Kireev A.O., Svetlov A.V. 보호 기술 분야의 무선 센서 네트워크

잘 정립된 용어 "무선 센서 네트워크"(WSN)는 소형 전자 장치의 분산, 자가 구성 및 내결함성 네트워크인 새로운 종류의 무선 시스템을 나타냅니다. 자율 소스영양물 섭취. 이러한 네트워크의 지능형 노드는 체인을 따라 메시지를 중계할 수 있어 송신기 전력이 낮고 결과적으로 시스템의 에너지 효율성이 높은 상당한 시스템 커버리지 영역을 제공합니다.

현재 특히 중요한 (핵, 정부, 군사) 시설에 인접한 영토에서 침입자의 존재, 그의 움직임 및 무단 행동에 대한 운영 정보를 얻기 위해 영토의 자동화 된 모니터링 조직에 많은주의를 기울입니다. 경계 또는 정찰 구역 책임 구역에 위치합니다(전방 구역 모니터링, 적의 후방 통신). 이러한 문제를 합리적으로 해결하기 위해서는 현재 사용되는 것과 근본적으로 다른 새로운 세대의 기술적 수단과 알고리즘을 사용해야 합니다. 이 분야에서 가장 유망한 방향은 무선 센서 네트워크의 생성으로 인식되어야 합니다. 이를 통해 넓은 영역에 대한 총체적인 표적 모니터링을 제공할 수 있습니다.

객체의 보안 시스템과 관련하여 WSS는 침입자를 감지 및 분류하고 좌표를 결정하고 이동 궤적을 예측해야 합니다. 분산 인텔리전스를 보유한 시스템은 예를 들어 오류가 발생하거나 일시적으로 작동하지 않는 노드를 우회하는 등 정보 흐름 방향의 변경을 독립적으로 보장하고 통제된 영역 전체와 중앙 지점으로의 안정적인 정보 전송을 구성합니다.

각 센서의 트랜시버가 실제로 물체 감지 센서가 되는 WSN도 유망합니다(네트워크 커버리지 영역에서 물체의 출현으로 인해 무선 채널의 캐리어 레벨을 낮추는 효과).

WSN에서 전송된 정보의 높은 신뢰성과 보호를 보장하려면 통신 채널의 특성 변화, 전파 방해, 가로채기 및 데이터 모방에 강한 자체 무선 프로토콜을 개발해야 합니다. 이 경우 확산 스펙트럼 기술인 DSSS(직접 숫자 시퀀스) 및 FHSS(주파수 도약) 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

데이터 전송 매체에 대한 액세스 메커니즘과 관련하여 시스템의 높은 에너지 효율성과 WSN에서 데이터 전파를 위한 최소 시간 지연에 대한 상호 배타적 요구 사항이 나타납니다. CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Media Access with Collision Avoidance)를 기본 알고리즘으로 사용하면 고유한 단점이 있습니다. 네트워크 장치는 지속적으로 공기를 수신하는 모드여야 하므로 전력 소비가 증가합니다. 완전히 비동기식 네트워크에서 이 알고리즘은 비효율적입니다.

이러한 상황에서 가장 수용 가능한 것은 동기화된 액세스(TDMA 시분할) 원칙과 경쟁 기반 액세스를 결합한 "슬롯" CSMA/CA 알고리즘입니다.

무선 센서 네트워크 분야의 개방형 표준 중 현재까지 ZigBee 표준만이 비준된 것으로, 기존에 채택된 802.15.4 표준을 기반으로 하며, 무선을 위한 물리계층(PHY)과 매체접근계층(MAC)을 기술하고 있다. 개인 영역 네트워크(WPAN). 이 기술은 원래 필요하지 않은 작업을 위해 개발되었습니다. 고속정보 이전. 그러한 네트워크의 장치는 초저전력 소비로 가능한 한 저렴해야 합니다.

ZigBee 솔루션의 확실한 장점 중 중요한 단점도 주목해야 합니다. 예를 들어, 세 가지 다른 종류의 장치(조정자, 라우터 및 터미널 장치)가 있으면 개별 요소에 장애가 발생한 경우 네트워크의 내결함성이 크게 줄어듭니다. 또한 이러한 구성은 시스템 설계 단계에서 장치 배치를 계획해야 하므로 토폴로지 변경에 대한 네트워크의 저항이 급격히 감소합니다.

이러한 모든 결점에는 메시 네트워크(다중 셀 P2P 네트워크)가 부족하여 각 노드가 전달 과정에서 패킷을 중계할 수 있습니다. 이러한 네트워크의 노드는 동일하고 상호 교환 가능합니다. 결과적으로 시스템의 확장성이 향상되고 내결함성이 향상됩니다.

무선 센서 네트워크 보안 시스템가능한 한 많은 영토를 통제해야 합니다. 이와 관련하여 개별 네트워크 노드 간에 무선 채널을 생성하기 위한 요소 기반을 선택하기 위한 주요 요구 사항 중 하나는 최대 통신 범위입니다. 433MHz 주파수 대역(러시아에서 무료로 사용 가능)에서의 작동은 2.4GHz 마이크로웨이브 대역(주요 범위의 ZigBee 장치가 생산됨)에서의 작동과 비교하여 많은 이점이 있습니다. 따라서 433MHz 대역에서 안정적인 통신 범위는 동일한 송신기 전력으로 2.4GHz 대역보다 몇 배 더 큽니다. 또한 433MHz 대역에서 작동하는 장치는 강수, 지형 변화, 나무 등과 같은 전파 경로에 있는 장애물의 작용에 대해 상당히 우수한 저항을 가지고 있습니다. 433MHz 전파는 다음과 같은 제한된 공간에서 훨씬 더 잘 전파됩니다. 2.4GHz 전파보다 지하철 터널, 도시 거리 등. 데이터 전송 속도에서 2.4GHz 대역의 이점은 보안 기술 분야에서 중요하지 않습니다. 전송되는 정보의 양이 일반적으로 중요하지 않고 수십 바이트로 제한되기 때문입니다(텔레메트리 제외).

