เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย ( WSN ) หมายถึงเครือข่ายของเซ็นเซอร์ที่กระจายตัวในพื้นที่และเฉพาะเจาะจงซึ่งตรวจสอบและบันทึกสภาพทางกายภาพของสิ่งแวดล้อมและส่งข้อมูลที่รวบรวมไปยังตำแหน่งส่วนกลาง WSN สามารถวัดสภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ เสียง ระดับมลพิษ ความชื้น และลม^{[ 1 ]}

เครือข่าย เหล่านี้คล้ายกับเครือข่ายไร้สายแบบ ad hocในแง่ที่ว่าต้องอาศัยการเชื่อมต่อไร้สายและการก่อตัวของเครือข่ายโดยธรรมชาติเพื่อให้สามารถส่งข้อมูลเซ็นเซอร์แบบไร้สายได้ เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) ตรวจสอบสภาพทางกายภาพ เช่นอุณหภูมิเสียงและความ ดันเครือข่ายสมัยใหม่เป็นแบบสองทิศทาง ทั้งรวบรวมข้อมูล^{[ 2 ]}และควบคุมกิจกรรมของเซ็นเซอร์^{[ 3 ]} การพัฒนาเครือข่ายเหล่านี้ได้รับแรงบันดาลใจจากการใช้งานทางทหาร เช่น การเฝ้าระวังในสนามรบ^{[ 4 ]}เครือข่ายดังกล่าวถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมและการใช้งานของผู้บริโภค เช่น การตรวจสอบและควบคุมกระบวนการทางอุตสาหกรรม การตรวจสอบสุขภาพเครื่องจักร และการเกษตร^{[ 5 ]}

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) สร้างขึ้นจาก "โหนด" ตั้งแต่ไม่กี่โหนดไปจนถึงหลายร้อยหรือหลายพันโหนด โดยแต่ละโหนดจะเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์อื่นๆ แต่ละโหนดโดยทั่วไปจะมีส่วนประกอบหลายอย่าง ได้แก่ตัวรับส่งสัญญาณ วิทยุ ที่มี เสาอากาศภายในหรือเชื่อมต่อกับเสาอากาศภายนอก ไมโครคอนโทรลเลอร์วงจรอิเล็กทรอนิกส์สำหรับเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ และแหล่งพลังงาน ซึ่งโดยปกติจะเป็นแบตเตอรี่หรือรูปแบบการเก็บเกี่ยวพลังงาน แบบ ฝังตัว ขนาดของ โหนดเซ็นเซอร์อาจแตกต่างกันไปตั้งแต่กล่องรองเท้าไปจนถึง (ในทางทฤษฎี) เม็ดฝุ่น แม้ว่าขนาดระดับไมโครสโคปจะยังไม่เกิดขึ้นจริงก็ตาม ต้นทุนของโหนดเซ็นเซอร์ก็แตกต่างกันไปเช่นกัน โดยมีราคาตั้งแต่ไม่กี่ดอลลาร์ไปจนถึงหลายร้อยดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโหนด ข้อจำกัดด้านขนาดและต้นทุนจำกัดทรัพยากร เช่น พลังงาน หน่วยความจำ ความเร็วในการคำนวณ และแบนด์วิดท์การสื่อสาร โครงสร้างของ WSN สามารถแตกต่างกันไปตั้งแต่เครือข่ายแบบดาว อย่างง่ายไปจนถึง เครือข่ายแบบตาข่ายไร้สาย หลายฮอปขั้นสูงการแพร่กระจายสามารถใช้การกำหนดเส้นทางหรือการกระจาย^[⁶^]^[⁷^]

ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และการสื่อสารโทรคมนาคมเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเป็นพื้นที่วิจัยที่คึกคักซึ่งสนับสนุนการประชุมเชิงปฏิบัติการและการประชุมต่างๆ มากมาย รวมถึงการประชุมเชิงปฏิบัติการระดับนานาชาติเกี่ยวกับเซ็นเซอร์เครือข่ายฝังตัว (EmNetS) การประชุมระดับนานาชาติเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลในเครือข่ายเซ็นเซอร์ (IPSN) SenSys MobiComและการประชุมยุโรปเกี่ยวกับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (EWSN) ณ ปี 2010 เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายได้ถูกติดตั้งใช้งาน หน่วยระยะไกลประมาณ 120 ล้านหน่วยทั่วโลก^{[ 8 ]}

