Моделирование БСС в OMNeT++. Готовая лабораторная работа.

МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ,СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего образования
«ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ»








Практическая работа по дисциплине
«Теория телетрафика мультисервисных сетей»

В современном мире беспроводные сенсорные сети (БСС) находят широкое применение в различных областях, включая мониторинг окружающей среды, промышленную автоматизацию, здравоохранение и сельское хозяйство. Их гибкость, масштабируемость и возможность автономной работы делают их привлекательным решением для сбора и обработки данных в реальном времени.
Данная практическая работа посвящена изучению принципов моделирования и анализа беспроводных сенсорных сетей с использованием инструментария OMNeT++. Целью работы является приобретение практических навыков в проектировании, конфигурировании и анализе производительности БСС, а также оценке влияния различных параметров на ключевые показатели сети.
Описание беспроводных сенсорных сетей, их стандартов, областей использования
Беспроводная сенсорная сеть (БСС) – это сеть, состоящая из множества небольших, недорогих и энергетически эффективных устройств, называемых сенсорными узлами (или датчиками), которые распределены по определенной территории для мониторинга физических или экологических условий, таких как температура, влажность, давление, освещенность, вибрация, звук, концентрация химических веществ и т.д. Эти узлы собирают данные, обрабатывают их (часто минимально) и передают их по беспроводной связи на центральный узел (шлюз) для дальнейшей обработки, анализа и хранения.
Ключевые характеристики БСС:
Автономность: Работают от батарей или альтернативных источников энергии (солнечная, ветряная).
Масштабируемость: Возможность добавления или удаления узлов в сеть без значительного изменения ее структуры.
Энергоэффективность:	Оптимизация	энергопотребления	для увеличения срока службы батарей.
Самоорганизация:	Способность	автоматически	формировать	и поддерживать сеть без централизованного управления.
Надежность: Устойчивость к отказам отдельных узлов и помехам в беспроводной среде.
Беспроводная связь: Использование беспроводных технологий для передачи данных.
Низкая стоимость: Относительно низкая стоимость отдельных узлов, позволяющая развертывать сети с высокой плотностью.
Стандарты:
Существует несколько стандартов беспроводной связи, используемых в БСС, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки:
IEEE 802.15.4 (Zigbee): Низкоскоростной стандарт с низким энергопотреблением, предназначенный для приложений с небольшим объемом данных и длительным сроком службы батарей. Широко используется в системах автоматизации зданий, домашней автоматизации и промышленном мониторинге.
Bluetooth Low Energy (BLE): Также стандарт с низким энергопотреблением, разработанный для мобильных устройств и носимой электроники. Подходит для приложений, требующих периодической передачи небольших объемов данных.
Wi-Fi (IEEE 802.11): Высокоскоростной стандарт, потребляющий больше энергии, чем Zigbee и BLE. Используется в приложениях, требующих передачи больших объемов данных, таких как видеонаблюдение и потоковая передача мультимедиа.
LoRaWAN: Технология дальнего радиуса действия с низким энергопотреблением, предназначенная для IoT-приложений, требующих покрытия больших территорий.
NB-IoT: Узкополосная технология, предназначенная для IoT- приложений, требующих покрытия больших территорий и низкого энергопотребления.
Области использования:
БСС находят применение в широком спектре областей, включая:
Мониторинг окружающей среды: Контроль качества воздуха и воды, мониторинг лесных пожаров, отслеживание миграции животных.
Сельское хозяйство: Мониторинг влажности почвы, температуры и освещенности для оптимизации полива и удобрения.
Здравоохранение: Мониторинг	состояния	пациентов, отслеживание медицинского оборудования, удаленная диагностика.
Промышленность:	Мониторинг	состояния	оборудования,	контроль качества продукции, автоматизация производства.
Транспорт: Мониторинг дорожного движения, управление парковкой, отслеживание транспортных средств.
Умный	город:	Мониторинг	энергопотребления,	управление освещением, контроль загрязнения окружающей среды.