따라서 물체 보호를 위한 WSN 사이트의 트랜시버 선택은 433MHz 대역에서 수행됩니다. 트랜시버는 에너지 효율이 높아야 합니다(공급 전압은

3.3V, 낮은 소비 전류), 영하 40 ... +85 °С의 온도 범위에서 작동합니다.

많은 ISM 트랜시버 IC 중에서 XE-MICS 트랜시버는 특별한 위치를 차지합니다. 무선 센서 네트워크에서 사용하려면 이 회사의 2개 칩이 적합합니다: XE1203F 및

이들은 직접(Zero-IF) 변환 방식에 따라 구축된 통합 단일 칩 반이중 트랜시버로, CPFSK(위상 차단) 및 NRZ 코딩이 없는 2레벨 주파수 편이 키잉을 제공합니다. 따라서 XEMICS 송수신기에서 구현되는 반송파 변조 방식을 통해 동작 주파수 대역을 합리적으로 사용할 수 있습니다.

XE1203F 및 XE1205F 트랜시버의 공통적인 것은 초저전력 소비입니다. 2.4 ... 3.6 V의 공급 전압 범위에서 작동, 소비 전류:

절전 모드에서 0.2µA;

수신 모드에서 14mA;

전송 모드에서 62mA(+15dBm) .

작동 주파수 대역: 433-435MHz. 온도 범위: 영하 40. +85°С. 트랜시버 수신기

신념은 서로 동일하며 직접 주파수 변환 방식에 따라 구축됩니다. 이 모듈에는 500Hz 단계의 시그마-델타 PLL을 기반으로 하는 주파수 합성기가 내장되어 있습니다.

수신기에는 수신 신호 RSSI(수신 신호 강도 표시기)의 수준 표시기가 있으며 출력 전력을 프로그래밍하는 기능과 결합하여 적응형 전력 관리 아이디어를 구현할 수 있습니다. 송수신기에는 주파수 제어 장치 FEI(Frequency Error Indicator)가 포함되어 있어 수신기 국부 발진기의 주파수 오프셋에 대한 정보를 얻고 AFC를 구성할 수 있습니다.

트랜시버에는 또한 트랜시버가 수신된 데이터 스트림에서 프로그래밍 가능한 단어(최대 4바이트)를 감지할 수 있도록 하는 패턴 인식 기능이 있습니다. 마지막 기능 WSN에서 모듈을 식별하는 데 사용할 수 있으므로 전송된 패킷의 오버헤드 바이트 수를 줄일 수 있습니다.

두 모듈의 주요 차이점은 사용에 명시되어 있습니다. 다양한 방법스펙트럼 확장.

XE1203F 트랜시버에는 하드웨어 DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 블록이 있습니다. DSSS 모드가 활성화되면 각 데이터 비트는 11비트 Barker 코드(101 1011 1000 또는 0x5B8h)로 인코딩됩니다. Barker 코드의 자기상관 함수에는 뚜렷한 자기상관 피크가 있습니다.

XE1203F와 달리 XE1205F 송수신기(및 이를 기반으로 하는 DP1205F 모듈)는 협대역 장치입니다. 2비트 구성 레지스터로 설정할 수 있는 내부 대역 통과 필터의 가장 작은 값은 10kHz입니다(특수 추가 세팅, 이 값을 7kHz로 줄일 수도 있습니다!). 이 경우 가능한 채널 수

이 기능을 통해 XE1205F는 특정 협대역 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 대역 축소는 데이터 전송률과 주파수 편차가 각각 4800비트와 5kHz를 초과하지 않는 경우 사용할 수 있으며, 기준 발진기 클럭 주파수가 안정성이 높은 공진기로 안정화되거나 주파수 보정이 사용되는 경우 사용할 수 있습니다.

송수신기는 16바이트 FIFO를 사용하여 전송 또는 수신된 데이터 바이트를 저장합니다. 데이터 바이트는 외부 표준 3선을 통해 FIFO 버퍼에서 송수신됩니다. 직렬 인터페이스 SPI.

협대역과 채널 간 전환 시 낮은 송신기 복구 시간(~150µs) 덕분에 XE1205F 트랜시버를 사용하여 FHSS(주파수 호핑 방법)를 사용하는 무선 시스템을 구축할 수 있습니다. 주파수 도약 방식은 전송을 위해 할당된 전체 대역폭을 일정 수의 주파수 채널로 나누는 것을 의미한다. 채널에서 채널로의 점프는 일부 시퀀스(예: 선형 또는 의사 무작위)에서 동기적으로 발생합니다.

XE1205F는 또한 동급 최고의 -121dBm 수신기 감도의 이점을 제공합니다.

데이터 전송 속도에 관해서는 Barker 코덱을 사용할 때 XE1203F 모듈의 기능은 보안 시스템에서도 불충분해 보입니다(1.154kbps). 이 표시기는 에너지 효율적인 WSN 구현을 허용하지 않습니다. CSMA/CA 프로토콜에서 제공하는 절전 시간이 너무 짧습니다.

물체 보호를 위한 무선 센서 네트워크 노드의 트랜시버는 다음 기능을 제공해야 합니다.

범위가 증가된 메쉬 네트워크 생성;

FHSS 스펙트럼 확산 기술의 물리적 계층 구현;

환경에 대한 액세스 수준에서 구현 - 액세스 동기화가 있는 "슬롯" CSMA/CA.

전술한 내용을 바탕으로 XE1205F 트랜시버 모듈을 사용하여 물체 보호를 위한 무선 센서 네트워크의 물리적 및 MAC 수준을 구성하는 것이 바람직하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

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사물 인터넷(IoT) 기술의 기업 버전은 오늘날 업계에서 활발히 사용되고 있습니다. EIoT(Enterprise Internet of Things)는 무선 센서 네트워크 및 제어를 사용하여 기업에 기계 및 장비를 제어하는 ​​새로운 방법을 제공합니다. 유선 전원 공급 장치에 연결하지 않고 작은 배터리로 구동되는 무선 센서는 이전 세대 제어 장치에 완전히 액세스할 수 없는 장소의 산업 환경에 배치할 수 있습니다.