แอปพลิเคชัน

การตรวจสอบพื้นที่

การเฝ้าระวังพื้นที่เป็นแอปพลิเคชันทั่วไปของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) ในการเฝ้าระวังพื้นที่นั้น เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายจะถูกติดตั้งในบริเวณที่ต้องการเฝ้าระวังปรากฏการณ์บางอย่าง ตัวอย่างในด้านการทหารคือการใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับการบุกรุกของศัตรู ส่วนตัวอย่างในด้านพลเรือนคือการกำหนดขอบเขตทางภูมิศาสตร์ของท่อส่งก๊าซหรือน้ำมัน

การติดตามดูแลสุขภาพ

มีเครือข่ายเซ็นเซอร์หลายประเภทสำหรับการใช้งานทางการแพทย์ ได้แก่ แบบฝัง แบบสวมใส่ และแบบฝังในสภาพแวดล้อม อุปกรณ์ทางการแพทย์แบบฝังคืออุปกรณ์ที่ใส่เข้าไปในร่างกายมนุษย์ อุปกรณ์แบบ สวมใส่ใช้บนพื้นผิวร่างกายของมนุษย์หรืออยู่ใกล้กับผู้ใช้ ระบบแบบฝังในสภาพแวดล้อมใช้เซ็นเซอร์ที่อยู่ในสภาพแวดล้อม การใช้งานที่เป็นไปได้ ได้แก่ การวัดตำแหน่งร่างกาย การระบุตำแหน่งของบุคคล การตรวจสอบผู้ป่วยโดยรวมในโรงพยาบาลและที่บ้าน อุปกรณ์ที่ฝังอยู่ในสภาพแวดล้อมจะติดตามสถานะทางกายภาพของบุคคลเพื่อการวินิจฉัยสุขภาพอย่างต่อเนื่อง โดยใช้ข้อมูลจากเครือข่ายกล้องวัดความลึกพื้นที่ตรวจจับหรืออุปกรณ์ที่คล้ายกันอื่นๆ เป็นข้อมูลป้อนเข้า เครือข่ายบริเวณร่างกายสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพ สมรรถภาพ และการใช้พลังงานของแต่ละบุคคลได้^{[ 9 ]}^{[ 10 ]}ในการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ ความเป็นส่วนตัวและความถูกต้องของข้อมูลผู้ใช้มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากการบูรณาการเครือข่ายเซ็นเซอร์กับ IoT การตรวจสอบความถูกต้องของผู้ใช้จึงมีความท้าทายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีการนำเสนอวิธีแก้ปัญหาในงานวิจัยล่าสุด^{[ 11 ]}

การตรวจสอบแหล่งที่อยู่อาศัย

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบชนิดพันธุ์และแหล่งที่อยู่อาศัย ต่างๆ โดยเริ่มจาก การติดตั้ง บนเกาะเป็ดใหญ่ซึ่งรวมถึงตัวมาร์มอตคางคกอ้อยในออสเตรเลีย และม้าลายในเคนยา^{[ 12 ]}

การสำรวจสิ่งแวดล้อม/โลก

มีการใช้งานมากมายในการตรวจสอบพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อม^{[ 13 ]}ตัวอย่างมีดังต่อไปนี้ การใช้งานเหล่านี้มีความท้าทายเพิ่มเติมของสภาพแวดล้อมที่รุนแรงและการจ่ายพลังงานที่ลดลง

การตรวจสอบคุณภาพอากาศ

Experiments have shown that personal exposure to air pollution in cities can vary a lot.^[14] Therefore, it is of interest to have higher temporal and spatial resolution of pollutants and particulates. For research purposes, wireless sensor networks have been deployed to monitor the concentration of dangerous gases for citizens (e.g., in London).^[15] However, sensors for gases and particulate matter suffer from high unit-to-unit variability, cross-sensitivities, and (concept) drift.^[16] Moreover, the quality of data is currently insufficient for trustworthy decision-making, as field calibration leads to unreliable measurement results, and frequent recalibration might be required. A possible solution could be blind calibration or the usage of mobile references.^[17]^[18]

Forest fire detection

A network of Sensor Nodes can be installed in a forest to detect when a fire has started. The nodes can be equipped with sensors to measure temperature, humidity and gases which are produced by fire in the trees or vegetation. The early detection is crucial for a successful action of the firefighters; thanks to Wireless Sensor Networks, the fire brigade will be able to know when a fire is started and how it is spreading.

