de incredere       ...
Referinte    Fuzzy Logic Control Based QoS Management in     Wireless Sensor/Actuator Networks     – Feng Xia, Wenhong Zh...
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

FLC-QM

104

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
104
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Transcript of "FLC-QM"

  1. 1. Fuzzy Logic Control Based QoSManagement in Wireless Sensor/ActuatorNetworks Radu-Octavian CHIRITA
  2. 2. Introducere  WSN : Wireless Sensor Network  WSAN : Wireless Sensor/Actuator Network  Folosirea intensa a senzorilor 2
  3. 3. WSN  Utilizare :  Observarea starii lumii reale  Strangere de informatii  Capacitati  Senzoriale;  Computationale;  Comunicationale;  De multe ori nu este indeajuns  Necesara prezenta unor actuatori 3
  4. 4. WSAN  Coexistenta senzori/actuatori  Actuatorii :  Interactioneaza;  Produc schimbari;  Utilizare in :  Automatizari in casa;  Control industrial;  Sisteme de calcul omniprezente, etc.  Cerinte stricte si variabile de QoS(Quality of Service) 4
  5. 5. Exemple QoS 1. Sistem pentru prevenirea incendiilor • Trimitere raport in timp util • Actionare actuatori rapida, mentinerea focului sub control 3. Smart Home  Simtire prezenta umana  Aprindere lumini  Intarzierile pot deveni suparatoare 5
  6. 6. Quality of Service  Caracteristici comune:  Incredere;  Promptitudine;  Robustete;  Adaptabilitate;  Metrici  Intarzieri  Pierderi de pachete  Ratare deadline  Incarcarea retelei  Greutati apar datorita:  Resurselor limitate : low-cost, low-power, rata de transfer mica  Topologie dinamica  Eterogenitate inerenta a nodurilor  Medii imprevibile 6
  7. 7. Cercetare si dezvoltare existente  Framework pentru comunicatii in timp real (detectare evenimentelor, raportarea lor si coordonarea actuatorului)  Protocol de routare constient de QoS  Protocol de transmitere date pentru WSAN-uri lossy si cu resurse limitate 7
  8. 8. Arhitectura managementului QoS  Senzorii: colecteaza date, le transmit wireless  Transmitere : Single-hop, Multi-hop  Modificari de retea -> modificare intarzieri, pierdere de pachete, incarcare retea 8
  9. 9. FLC-QM(Fuzzy Logic Control based QoS Management)  Adaptarea ratei de esantionare  Mentinere DMR(deadline miss ratio) sub un anumit prag 9
  10. 10. FLC-QM  Motivul:  Scaderea perioadei de esantionare -> Creste incarcarea retelei, sanse mai mari de coliziune  Cresterea perioadei de esantionare -> utilizare ineficienta a latimii de banda  Uneori o rata de esantionare mica este preferabila (app. sample-data control) 10
  11. 11. FLC-QM(principiul de functionare)  Un FLC-QM pentru fiecare senzor sursa  Functionare in maniera time-triggered  Aj calculeaza DMR  QM stabileste o noua perioada de esantionare h(i+1)  Perioada de esantionare a lui Si este constanta intr-un interval de invocare 11
  12. 12. FLC – Design  Input:  Eroarea de control a DMR e(k) = DMRʀ – DMR(k)  Variatia erorii de(k) = e(k) - e(k-1)  Output:  Variatia ratei de esantionare dh(k)=h(k+1) – h(k)  DMRʀ : rata de esec dorita 12
  13. 13. FLC – Design  Functiile de apartenenta(st. sus)  Matricea asociativa(dr. sus)  Inferenta : max-min  Defuzzificare : metoda centrului de greutate 13
  14. 14. Evaluarea Performantei  Simulare Matlbab  Protocol ZigBee  S1,S2,S3,S4 senzori sursa  S5 senzor sursa ce intervine; perioada de esantionare fixa la runtime;  S6 nod intermediar  A1,A2 actuatori  Perioada de esantionare noduri sursa : 10ms  DMRʀ=10% ; T(FLC)=1s 14
  15. 15. DMR: Clasic VS FLC - QM  S3,S4,S5 – inactivi;  S5 : ON t=20s, OFF t=40s;  S3,S4 OFF pana t=60s;  t=[20s,40s] : DMR(S1)~100%;  Dupa t=60s, mesajele rateaza deadline;  T=[0,20s] : DMR(S1)>DMR(S2); nod intermediar 15
  16. 16. Perioada de esantionare FLC - QM  Perioadele sunt ajustate dinamic, la runtime  Motivul diferentei DMR 16
  17. 17. FLC-QM(Avantaje)  Generalitate  Nu depinde de hardware sau tehnologia de retea  Aplicabil indiferent de protocolul de routare, topologia retelei  Scalabilitate  Solutie distribuita  Se implementeaza pentru fiecare nod  Simplitate  Algoritmul computational ieftin 17
  18. 18. FLC-QM(Avantaje)  Nu este necesar un model al procesului  Folosirea controlului prin feedback  Input imprecis , Output clar  Aplicabil si pentru control non-linear 18
  19. 19. Concluzii  Ajustare dinamica  Mentinere ratare deadline sub un prag  Sistem eficient, robust, de incredere 19
  20. 20. Referinte  Fuzzy Logic Control Based QoS Management in Wireless Sensor/Actuator Networks – Feng Xia, Wenhong Zhao, Youxian Sun, Yu-Chu Tian – Sensors 2007, 7, 3179-3191 20

×