EIoT는 산업뿐만 아니라 의료, 금융 서비스 등 이 영역에서 무선 기술 구현에 대한 가장 까다로운 요구 사항을 충족하기 위해 시스템 및 장비의 안정성, 보안 및 상호 운용성을 개선했습니다. EIoT는 이러한 요구 사항을 해결합니다. 무엇에 의해 지역 명세서이 새로운 기술의 설계 요소는 덜 중요한 소비자 또는 상업용 응용 프로그램을 위해 설계된 기존 장치의 유사한 IoT 기술보다 훨씬 우수합니다.

EIoT 문제

EIoT 지원 센서 및 제어는 거의 모든 곳에서 작동할 수 있습니다. 산업 환경, 그러나 모든 산업 장비가 무선 네트워크에서 사용하기에 이상적이지는 않기 때문에 지금까지는 운이 더 중요했습니다. IoT 배포에는 서로 관련되어 있지만 겉보기에는 모순되는 두 가지 요소가 있기 때문입니다.

1. 저전력 소모의 근거리 기술과 관련된 센서 및 제어 장치를 사용하여 설치되는 장치 자체의 무선 네트워크.
2. 이미 더 먼 거리에 있는 다른 장비, 컨트롤러 및 네트워크의 일부와 상호 작용하는 IoT 센서 네트워크입니다.

쌀. 1. 도심에서 멀리 떨어진 애플리케이션과 전통적인 통신 서비스는 LoRa와 같은 에너지 효율적인 통신 프로토콜을 사용하여 글로벌 네트워크를 구성할 수 있습니다.

산업 환경에서 종종 가장 큰 장애물은 장거리에서 안정적인 통신의 불가능입니다. 이 문제의 원인은 간단합니다. 유선 케이블을 통해 또는 타워를 통한 신호 전송을 사용하여 수행되는 통신입니다. 셀룰러 통신, 산업 장비 위치에서 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 또한 한 통신 세션에서 센서의 여러 데이터 패킷을 전달하기 위해 셀룰러 서비스를 사용하는 데 드는 비용은 경제적인 관점과 순수한 기술적인 고려 사항 모두에서 의미가 없습니다. 또한, 센서 및 통신 장치의 전원 공급 문제가 종종 발생하여 장비 또는 인프라가 산업 네트워크에서 직접 전원이 공급되지 않는 원격 장소에서 구성하기가 매우 어렵습니다.

정착지에서 셀룰러 통신이 광범위하게 적용되고 있음에도 불구하고 일부 지역에서는 조직화를 위한 신뢰할 수 있는 서비스가 없습니다. 무선 통신. 이것은 고립된 오일 및 가스 장비 또는 파이프라인 운송, 상수도 및 폐수 시스템(그림 1) 등과 같은 산업 장비의 원격 위치 및 농촌 지역에서 일반적인 문제입니다. 이러한 사이트는 또한 가장 가까운 기술 서비스에서 멀리 떨어져 있는 경우가 많습니다. 장치의 적절한 기능을 점검하는 직원. 때로는 엔지니어가 장비에 도착하여 검사하는 데 하루 종일 또는 심지어 며칠이 걸립니다. 그러한 외딴 지역에서 기꺼이 일하는 전문가를 찾는 것은 종종 어렵고 쉬운 일입니다. 제한된 통신 범위로 인해 원격 사이트에서는 EIoT 지원 센서 및 제어가 매우 드물기 때문에 저전력 광역 네트워크(LPWAN)가 여기에서 구출됩니다.

BLE 및 LPWAN

가장 널리 사용되는 무선 기술 EIoT 시스템의 근거리 블루투스 저에너지 기술 - BLE(Eng. 블루투스 낮음에너지, Bluetooth Smart라고도 함). EIoT용 BLE의 인기가 높은 주된 이유는 에너지 효율성으로 인해 센서와 제어 장치가 매우 낮은 배터리 소모로 오랫동안 작동할 수 있기 때문입니다. BLE는 절전 주기, 대기 및 활성 주기를 관리합니다. BLE는 또한 RF 신호의 강도로 인해 널리 사용되며, 이 기술은 이 기술을 통해 높은 수준의 고주파 노이즈가 발생하는 어려운 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있습니다. 디지털 신호컴퓨터 장비로부터 그리고 전파 전파에 물리적 장애물이 있는 경우에도 마찬가지입니다. 그러나 아시다시피 이러한 모든 요소는 산업 환경에 익숙합니다.

EIoT 구현을 위한 프로젝트에서 근거리 통신 구성의 기반이 되는 것은 BLE 기술입니다. 또한 이미 운영 중인 산업 설비와 아직 설계 중인 산업 장비 단지 모두에서 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 BLE 지원 장치 네트워크는 명령을 수신하고 더 먼 거리에서 데이터를 릴레이하는 방법이 필요합니다. 양방향 Wi-Fi 또는 셀룰러 신호를 허용하는 기존 통신 인프라에 의존하는 것은 이러한 센서 및 제어 네트워크의 적용을 제한하는 장벽으로 인해 불가능합니다. BLE와 LoRa 기술의 초범위 및 에너지 효율성을 결합하여 기업은 통신 인프라 및 전력 인프라를 사용할 수 없는 장소에 EIoT를 배치할 수 있었고, 이는 차례로 인터넷 구현의 지리를 확장했습니다. 기술의.

쌀. 2. 센서는 먼저 LoRa 클라이언트에 연결한 다음 LoRa 게이트웨이를 통해 연결합니다.