Landslide detection

A landslide detection system makes use of a wireless sensor network to detect the slight movements of soil and changes in various parameters that may occur before or during a landslide. Through the data gathered it may be possible to know the impending occurrence of landslides long before it actually happens.

Water quality monitoring

Water quality monitoring involves analyzing water properties in dams, rivers, lakes and oceans, as well as underground water reserves. The use of many wireless distributed sensors enables the creation of a more accurate map of the water status, and allows the permanent deployment of monitoring stations in locations of difficult access, without the need of manual data retrieval.^[19]

Natural disaster prevention

Wireless sensor networks can be effective in preventing adverse consequences of natural disasters, like floods. Wireless nodes have been deployed successfully in rivers, where changes in water levels must be monitored in real time.

Industrial monitoring

Machine health monitoring

Wireless sensor networks have been developed for machinery condition-based maintenance (CBM) as they offer significant cost savings and enable new functionality.^[20]

เซ็นเซอร์ไร้สายสามารถติดตั้งในสถานที่ที่เข้าถึงได้ยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะใช้ระบบแบบมีสาย เช่น เครื่องจักรที่หมุนอยู่และยานพาหนะที่ไม่มีสายเชื่อมต่อ

การบันทึกข้อมูล

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายยังใช้สำหรับการรวบรวมข้อมูลเพื่อตรวจสอบข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม^{[ 21 ]}ซึ่งอาจเป็นเรื่องง่ายๆ เช่น การตรวจสอบอุณหภูมิในตู้เย็นหรือระดับน้ำในถังน้ำล้นในโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ จากนั้นข้อมูลทางสถิติสามารถนำมาใช้เพื่อแสดงให้เห็นว่าระบบทำงานอย่างไร ข้อดีของ WSN เหนือเครื่องบันทึกข้อมูลแบบดั้งเดิมคือการป้อนข้อมูลแบบ "สด" ที่เป็นไปได้

การตรวจสอบคุณภาพน้ำ/น้ำเสีย

การตรวจสอบคุณภาพและระดับน้ำครอบคลุมกิจกรรมหลายอย่าง เช่น การตรวจสอบคุณภาพน้ำใต้ดิน หรือน้ำผิวดิน และการดูแล โครงสร้างพื้นฐานด้านน้ำของประเทศเพื่อประโยชน์ของมนุษย์และสัตว์ นอกจากนี้ยังอาจใช้เพื่อป้องกันการสูญเสียน้ำได้อีกด้วย

การตรวจสอบสุขภาพโครงสร้าง

เครือข่ายเซ็นเซอร์ ไร้สาย (WSN) สามารถใช้ในการตรวจสอบสภาพของโครงสร้างพื้นฐานทางวิศวกรรมโยธาและกระบวนการทางธรณีฟิสิกส์ที่เกี่ยวข้องได้ใกล้เคียงกับเวลาจริง และในระยะยาวผ่านการบันทึกข้อมูลโดยใช้เซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่ออย่างเหมาะสม

การผลิตไวน์

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายใช้ในการตรวจสอบการผลิตไวน์ทั้งในไร่และในห้องเก็บไวน์^{[ 22 ]}

การตรวจจับภัยคุกคาม

ระบบติดตามพื้นที่กว้าง (WATS) เป็นเครือข่ายต้นแบบสำหรับการตรวจจับอุปกรณ์นิวเคลียร์บนพื้นดิน^{[ 23 ]}เช่นระเบิดนิวเคลียร์แบบ "กระเป๋าเอกสาร" WATS กำลังได้รับการพัฒนาที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอว์เรนซ์ลิเวอร์มอร์ (LLNL) WATS จะประกอบด้วยเซ็นเซอร์แกมมาและนิวตรอนไร้สายที่เชื่อมต่อผ่านเครือข่ายการสื่อสาร ข้อมูลที่ได้รับจากเซ็นเซอร์จะผ่าน"การรวมข้อมูล"ซึ่งแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ตีความได้ง่าย การรวมข้อมูลนี้เป็นส่วนสำคัญที่สุดของระบบ^{[ 24 ]}