Безопасность:	Обнаружение	вторжений,	мониторинг	периметра, контроль доступа.
Анализ	зарубежных	исследований	по	БСС	(достоинства	и недостатки):
Достоинства:
Широкий охват: Зарубежные исследования охватывают практически все аспекты БСС, от разработки новых сенсорных узлов и протоколов связи до создания сложных систем мониторинга и управления.
Глубокая теоретическая база: Многие исследования основаны на прочной теоретической базе и используют современные математические методы и моделирование.
Инновационные решения: Зарубежные исследователи предлагают инновационные решения для решения сложных проблем, связанных с БСС, таких как энергоэффективность, надежность и безопасность.
Активное внедрение новых технологий: Зарубежные исследования активно используют новые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и облачные вычисления, для улучшения производительности БСС.
Публикация в высокорейтинговых журналах и конференциях: Многие зарубежные исследования публикуются в престижных научных журналах и на международных конференциях, что свидетельствует о высоком качестве исследований.
Развитая инфраструктура: Зарубежные университеты и исследовательские центры имеют развитую инфраструктуру для проведения исследований в области БСС, включая современное оборудование и программное обеспечение.
Недостатки:
Высокая стоимость разработки и внедрения: Некоторые исследования фокусируются на создании сложных и дорогих систем, которые не всегда доступны для широкого использования.
Ограниченная применимость в реальных условиях: Некоторые исследования проводятся в идеальных лабораторных условиях, которые не всегда соответствуют реальным условиям эксплуатации БСС.
Сложность воспроизведения результатов: Некоторые исследования недостаточно подробно описывают методику проведения экспериментов, что затрудняет воспроизведение результатов.
Отсутствие учета специфики конкретных приложений: Некоторые исследования предлагают универсальные решения, которые не всегда подходят для конкретных приложений БСС.
Зависимость от зарубежных компонентов и технологий: Некоторые исследования используют зарубежные компоненты и технологии, что может создавать зависимость от иностранных поставщиков.
Ограниченность доступа к некоторым исследованиям: Доступ к некоторым зарубежным исследованиям может быть ограничен платным доступом к научным журналам и базам данных.
Анализ отечественных исследований по БСС (достоинства и недостатки):
Достоинства:
Фокус на практических приложениях: Отечественные исследования часто ориентированы на решение конкретных задач, связанных с реальными потребностями различных отраслей промышленности и экономики.
Разработка собственных компонентов и технологий: Некоторые отечественные исследования направлены на разработку собственных сенсорных узлов, протоколов связи и программного обеспечения для БСС.
Адаптация зарубежных технологий к российским условиям: Отечественные исследователи адаптируют зарубежные технологии БСС к российским условиям, учитывая специфику климата, инфраструктуры и нормативных требований.
Низкая стоимость разработки и внедрения: Отечественные решения часто более экономичны, чем зарубежные аналоги, что делает их более доступными для широкого использования.
Ориентация на импортозамещение: В связи с геополитической обстановкой, отечественные исследования все больше ориентируются на разработку и внедрение импортозамещающих решений в области БСС.
Активное участие в государственных программах: Отечественные исследователи активно участвуют в государственных программах по развитию цифровой экономики и интернета вещей, что способствует финансированию исследований и внедрению новых технологий.
Недостатки:
Ограниченный объем финансирования: Объем финансирования отечественных исследований в области БСС часто меньше, чем в зарубежных странах, что ограничивает возможности проведения масштабных исследований и разработки инновационных решений.
Устаревшая инфраструктура: Некоторые отечественные университеты и исследовательские центры имеют устаревшую инфраструктуру, что затрудняет проведение исследований на современном уровне.
Недостаток квалифицированных кадров: В России наблюдается недостаток квалифицированных специалистов в области БСС, что затрудняет разработку и внедрение новых технологий.
Низкая публикационная активность: Отечественные исследователи часто публикуют свои результаты в менее престижных научных журналах и на региональных конференциях, что снижает видимость исследований.