LoRa WAN 프로토콜은 배터리 교체 없이 수년간 IoT 네트워크와 안전한 양방향 데이터 전송 및 통신을 제공하기 때문에 LPWAN인 경우가 많습니다. LoRa 기술을 사용할 경우 최대 약 16km 거리에서 신호 송수신이 가능하며, 필요에 따라 중계기(repeater)는 이 거리를 수백km로 늘릴 수 있다. 무화과에. 그림 2는 LoRa가 작동하는 방식을 보여줍니다. IoT 애플리케이션의 경우 LoRa는 경제적 특성과 기능으로 인해 다음과 같은 많은 이점을 가지고 있습니다.

• LoRa는 BLE와 마찬가지로 초저전력 기술이기 때문에 배터리로 구동되는 IoT 장치 네트워크에서 작동할 수 있으며 잦은 유지 관리 없이 긴 배터리 수명을 제공할 수 있습니다.
• LoRa 노드는 저렴하며 기업이 셀룰러 시스템을 통한 데이터 전송 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 광섬유 또는 구리 케이블 설치를 제거할 수 있습니다. 이것은 원격에 위치한 센서와 장비를 연결하는 데 있어 주요 재정적 장벽을 제거합니다.
• LoRa 기술은 다음과 잘 작동합니다. 네트워크 장치복잡한 산업 환경을 포함하여 실내에 배치됩니다.
• LoRa는 수백만 개의 노드를 지원하여 확장성과 상호 운용성이 뛰어나며 공용 및 사설 데이터 네트워크와 양방향 통신 시스템에 연결할 수 있습니다.

따라서 다른 LPWAN 기술은 장기적으로 IoT 솔루션 구현에서 통신 범위 문제만 해결할 수 있지만 LoRa 기술은 이를 위한 양방향 통신, 방해 전파 방지 및 높은 정보 콘텐츠를 제공합니다.

LoRa에는 또한 중요한 단점이 있습니다. 처리량. 따라서 스트리밍 데이터가 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 그러나 이러한 제한은 때때로 작은 데이터 패킷만 전송되는 광범위한 IoT 응용 프로그램에 대한 사용을 방해하지 않습니다.

상호 작용

쌀. 3. 다음을 포함하는 Laird의 RM1xx 모듈 커뮤니케이션 능력 LoRa 및 Bluetooth 무선 네트워크 프로토콜용

LoRa의 잠재력은 BLE와 같은 기술과 결합될 때 두 배입니다. 함께 EIoT 네트워크의 기능을 향상시키는 단거리 및 장거리 통신을 위한 초저전력 무선 기능 세트를 제공합니다. 예를 들어, 도시 지역의 중심부는 이제 전통적인 통신 인프라에서 독립된 BLE 센서 네트워크의 기반이 되는 몇 개의 LoRaWAN 게이트웨이로 덮일 수 있습니다. 따라서 LoRa와 BLE의 공생은 사물 인터넷의 광범위한 구현에 장벽이 있는 대도시와 소도시 모두에서 IoT 확장에 대한 많은 장벽을 제거합니다. 그러나 LoRA와 BLE 조합의 가장 큰 수혜자는 무선 센서, 제어 및 기타 장비로, 이제 문자 그대로 아무 제한 없이 설치할 수 있습니다(그림 3). 이것이 BLE의 특별한 장점입니다. BLE는 또한 이러한 장치가 예를 들어 원격 무선 디스플레이로 사용되는 스마트폰이나 태블릿에서 제어되는 통합 단거리 네트워크에서 함께 작동할 수 있도록 합니다. 이 번들에서 BLE의 모바일 기능을 기반으로 하는 LoRa 기술은 일종의 라디오 중계국, 장거리 데이터를 송수신할 수 있습니다. 또한, 이러한 거리는 신호 전송을 위한 간단한 게이트웨이에 의해 증가될 수 있습니다.

이미 많다 좋은 예, LoRa와 BLE 페어링을 통해 EIoT 네트워크가 완전히 다른 기술 수준확장을 늘리십시오.

21세기의 거의 모든 삶의 영역은 정보통신기술(ICT)에 의존하고 있습니다. 데이터는 사람뿐만 아니라 모든 종류의 지능형 시스템에 의해 교환되며, 휴대전화, 웨어러블 기기, ATM, 센서. 최소 50억 개의 장치가 이미 사물 인터넷에 연결되어 있습니다. 산업, 에너지, 농업, 쇼핑 센터, 박물관, 사무실, 주거용 건물과 같은 대규모 단지의 기능은 해당 지역의 상황을 지속적으로 모니터링하는 것과 관련이 있습니다. 민감한 센서는 실시간으로 장비의 상태, 장치 간의 상호 작용 구성을 모니터링하고 교체 필요성에 대해 경고합니다. 비상 상황. 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 장치와 데이터 센터 간에 데이터를 쉽고 편리하게 공유할 수 있는 방법이 필요합니다.

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무선 센서 및 제어 장치로 구성되고 지능형 알고리즘을 사용하여 자가 구성이 가능한 무선 센서 네트워크(WSN, Wireless Sensor Networks)는 인간의 건강, 상태를 모니터링하는 데 사용할 대규모 전망을 보여줍니다. 환경, 생산 및 운송 시스템의 기능, 다양한 자원의 회계 등. 뉴스레터의 이번 호는 무선 센서의 지속적인 작동 및 현대 경제의 두 가지 영역에서의 응용과 관련된 WSN 분야의 기술 동향을 제시합니다. 첨단 제조(첨단 제조) 및 "스마트 » 에너지(스마트 그리드).

자동 로딩 터치 장치

무선 센서 네트워크의 개발을 위해서는 전원 공급 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 유망한 추세는 외부 소스에서 변환된 최소 에너지 소비로 내구성 있는 자율 장치를 만드는 것입니다.

예를 들어 무선 터치 장치는 송신기(예: RFID(무선 주파수 식별) 장치 또는 비접촉식 스마트 카드)에서 전송된 무선 에너지로 전원을 공급받을 수 있습니다. 이 에너지는 장치에서 센서를 재충전하고 제어 대상의 현재 상태에 대한 정보로 응답 신호를 생성하는 데 사용됩니다.