กระบวนการรวมข้อมูลเกิดขึ้นภายในเครือข่ายเซ็นเซอร์แทนที่จะเป็นคอมพิวเตอร์ส่วนกลาง และดำเนินการโดยอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นเป็นพิเศษโดยอิงตามสถิติแบบเบย์เซียน [ ^{25 ] WATS}จะไม่ใช้คอมพิวเตอร์ส่วนกลางในการวิเคราะห์ เนื่องจากนักวิจัยพบว่าปัจจัยต่างๆ เช่น ความหน่วงและแบนด์วิดท์ที่มีอยู่มีแนวโน้มที่จะสร้างปัญหาคอขวดอย่างมาก ข้อมูลที่ประมวลผลในภาคสนามโดยเครือข่ายเอง (โดยการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนเล็กน้อยระหว่างเซ็นเซอร์ที่อยู่ใกล้เคียง) นั้นเร็วกว่าและทำให้เครือข่ายสามารถปรับขนาดได้มากขึ้น^{[ 25 ]}

ปัจจัยสำคัญในการพัฒนา WATS คือความสะดวกในการใช้งานเนื่องจากเซ็นเซอร์ที่มากขึ้นจะช่วยเพิ่มอัตราการตรวจจับและลดสัญญาณเตือนที่ผิดพลาด^{[ 25 ]}เซ็นเซอร์ WATS สามารถติดตั้งในตำแหน่งถาวรหรือติดตั้งในยานพาหนะเพื่อการป้องกันแบบเคลื่อนที่สำหรับสถานที่เฉพาะเจาะจง อุปสรรคประการหนึ่งในการนำ WATS ไปใช้คือขนาด น้ำหนัก ความต้องการพลังงาน และต้นทุนของเซ็นเซอร์ไร้สายที่มีอยู่ในปัจจุบัน^{[ 25 ]}การพัฒนาเซ็นเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุงเป็นองค์ประกอบหลักของการวิจัยในปัจจุบันที่สำนักการไม่แพร่กระจายอาวุธ การควบคุมอาวุธ และความมั่นคงระหว่างประเทศ (NAI) ที่ LLNL

WATS ได้รับการนำเสนอต่อ คณะอนุกรรมการวิจัยและพัฒนาทางทหาร ของสภาผู้แทนราษฎรสหรัฐฯเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม พ.ศ. 2540 ระหว่างการพิจารณาคดีเกี่ยวกับการก่อการร้ายนิวเคลียร์และมาตรการตอบโต้^{[ 24 ]}เมื่อวันที่ 4 สิงหาคม พ.ศ. 2541 ในการประชุมครั้งต่อมาของคณะอนุกรรมการดังกล่าว ประธานเคิร์ต เวลดอนกล่าวว่าเงินทุนวิจัยสำหรับ WATS ถูกตัดโดย รัฐบาล คลินตันจนเหลือเพียงระดับที่พอดำรงชีพได้ และโครงการดังกล่าวได้รับการปรับโครงสร้างใหม่ที่ไม่ดี^{[ 26 ]}

การติดตามเหตุการณ์

ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าการใช้เซ็นเซอร์สำหรับการตรวจสอบเหตุการณ์ช่วยปรับปรุงการตอบสนองของนักดับเพลิงและตำรวจต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด^{[ 27 ]}สำหรับการตรวจจับเหตุการณ์ในระยะเริ่มต้น เราสามารถใช้เซ็นเซอร์เสียงเพื่อตรวจจับระดับเสียงที่เพิ่มสูงขึ้นในเมืองเนื่องจากอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้น^{[ 28 ]}หรือใช้เซ็นเซอร์ความร้อนเพื่อตรวจจับไฟไหม้ที่อาจเกิดขึ้น^{[ 29 ]}

ห่วงโซ่อุปทาน

การใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์พลังงานต่ำ WSN สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างคุ้มค่า ^{[ 30 ]}