Медленное внедрение результатов исследований в практику: Внедрение результатов отечественных исследований в практику происходит медленнее, чем в зарубежных странах, что связано с различными факторами, такими как бюрократия, отсутствие инвестиций и недостаток спроса на инновационные решения.
Ограниченный доступ к зарубежной литературе и технологиям: Доступ к зарубежной литературе и технологиям может быть ограничен из-за финансовых и политических факторов.
БСС являются перспективной технологией, имеющей широкий спектр применений в различных областях. Как зарубежные, так и отечественные исследования внесли значительный вклад в развитие этой технологии. Несмотря на некоторые недостатки, отечественные исследования имеют ряд преимуществ, таких как ориентация на практические приложения, разработка собственных компонентов и технологий, адаптация зарубежных технологий к российским условиям и низкая стоимость разработки и внедрения. Для дальнейшего развития БСС в России необходимо увеличить объем финансирования исследований, обновить инфраструктуру, привлечь квалифицированные кадры, повысить публикационную активность и ускорить внедрение результатов исследований в практику.
Описание реализованной модели в программе
Общая структура:
Сеть будет состоять из 3 мобильных датчиков, распределенных на площади 0x30 м2.
Базовая станция (БС) для сбора данных. Каналы связи между датчиками и БС. Модули:
MobileSensor: Модуль, представляющий мобильный датчик. Он будет генерировать данные, перемещаться по заданной области, отправлять данные на БС и потреблять энергию.
BaseStation: Модуль, представляющий базовую станцию. Он будет принимать данные от датчиков, агрегировать их (при необходимости) и, возможно, передавать дальше (в рамках более сложной сети).
CommunicationChannel: Модуль, моделирующий канал связи между датчиками и БС. Он будет учитывать задержку, потерю пакетов и помехи.
Файлы OMNeT++:
*.ned: Файлы, определяющие структуру модулей (MobileSensor, BaseStation, CommunicationChannel) и сети в целом. В них описываются параметры модулей, порты для связи и внутренняя логика.
*.cc (C++): Файлы с кодом, реализующим поведение модулей. В них обрабатываются события, генерируются сообщения, имитируется движение датчиков и т.д.
omnetpp.ini: Файл конфигурации, определяющий параметры симуляции, такие как количество датчиков, площадь, скорость движения, параметры канала связи, алгоритмы работы, продолжительность симуляции и т.д.
Описание датчиков, описание выбранного беспроводного стандарта
Функциональность:
Сбор данных: Датчик периодически генерирует данные (например, температуру, влажность, давление). Можно использовать случайные значения в заданном диапазоне или более сложную модель генерации данных.
Мобильность: Датчик перемещается по заданной области (0x60 м2).
Можно использовать разные модели движения:
Случайное блуждание (Random Walk): Датчик случайным образом выбирает направление и двигается в этом направлении на определенное расстояние, затем меняет направление.
Модель броуновского движения: Более реалистичная модель случайного движения.
Заданные маршруты: Если нужно имитировать движение по определенным путям.
Передача данных: Датчик отправляет собранные данные на БС. Можно использовать разные протоколы:
Прямая передача: Датчик напрямую отправляет данные на БС.
Маршрутизация (Routing): Если датчики находятся далеко от БС, они могут передавать данные через другие датчики (многошаговая передача).
Энергопотребление: Датчик потребляет энергию при сборе данных, перемещении и передаче данных. Необходимо моделировать расход энергии и учитывать ограничение по заряду батареи.
Параметры:
dataRate: Скорость генерации данных (например, количество пакетов в секунду).
mobilityModel: Выбранная модель движения (random walk, brownian motion и т.д.).
txPower: Мощность передатчика. rxSensitivity: Чувствительность приемника. batteryCapacity: Емкость батареи. sensingRange: Радиус действия датчика. packetSize: Размер пакета данных.
Описание выбранного алгоритма функционирования БСС
Схема сети: Звездообразная топология (все датчики напрямую связываются с БС). Также можно рассмотреть mesh-топологию (датчики могут связываться друг с другом).