또 다른 방법은 수동 에너지 변환입니다. 외부 환경(에너지 수확): 태양열(상당히 맑은 날씨의 건물 외부), 열, 기계적 진동 에너지(근처 장치 - 조립 기계, 컨베이어 등), 센서 자체의 진동 에너지(웨어러블 장치의 경우) , 주변 전기 제품(Wi-Fi 포함)의 배경 무선 방출.

효과 사용된 전원의 고독성 폐기물을 줄임으로써 환경에 대한 부정적인 영향을 줄입니다. 자동 로딩 사용 터치 장치발전에 기여할 것입니다 무선 장치"사물 인터넷", 개인화 의료(인간의 건강 지표를 모니터링하는 웨어러블 및 이식 가능 장치), 에너지, 산업(특히 위험한 산업) 및 기타 분야의 환경 친화적인 기술(녹색 기술).

시장 추정 301억 2020년까지 세계에는 301억 개의 무선 장치가 있을 것입니다. 자동 로딩 장치의 잠재적 점유율은 30-65%에 이릅니다. 추세의 최대 발현은 2020-2030년에 예측됩니다.

드라이버 및 장벽 무선 기기의 소형화 및 비용 절감으로 인해 트렌드의 관련성이 지속적으로 증가하고 있습니다. 현재 무선센서는 외부환경에서 변환된 에너지가 부족하여 복잡한 장비의 상태를 모니터링하고 주기적으로 데이터처리센터로 정보를 보내야 하는 방향의 발전에 걸림돌이 되고 있다.

무선 센서 네트워크 기반 첨단 생산 실현

자원 및 생산 능력의 불합리한 사용, 다량의 오염 폐기물 생성, 기업의 시설 상태에 대한 지속적인 모니터링 부족 - 이러한 문제 및 기타 현대 산업 문제는 선진 제조 모델로의 전환을 촉진합니다. 이는 ICT 및 지능형 시스템, 특히 로봇 및 무선 센서 네트워크의 광범위한 사용뿐만 아니라 신소재 및 환경 친화적인 기술(녹색 기술)의 사용이 특징입니다.

산업용 무선 센서 네트워크(IBSS, 산업용 무선 센서 네트워크) - 고급 생산 구현에서 가장 중요한 요소입니다. 상호 연결된 무선 센서 세트 및 정보 시스템, 센서의 데이터를 처리하고 제어 장치를 사용하여 제어 대상과 상호 작용합니다. 이러한 자동화 시스템은 기업의 지표 변화에 대응하고 사고 및 문제 상황을 직원에게 알리고 장비 사용의 효율성을 분석하고 환경 오염 수준과 폐기물 발생량을 평가합니다.

효과 선진 생산의 구현은 대기업의 공정 제어의 효율성, 정확성 및 유연성과 제품 품질을 높이고 자원 최적화 및 병목 현상 식별 문제를 해결합니다. 자동화로 인한 생산 위험 최소화 및 배출 감소는 환경에 대한 산업적 부담을 크게 줄입니다.

시장 추정 38억 달러 2017년에는 산업용 무선 센서 네트워크의 시장 규모에 도달할 것입니다. IBSS의 대량 분포는 2017-2020년까지 예측됩니다.

드라이버 및 장벽 자체 로딩 센서 장치 개발, 디지털 제어로 전환 생산 설비, 로봇 시스템의 대량 도입은 추세의 발전을 자극합니다. 무선 센서 네트워크의 표준화 부족과 많은 산업 기업의 구식 ICT 인프라가 첨단 제조 모델로의 전환을 늦추고 있습니다.

"스마트" 그리드

전기의 비합리적인 사용에 대한 세계적인 문제는 특히 러시아와 관련이 있습니다. 높은 발전 비용은 생산 비용을 증가시켜 최종 소비자에게 이중 부담을 줍니다. 에너지 시스템의 효율성과 신뢰성을 개선하기 위해 많은 국가에서 "스마트" 에너지 네트워크(스마트 그리드) 개념으로 이동하고 있습니다.

이러한 네트워크는 연결된 모든 발전 소스, 주 및 배전 네트워크 및 전력을 소비하는 개체를 실시간으로 관리합니다. "스마트" 그리드를 관리하기 위해 무선 센서 네트워크가 사용되어 다양한 섹션에서 에너지 생산 및 에너지 소비량을 제어합니다. 정보 시스템의 도움으로 네트워크에서 최적의 에너지 분배가 계산되고, 다른 계절과 시간대에 대한 예측이 이루어지며, 에너지 생성과 공급이 동기화되고, 전력선의 안전이 모니터링됩니다. 전력망의 효율성을 높이기 위해 활동이 감소한 기간 동안 중요하지 않은 요소는 꺼집니다.

효과 전원 시스템의 장치를 지속적으로 모니터링하고 제어하여 정전을 줄입니다. 생산 비용을 크게 절감하면 산업, 사회 영역 및 환경에 긍정적인 영향을 미칩니다(현재 러시아에서는 대기 오염에서 에너지가 차지하는 비율이 26.8%로 다른 지역에 비해 최대값임).

시장 추정 630억 달러 2020년까지 연간 평균 성장률이 8% 이상인 스마트 그리드 기술의 글로벌 시장 규모가 될 것입니다. 2018–2025년 - 추세의 최대 발현 기간.

드라이버 및 장벽 보다 엄격한 환경 규제 및 표준의 도입으로 이러한 추세가 가속화되고 있습니다. 러시아 스마트그리드 도입의 적기는 전력산업 기반시설의 계획된 리뉴얼이다. 스마트 그리드 개념으로의 전환은 산업의 대규모, 높은 비용 및 기술 갱신에 소요되는 상당한 시간으로 인해 복잡합니다. 전력망 현대화 중 발전소의 주기적인 정지는 소비자 기업의 문제입니다.