ลักษณะเฉพาะ

ลักษณะสำคัญของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) ได้แก่

ข้อจำกัดการใช้พลังงานสำหรับโหนดที่ใช้แบตเตอรี่หรือการเก็บเกี่ยวพลังงานตัวอย่างซัพพลายเออร์ ได้แก่ ReVibe Energy ^{[ 31 ]}และ Perpetuum ^{[ 32 ]}
ความสามารถในการรับมือกับความล้มเหลวของโหนด ( ความยืดหยุ่น )
โหนดบางส่วนสามารถเคลื่อนที่ได้ (สำหรับโหนดที่เคลื่อนที่ได้สูง โปรดดูMWSNs )
ความไม่สม่ำเสมอของโหนด
ความสม่ำเสมอของโหนด
ความสามารถในการขยายขนาดเพื่อรองรับการใช้งานในระดับขนาดใหญ่
ความสามารถในการทนทานต่อสภาพแวดล้อมที่รุนแรง
ใช้งานง่าย
การเพิ่มประสิทธิภาพข้ามเลเยอร์^{[ 33 ]}^{[ 34 ]}^{[ 35 ]}

เลเยอร์ข้ามกำลังกลายเป็นพื้นที่การศึกษาที่สำคัญสำหรับการสื่อสารไร้สาย^{[ 34 ]}นอกจากนี้ แนวทางเลเยอร์แบบดั้งเดิมยังมีปัญหาหลักสามประการ:

วิธีการแบ่งชั้นแบบดั้งเดิมไม่สามารถแบ่งปันข้อมูลที่แตกต่างกันระหว่างชั้นต่างๆ ได้ ซึ่งส่งผลให้แต่ละชั้นไม่มีข้อมูลที่ครบถ้วน วิธีการแบ่งชั้นแบบดั้งเดิมจึงไม่สามารถรับประกันการเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายทั้งหมดได้
วิธีการแบบหลายชั้นแบบดั้งเดิมไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมได้
เนื่องจากปัญหาการรบกวนระหว่างผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน ความขัดแย้งในการเข้าถึง การลดทอนสัญญาณ และการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย วิธีการแบ่งชั้นแบบดั้งเดิมสำหรับเครือข่ายแบบมีสายจึงไม่สามารถนำมาใช้กับเครือข่ายไร้สายได้

ดังนั้นชั้นครอสเลเยอร์จึงสามารถใช้เพื่อสร้างการมอดูเลชั่นที่เหมาะสมที่สุดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการส่ง เช่นอัตราข้อมูลประสิทธิภาพการใช้พลังงานคุณภาพการบริการ (QoS) เป็นต้น^{[ 34 ]}โหนดเซ็นเซอร์สามารถจินตนาการได้ว่าเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กซึ่งมีความพื้นฐานอย่างมากในแง่ของอินเทอร์เฟซและส่วนประกอบ โดยปกติจะประกอบด้วยหน่วยประมวลผลที่มีกำลังการคำนวณและหน่วยความจำจำกัดเซ็นเซอร์หรือMEMS (รวมถึงวงจรปรับสภาพเฉพาะ) อุปกรณ์สื่อสาร (โดยปกติจะเป็นตัวรับส่งสัญญาณวิทยุหรือแบบออปติคอล ) และแหล่งพลังงานซึ่งโดยปกติอยู่ในรูปของแบตเตอรี่ ส่วนประกอบอื่นๆ ที่เป็นไปได้ ได้แก่โมดูลเก็บเกี่ยวพลังงาน^{[ 36 ]} ASICรองและอินเทอร์เฟซการสื่อสารรอง (เช่นRS-232หรือUSB )

สถานีฐานเป็นส่วนประกอบหนึ่งหรือมากกว่าของ WSN ที่มีทรัพยากรด้านการคำนวณ พลังงาน และการสื่อสารมากกว่ามาก โดยทำหน้าที่เป็นเกตเวย์ระหว่างโหนดเซ็นเซอร์และผู้ใช้ปลายทาง เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วจะส่งต่อข้อมูลจาก WSN ไปยังเซิร์ฟเวอร์ ส่วนประกอบพิเศษอื่นๆ ใน เครือข่ายที่ใช้ การกำหนดเส้นทางคือเราเตอร์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อคำนวณ ประมวลผล และกระจายตารางการกำหนดเส้นทาง^{[ 37 ]}