Протокол доступа к среде (MAC): Определяет, как датчики получают доступ к каналу связи для передачи данных.
TDMA (Time Division Multiple Access): Каждому датчику выделяется временной слот для передачи данных. Это предотвращает коллизии, но требует синхронизации.
CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance): Датчик "слушает" канал перед передачей. Если канал свободен, он передает данные. Если занят, он ждет случайный промежуток времени. Используется для предотвращения коллизий.
ALOHA: Датчики передают данные в любое время. При коллизиях пакеты теряются. Простой, но неэффективный протокол.
Маршрутизация (если используется mesh-топология):
Flooding: Датчик отправляет пакет всем своим соседям.	Простой, но неэффективный.
Distance	Vector	Routing:	Датчики	обмениваются	информацией	о расстоянии до других датчиков.
Link State Routing: Датчики обмениваются информацией о состоянии каналов связи.
Агрегация данных (на БС):
БС может агрегировать данные, полученные от нескольких датчиков, чтобы уменьшить объем передаваемой информации.
Для разнообразия и интересного моделирования предлагаю использовать мобильные датчики. Это внесет динамику в сеть и позволит исследовать влияние мобильности на параметры сети.
Проектирование сети в OMNeT++:
NED-файлы:
Sensor.ned:	Определение модуля датчика (мобильного). Включает в
себя:
Модуль радиосвязи (например, WirelessChannel).
Модуль мобильности (например, LinearMobility или CircleMobility).
Модуль обработки данных (логика датчика: генерация данных, отправка, прием).
Модуль батареи (для отслеживания энергопотребления).
Network.ned: Определение топологии сети. Здесь размещаются все 3 датчика и настраивается канал связи между ними. Этот файл определяет границы области моделирования (100м x 30м).
C++-код:
Sensor.cc: Реализация логики датчика. Основные функции:
initialize():	Начальная	инициализация	датчика	(определение	ID, настройка радио, запуск таймеров).
handleMessage():	Обработка входящих сообщений (данные от других датчиков, ACK, таймеры).
sendData():	Функция отправки данных (создание пакета, отправка по радиоканалу).
Логика перемещения (если используются мобильные датчики).
Логика энергопотребления (учет потребления энергии при передаче, приеме, обработке).
omnetpp.ini:	Файл	конфигурации	симуляции.	Здесь	задаются параметры:
Количество датчиков (3).
Тип мобильности (например, случайное перемещение).	Параметры мобильности (скорость, пауза).
Параметры	радиоканала	(мощность	передачи,	чувствительность приемника, модель затухания сигнала).
Частота генерации данных датчиками. Размер пакетов данных.
Параметры протокола (если используется какой-то протокол, например, простой flooding).
Длительность симуляции. Параметры сбора статистики.
Реализация основных функций датчика:
Генерация данных: Датчик должен генерировать данные с определенной частотой (например, раз в секунду). Можно моделировать разные типы данных (например, температуру, влажность).
Передача данных: Датчик должен передавать данные другим датчикам. Можно использовать простой flooding протокол (каждый датчик пересылает полученные данные всем своим соседям). Можно реализовать более сложные протоколы маршрутизации.
Мобильность: Если используются мобильные датчики, необходимо реализовать логику перемещения. Можно использовать LinearMobility для прямолинейного движения, CircleMobility для движения по кругу, или написать свою модель мобильности.
Энергопотребление: Важно учитывать энергопотребление датчика при передаче, приеме и обработке данных. Необходимо использовать модуль батареи и моделировать потребление энергии различными операциями.
Параметры для исследований (как собирать данные):
Задержки при передаче: Необходимо измерять время, которое требуется пакету данных, чтобы добраться от отправителя до получателя. Для этого можно добавлять метки времени в пакеты и вычислять разницу между временем отправки и временем получения. Использовать recordScalar или record() для сбора данных.