글로벌 기술 동향 모니터링은 국립 연구 대학 경제 대학의 기초 연구 프로그램의 일환으로 고등 경제 대학 ()의 통계 연구 및 경제 지식 경제학 연구소에서 수행합니다.

트렌드레터를 준비하는 데 사용된 소스는 다음과 같습니다. 2030년까지 러시아 연방의 과학 기술 발전 예측(prognoz2030.hse.ru), 과학 저널 자료 "선견"(foresight-journal.hse.ru), 데이터 과학의 웹, 궤도, idc.com,marketsandmarkets.com, wintergreenresearch.com, greentechmedia.com, greenpatrol.ru 등

일반적인 무선 센서 네트워크의 아키텍처

무선 센서 네트워크무선 채널을 통해 상호 연결된 많은 센서(센서) 및 액추에이터의 분산된 자체 구성 네트워크입니다. 또한 이러한 네트워크의 적용 범위는 한 요소에서 다른 요소로 메시지를 중계하는 기능으로 인해 수 미터에서 수 킬로미터에 이를 수 있습니다.

역사 및 범위

센서 네트워크의 첫 번째 프로토타입 중 하나는 잠수함을 감지하고 식별하도록 설계된 SOSUS 시스템으로 간주될 수 있습니다. 무선 센서 네트워크 기술은 1990년대 중반에 비교적 최근에 활발히 발전하기 시작했습니다. 그러나 21세기 초에 와서야 마이크로 전자공학의 발전으로 그러한 장치를 위한 상당히 저렴한 요소 기반을 생산할 수 있었습니다. 최신 무선 네트워크는 주로 ZigBee 표준을 기반으로 합니다. 상당한 수의 산업 및 시장 부문(제조, 다른 종류운송, 생명 유지, 보안) 센서 네트워크 구현을 위한 준비가 완료되었으며 이 숫자는 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 기술 프로세스의 복잡성, 생산 개발, 보안, 자원 관리 및 재고 사용 부문에서 개인의 요구 확대로 인한 것입니다. 반도체 기술의 발달로 산업, 주택 및 공공 서비스, 가정에서의 센서 네트워크의 응용과 관련된 새로운 실제 과제와 이론적인 문제가 나타납니다. 저비용 무선 센서 제어 장치를 사용하면 다음과 같은 원격 측정 및 제어 시스템 적용을 위한 새로운 영역이 열립니다.

• 진동, 온도, 압력 등과 같은 매개변수를 제어하기 위해 액추에이터의 가능한 고장을 적시에 감지합니다.
• 모니터링 대상의 원격 시스템에 대한 실시간 액세스 제어
  • 박물관 가치 보호 보장
  • 전시회 회계
  • 전시품 자동 수정
• 산업 자산의 검사 및 유지 관리 자동화
• 상업 자산 관리;
• 에너지 및 자원 절약 기술의 구성 요소로 응용;
• 환경의 생태학적 매개변수 제어

센서 네트워크의 오랜 역사에도 불구하고 센서 네트워크를 구축한다는 개념은 최종적으로 구체화되지 않았으며 특정 소프트웨어 및 하드웨어(플랫폼) 솔루션에서 표현되지 않았습니다. 현재 단계에서 센서 네트워크의 구현은 산업 작업의 특정 요구 사항에 크게 의존합니다. 아키텍처, 소프트웨어 및 하드웨어 구현은 집중적인 기술 형성 단계에 있으며, 이는 미래 제조업체를 위한 기술적 틈새를 찾기 위해 개발자의 관심을 끌고 있습니다.

기술

무선 센서 네트워크(WSN)는 센서(온도, 압력, 빛, 진동 수준, 위치 등을 위한 센서)가 장착된 모트와 주어진 무선 범위에서 작동하는 신호 트랜시버와 같은 소형 컴퓨팅 장치로 구성됩니다. 유연한 아키텍처, 설치 비용 절감은 무선 스마트 센서 네트워크를 다른 유무선 데이터 전송 인터페이스와 구별합니다. 특히 상호 연결된 장치가 많은 경우 센서 네트워크를 통해 최대 65,000개의 장치를 연결할 수 있습니다. 무선 솔루션 비용의 지속적인 감소, 작동 매개변수의 증가로 인해 원격 측정 데이터, 원격 진단 및 정보 교환 수집을 위한 시스템에서 유선 솔루션에서 점진적으로 방향을 변경할 수 있습니다. "감각 네트워크"는 오늘날 잘 정립된 용어입니다. 센서 네트워크), 개별 요소의 분산, 자가 구성, 내결함성 네트워크를 의미하며 특별한 장치 설치가 필요하지 않습니다. 각 센서 네트워크 노드는 다음을 포함할 수 있습니다. 다양한 센서환경 제어, 마이크로컴퓨터 및 무선 송수신기용. 이를 통해 장치는 측정을 수행하고 초기 데이터 처리를 독립적으로 수행하며 외부 정보 시스템과의 통신을 유지할 수 있습니다.

802.15.4/ZigBee 중계 단거리 무선 기술, "센서 네트워크" WSN - 무선 센서 네트워크), 리소스 및 프로세스를 모니터링하고 관리하기 위한 자체 구성 내결함성 분산 시스템 개발의 현대적인 방향 중 하나입니다. 오늘날 무선 센서 네트워크 기술은 센서의 작동 시간에 중요한 모니터링 및 제어 작업을 해결할 수 있는 유일한 무선 기술입니다. 무선 센서 네트워크에 결합된 센서는 정보를 수집, 처리 및 전송하기 위해 지역적으로 분산된 자체 구성 시스템을 형성합니다. 주요 응용 분야는 물리적 매체와 물체의 측정된 매개변수를 제어하고 모니터링하는 것입니다.

채택된 IEEE 802.15.4 표준은 저속 무선 개인 영역 네트워크를 위한 무선 채널 접근 제어와 물리 계층, 즉 OSI 네트워크 모델에 따른 2개의 하위 계층을 기술하고 있다. "클래식" 센서 네트워크 아키텍처는 일반적인 RC2200AT-SPPIO 노드의 예를 포함하는 일반적인 노드를 기반으로 합니다.

• 무선 경로;
• 프로세서 모듈;
• 배터리;
• 다양한 센서.

일반적인 노드는 세 가지 유형의 장치로 나타낼 수 있습니다.

• 네트워크 조정자(FFD - 완전 기능 장치);
  • 네트워크 매개변수의 글로벌 조정, 구성 및 설정을 수행합니다.
  • 세 가지 장치 유형 중 가장 복잡하며 가장 많은 메모리와 전원 공급 장치가 필요합니다.

• 전체 기능 세트가 있는 장치(FFD - 완전 기능 장치);
  • 802.15.4 지원
  • 추가 메모리 및 전력 소비를 통해 네트워크 조정자 역할을 할 수 있습니다.
  • 모든 유형의 토폴로지 지원("포인트 투 포인트", "별", "트리", "메시 네트워크");
  • 네트워크 조정자 역할을 할 수 있는 능력;
  • 네트워크의 다른 장치에 액세스하는 기능
• (RFD - 기능 감소 장치);
  • 제한된 802.15.4 기능 세트를 지원합니다.
  • 지점간, 스타 토폴로지 지원;
  • 조정자 역할을 하지 않습니다.
  • 네트워크 조정자와 라우터를 호출합니다.

메모

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이 초록은 다음을 기반으로 합니다.

열쇠 고리에서 유모차에 이르기까지 가능한 모든 것에 수억 개의 반도체 센서가 통합되는 날이 가깝습니다. 그리고 이들 모두는 지능형 센서 역할을 할 뿐만 아니라 정보의 기본 처리를 수행하고 서로 상호 작용하여 단일 무선 센서 네트워크를 형성할 수 있습니다. 동시에 내장형 소형 배터리가 몇 년, 즉 센서의 전체 수명 동안 지속되기 때문에 이러한 센서는 실제로 전기를 소비하지 않습니다. 개념적으로 새로운 유형이 될 것입니다. 컴퓨터 시스템무선 센서 네트워크로 작동합니다. 이러한 네트워크를 Ad-hoc 무선 센서 네트워크라고 합니다. Ad-hoc이라는 용어는 IEEE 802.11b 표준과 같은 최신 무선 네트워크에서 차용되었습니다. 이러한 무선 네트워크에는 인프라 모드와 Ad-hoc의 두 가지 상호 작용 모드가 있습니다. 인프라 모드에서 네트워크 노드는 서로 직접 상호 작용하지 않고 무선 네트워크에서 일종의 허브 역할을 하는 액세스 포인트를 통해 상호 작용합니다(기존 케이블 네트워크에서 발생하는 방식과 유사). 피어 투 피어라고도 하는 Ad-hoc 모드에서 스테이션은 서로 직접 통신합니다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 Ad-hoc 모드는 모든 센서가 서로 직접 상호 작용하여 일종의 셀룰러 네트워크를 생성하는 것을 의미합니다.

무선 센서 네트워크는 컴퓨터가 물리적 세계에 직접 연결되어 사용자의 욕구를 추측하고 사용자를 위한 결정을 내릴 수 있는 다음 시대를 향한 일종의 단계입니다.
그러한 센서 네트워크가 미래에 우리에게 무엇을 가져다줄지 조금 상상해 봅시다. 아기가 숨 쉬는 소리를 듣는 아기 침대를 상상해보십시오. 클리닉에서 환자의 상태를 모니터링하는 팔찌; 필요한 경우 소방관을 부를 수 있을 뿐만 아니라 화재의 원인과 화재의 복잡성 정도를 사전에 알려주는 연기 감지기. 전자 장치는 서로를 인식할 수 있으며 전원은 "공급"해야 함을 상기시킵니다.

수십만 개의 터치 센서가 통합되어 있다고 상상해보십시오. 공통 네트워크숲속에서. 그러한 숲에서는 사람의 움직임이 센서에 의해 기록되고 분석되기 때문에 길을 잃는 것은 불가능합니다. 또 다른 예는 토양의 상태를 모니터링하고 변화하는 조건에 따라 관수 및 적용되는 비료의 양을 조절하도록 조정된 현장의 센서입니다.
덜 유용한 것은 도로의 센서 네트워크입니다. 서로 의사 소통하면서 자동차의 흐름을 조절할 수 있습니다. 이것은 모든 운전자의 꿈입니다. 교통 체증이 없는 도로입니다! 그러한 네트워크는 어떤 기관보다 훨씬 더 효과적으로 이 작업에 대처할 수 있습니다. 제어 문제
도로 위의 범죄는 저절로 해결될 것입니다.

전력 관리를 위한 센서 네트워크의 사용은 놀라운 에너지 절약을 달성할 것입니다. 아파트에서 그러한 제어 네트워크를 상상해보십시오. 당신의 위치를 ​​추적하는 센서는 당신 뒤에 있는 모든 곳의 조명을 끄고 필요에 따라 켤 수 있습니다. 글쎄, 그러한 네트워크를 사용하여 거리와 도로의 조명을 제어하면 전기 부족 문제가 저절로 사라질 것입니다. 센서 네트워크가 미래의 현실이 되기 위해서는 이미 이 방향에 대한 연구가 진행되고 있습니다. 그리고 이 분야의 선두주자는 미래의 모든 첨단 컴퓨터 기술을 지원하는 인텔사입니다. 필요에 따라 자체 자동 구성 및 구성이 가능한 무선 다중 노드 센서 네트워크의 개발에 특히 주의를 기울입니다. 이 기술을 구현하면 환경의 특정 변화를 보고하면서 서로 독립적으로 통신을 설정할 수 있는 저렴하지만 동시에 매우 복잡한 반도체 센서 장치의 네트워크를 배포할 수 있습니다. 예를 들어, Mica 센서에는 128킬로바이트의 플래시 메모리 소프트웨어, 256킬로바이트의 데이터 저장용 플래시 메모리, 900MHz의 주파수에서 작동하는 무선 송신기가 장착되어 있습니다.
이 장치 중 일부가 실행 중입니다. 운영 체제
TinyOS, 이 운영 체제의 코드는 오픈 소스이며 다음으로 구성됩니다.
8.5KB