Стандартное отклонение в узлах сети: Нужно собирать данные о значениях, измеряемых датчиками, и вычислять стандартное отклонение этих значений. Это позволит оценить разброс данных в сети.
Передача пакетов в сети (packet delivery ratio - PDR): Необходимо считать количество пакетов, отправленных датчиками, и количество пакетов, успешно доставленных получателям. PDR = (количество доставленных пакетов) / (количество отправленных пакетов).
Помехозащищенность при передаче (packet error rate - PER): Нужно моделировать ошибки при передаче данных и считать количество пакетов,
которые были повреждены или потеряны из-за помех. PER = (количество ошибочных пакетов) / (количество отправленных пакетов). Настраивается в параметрах канала связи.
Энергопотребление в сети: Нужно отслеживать потребление энергии каждым датчиком и вычислять общее энергопотребление сети.
Реализация моделирования и сбор данных:
Настройка omnetpp.ini для различных сценариев Запуск симуляции и сбор данных в формат .sca и .vec.
Данная модель может быть описана выражением, количественно определяющим вероятность pij успешной передачи пакета от i-го узла беспроводной сенсорной сети i.
Здесь и далее предполагается, что отправка пакетов i-ым узлом в процессе работы сети образует простейший поток событий с интенсивностью,
а прием пакетов этим же узлом - простейший поток с интенсивностью	, где  - множество узлов, которые могут передать пакет в адрес -го узла;
- множество узлов, которым может быть передан пакет от	-го узла (Рис.
1)
Рисунок 1 Потоки событий на i -ом узле сети
Величиной на Рис. 1 обозначена интенсивность потока событий, соответствующих безуспешным попыткам передачи пакета
-ым узлом.
Эту величину можно определить следующим образом:
~1 = ∑(𝑛− − 1) ∙ 𝑖𝑗
𝑗∈𝑜𝑖
где 𝑛− - математическое ожидание количества попыток передачи пакета от i-го узла i-му, необходимое для успешного его приема:
+∞
𝑛− = ∑ 𝑥 ∙ 𝑃(1) (1 − 𝑃(1))𝑥−1 =	1
𝑖𝑗
𝑥=1
𝑖𝑗
𝑖𝑗
(1)
𝑖𝑗
где 𝑃(1) - вероятность передачи пакета с первой попытки от i-го узла j- му.; 𝑖𝑗- интенсивность передачи пакетов от i-го узла сети j-му.
Таким образом, можно записать:
~1
𝑖𝑗
= ∑	(1)
𝑃
𝑗∈𝑜𝑖  𝑖𝑗
Алгоритм расчета вероятности основан на одном из возможных принципов работы механизма маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях. Пусть на каждом  -ом узле имеется ограниченная таблица маршрутизации (определяющая множество  соседних с  -ым узлов, которым им может быть передан пакет данных). Записи в этой таблице ранжированы по предпочтительности использования каждого направления при передаче пакета. Для каждого нового пакета, поступающего на  -ый
узел и нуждающегося в дальнейшей ретрансляции, делается максимум попыток его передачи  -му узлу из множества , указанному первым в таблице маршрутизации  -го. Если все попытки оказались неудачными, то
из множества	выбирается	узел, соответствующий следующей записи в таблице маршрутизации, и  -ый узел пытается передать пакет ему, и т.д. Пакет, который до поступления на  -ый узел следующего пакета не удалось передать ни одному из узлов, указанных в таблице, удаляется из
системы (теряется).
Ёмкость таблицы маршрутизации, определяющая мощность множества  для  -го узла, как и максимальное количество повторных попыток
передачи	не регламентируются стандартами и при построении сети могут быть выбраны произвольно.