이러한 장치는 스마트 의복, 신생아의 건강을 모니터링하고 생명의 활력 징후를 보고하는 연결된 담요, 토양에 설치된 반도체 센서가 관개를 제어하는 ​​스마트 농장과 같은 혁신적인 새로운 영역에서 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다.
시스템 및 수정. 인텔의 센서 네트워크 연구는
캘리포니아에 위치한 유명한 연구소 Intel Berkeley 연구소. 오늘날 존재하는 실험적 센서 네트워크는 위의 요구 사항을 부분적으로만 충족합니다. 따라서 현재까지 네트워크는 커버리지 영역이 제한된 수백 개의 센서로 구성되어 있으며 잘 정의된 작업만 수행합니다. 그들은 한 센서에서 다른 센서로 주어진 대역폭에서만 특정 유형의 정보만 전송할 수 있습니다. 에너지 소비도 무시할 수 없습니다
- 배터리는 며칠만 지속됩니다. 기존 터치 센서는 여전히 매우 비활성이며 작동 시 높은 신뢰성과 스텔스(적어도 크기 때문에)는 의심의 여지가 없습니다. 그리고 물론 이러한 센서는 상당히 비싸므로 수백 개의 센서로 구성된 네트워크는 저렴하지 않습니다. 그러나 우리는 실험적인 네트워크와 미래 기술의 발전에 대해 이야기하고 있음을 기억해야 합니다. 동시에 실험적인 센서 네트워크는 이미 차이를 만들고 있습니다. 인텔 버클리 연구소, 대서양 연구소 및 캘리포니아 대학이 공동으로 개발한 이러한 센서 네트워크 중 하나는 메인주의 그레이트 덕 섬에서 작동합니다.

이 네트워크의 임무는 섬에 서식하는 다양한 생물학적 유기체의 미세 서식지를 연구하는 것입니다.
인간의 개입(학습 목적을 위해서라도)은 때때로 필요하지 않습니다.
여기에서 센서 네트워크가 구출되어 사람의 직접적인 참여 없이 필요한 모든 정보를 수집할 수 있습니다.

센서 네트워크는 두 개의 보드를 노드 요소로 사용합니다. 첫 번째 보드에는 온도 센서, 습도 및 기압 센서, 적외선 센서가 있습니다. 두 번째 보드에는 마이크로프로세서(주파수 4MHz)가 포함되어 있습니다. 램 1KB, 프로그램 및 데이터 저장용 플래시 메모리, 전원 공급 장치(AA 배터리 2개) 및 무선 송신기/
900MHz에서 작동하는 수신기. 센서를 사용하면 필요한 모든 정보를 등록하고 호스트 컴퓨터 데이터베이스로 전송할 수 있습니다. 모든 센서는 사전에 철저히 테스트됩니다. 센서가 있는 보드는 이틀 동안 물에 담그고 기능을 모니터링합니다. 모든 감각 노드는 하나의 무선 네트워크정보를 공유할 수 있습니다. 이 경우 원격 네트워크 노드에서 게이트웨이(Gateway Sensor)로의 정보 전송은 체인, 즉 한 네트워크 노드에서 다른 네트워크 노드로 발생하므로 넓은 커버리지 영역을 생성할 수 있습니다.

게이트웨이를 통해 정보는 주 컴퓨터에 도달합니다. 게이트웨이는 지향성 안테나를 사용하므로 전송 거리를 최대 300m까지 늘릴 수 있습니다. 위성 통신인터넷을 통해 캘리포니아에 위치한 연구 센터로 전송됩니다.

실험실 직원은 정밀 생물학 및 바이오칩 생성에 대해 적극적으로 노력하고 있습니다. 고체의 세계에 대한 감각적 지각에 더하여, 액체 매체와 생물학적, 발달하는 물체를 "느끼는" 가능성이 탐구되고 있습니다. 이러한 연구는 의학 및 제약 개발, 화학 공정의 구현 및 생물학적 약물 제조에 대한 엄청난 전망을 열어줍니다. 센서 네트워크의 주요 목적은 인식과 전송이기 때문에 유용한 정보, Intel Berkeley Lab의 전문가들은 모니터링을 담당하는 개체와 센서를 결합하는 방법론을 개발하고 있으며 등록뿐만 아니라 상황에 영향을 줄 수 있는 센서 기반 장치인 "액추에이터"를 만들 가능성도 모색하고 있습니다. 그 상태. 센서 네트워크는 분명히 군사 애플리케이션에 유용하며, 네트워크의 가능한 변형 중 하나는 아프가니스탄에서 "전투" 테스트를 거쳤으며, 미군은 적군 장비의 움직임을 추적하기 위해 수백 개의 센서를 배치했습니다. 그러나 구현에 대해
우리 삶의 실제 네트워크는 너무 이르다고 말하기에는 네트워크가 내결함성에 취약합니다. 센서 네트워크에 대한 서비스 거부(DoS) 공격은 예상 기능을 수행하는 네트워크 능력을 감소시키거나 제거하는 모든 이벤트입니다. 저자는 네트워크의 효율성을 저해할 수 있지만 안정성을 높일 수 있는 계층화된 아키텍처에 기반한 센서 네트워크 프로토콜을 제안합니다. 각 수준에 대한 일반적인 DoS 공격 유형과 허용되는 보호 방법에 대해 설명합니다. 따라서 오늘날에도 불완전하고 사용 범위가 다소 좁음에도 불구하고 센서 네트워크는 과학에서, 그리고 나중에는 실생활에서 사용됩니다.

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