Таким образом, выражение для расчета	может быть записано следующим образом:
𝑁𝑎
𝑝	= 𝑄 ∑ 𝑝(𝑘)𝑝(𝑘)(𝜏 )
𝑖𝑗
𝑗
𝑘=1
𝑤	𝑗
где 𝑄𝑗- вероятность непередачи	-ым узлом пакета тем узлам, которые находятся выше  -го в его таблице маршрутизации:
𝑄𝑗 = {
𝑗−1
(1 − 𝑝
1, 𝑗 = 1
), 𝑗 > 1, 𝑗 = 1 … |𝑂 |
𝖦
𝑧=1
𝑖𝑧	𝑖
- максимальное количество неудачных попыток передачи пакета одному узлу;	- вероятность передачи пакета с	-ой попытки:
𝑝(𝑘) = (1 − 𝑝(1))𝑘−1𝑝(1), 𝑘 = 1 … 𝑁𝑎
где 𝑝(1) - вероятность передачи пакета с первой попытки:
𝑝(1) = 𝑃𝑑𝑗𝑃𝑐𝑖𝑗(1 − 𝑃ℎ𝑗)
где 𝑃𝑑𝑗𝑃𝑐𝑗 - вероятность работоспособности (надежность)	-го узла беспроводной сенсорной сети;
𝑃𝑐𝑖𝑗 - надежность коммуникации между узлами, определяемая параметрами радиоканала;
𝑃ℎ𝑗 - вероятность коллизии, обусловленной эффектом «скрытого узла».
Очевидно, что успешная передача пакета может быть осуществлена только при выполнении условия:
𝑘
∑ 𝑇𝑤𝑧 + 𝑘𝑇𝐿 ≤ 𝜏𝑗
𝑧=1
где 𝑇𝑤𝑧 - время ожидания узлом начала передачи перед осуществлением z-ой попытки из k возможных, обусловленное конкурентным доступом к среде;
𝑇𝐿 - время, затрачиваемое узлом непосредственно на процесс передачи (приема) пакета фиксированной длинны байт,
𝑇𝐿 =
𝐿𝑝
𝑅
где R - скорость передачи данных, байт/сек;
𝜏𝑗- период времени, в течение которого возможна передача очередного пакета  -ым узлом в адрес  -го. Величина  различна для каждого  -го узла из множества  (таблицы маршрутизации  -го узла) и определяется на основе интенсивности потоков приема и передачи пакетов на  -ом узле, длины пакетов, допустимого количества попыток передачи и среднего
времени ожидания узлом возможности выхода в эфир:
𝜏𝑗 = 𝑇𝑠 − (𝑗 − 1)(𝑇𝑤 + 𝑇𝐿)𝑁𝑎, 𝑗 ∈ 𝑂𝑖
где  - среднее значение времени, которое может быть затрачено  - ым узлом на передачу одного из пакетов ретранслируемого им потока:
1
𝑇𝑠 = ⋀ 𝑜𝑖 − 𝑇𝐿
где  - интенсивность передачи пакетов  -ым узлом в адрес
узлов из множества	;	- среднее значение времени ожидания узлом начала передачи пакета.
Таким образом, выражение для определения вероятности можно записать в виде:
𝑘
𝑃(𝑘)(𝜏 ) = 𝑃(∑ 𝑇
≤ 𝜏
− 𝑘𝑇 )
𝑤	𝑗
𝑘=1
𝑤𝑧	𝑗	𝐿
где правая часть представляет собой функцию распределения
суммарного времени ожидания узлом начала передачи, обусловленного
конкурентным доступом к среде, для	попыток.
Далее будет рассмотрено описание математических моделей, количественно определяющих вероятности	,	,	,
.
В заключение данной практической работы, посвященной изучению и моделированию беспроводных сенсорных сетей (БСС) с использованием инструментария OMNeT++, можно констатировать достижение поставленных целей. Были приобретены практические навыки в проектировании, конфигурировании и анализе производительности БСС, что позволило глубже понять принципы их работы и особенности функционирования.
Работа продемонстрировала широкий спектр возможностей БСС в различных областях, подтвердив их актуальность и востребованность в современном мире. Гибкость, масштабируемость и возможность автономной работы делают их привлекательным решением для сбора и обработки данных в реальном времени в таких сферах, как мониторинг окружающей среды, промышленная автоматизация, здравоохранение и сельское хозяйство.