แพลตฟอร์ม

ฮาร์ดแวร์

ความท้าทายสำคัญประการหนึ่งในเครือข่ายเซ็นเซอร์ ไร้สาย (WSN) คือการผลิต โหนดเซ็นเซอร์ขนาดเล็ก และต้นทุน ต่ำ ปัจจุบันมีบริษัทขนาดเล็กจำนวนมากขึ้นที่ผลิตฮาร์ดแวร์ WSN และสถานการณ์ทางการค้าสามารถเปรียบเทียบได้กับการใช้งานคอมพิวเตอร์ที่บ้านในช่วงทศวรรษ 1970 โหนดจำนวนมากยังคงอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งซอฟต์แวร์ นอกจากนี้ การนำเครือข่ายเซ็นเซอร์มาใช้ยังจำเป็นต้องใช้วิธีการสื่อสารทางวิทยุและการรับข้อมูลที่ใช้พลังงานต่ำมากด้วย

ในหลายๆ แอปพลิเคชัน เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) จะสื่อสารกับเครือข่ายบริเวณท้องถิ่น (LAN)หรือ เครือข่าย บริเวณกว้าง (WAN) ผ่านทางเกตเวย์ เกตเวย์ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่าง WSN กับเครือข่ายอื่นๆ ซึ่งช่วยให้สามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลโดยอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรมากกว่า เช่นเซิร์ฟเวอร์ ที่อยู่ห่างไกล เครือข่ายบริเวณกว้างไร้สายที่ใช้สำหรับอุปกรณ์พลังงานต่ำเป็นหลัก เรียกว่า เครือข่ายบริเวณกว้างพลังงานต่ำ ( LPWAN )

ไร้สาย

มีมาตรฐานและโซลูชันไร้สายหลายอย่างสำหรับการเชื่อมต่อโหนดเซ็นเซอร์ThreadและZigbeeสามารถเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ที่ทำงานที่ความถี่ 2.4 GHz ด้วยอัตราการส่งข้อมูล 250 kbit/s หลายๆ มาตรฐานใช้ความถี่ที่ต่ำกว่าเพื่อเพิ่มระยะการส่งสัญญาณวิทยุ (โดยทั่วไป 1 กม.) ตัวอย่างเช่นZ-waveทำงานที่ 915 MHz (ในอเมริกาเหนือ) และในสหภาพยุโรป ใช้ 868 MHz อย่างแพร่หลาย แต่มีอัตราการส่งข้อมูลต่ำกว่า (โดยทั่วไป 50 kbit/s) กลุ่มทำงาน IEEE 802.15.4 ให้มาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่ออุปกรณ์พลังงานต่ำ และโดยทั่วไปเซ็นเซอร์และมิเตอร์อัจฉริยะจะใช้มาตรฐานเหล่านี้อย่างใดอย่างหนึ่งสำหรับการเชื่อมต่อ ด้วยการเกิดขึ้นของInternet of Thingsข้อเสนออื่นๆ อีกมากมายจึงถูกนำเสนอเพื่อการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์LoRa ^{[ 38 ]}เป็นรูปแบบหนึ่งของLPWANที่ให้การเชื่อมต่อไร้สายพลังงานต่ำระยะไกลสำหรับอุปกรณ์ ซึ่งถูกนำมาใช้ในมิเตอร์อัจฉริยะและแอปพลิเคชันเซ็นเซอร์ระยะไกลอื่นๆ Wi-SUN ^{[ 39 ]}เชื่อมต่ออุปกรณ์ภายในบ้านNarrowBand IOT ^{[ 40 ]}และ LTE-M ^{[ 41 ]}สามารถเชื่อมต่อเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ได้มากถึงหลายล้านเครื่องโดยใช้เทคโนโลยีเซลลูลาร์

ซอฟต์แวร์

พลังงานเป็นทรัพยากรที่หายากที่สุดของโหนด WSN และเป็นตัวกำหนดอายุการใช้งานของ WSN WSN อาจถูกติดตั้งใช้งานเป็นจำนวนมากในสภาพแวดล้อมต่างๆ รวมถึงพื้นที่ห่างไกลและทุรกันดาร ซึ่งการสื่อสารแบบเฉพาะกิจเป็นองค์ประกอบสำคัญ ด้วยเหตุนี้ อัลกอริทึมและโปรโตคอลจึงจำเป็นต้องคำนึงถึงประเด็นต่อไปนี้:

อายุขัยที่เพิ่มขึ้น^{[ 42 ]}
ความแข็งแกร่งและความทนทานต่อข้อผิดพลาด^{[ 43 ]}
การกำหนดค่าด้วยตนเอง^{[ 44 ]}

การเพิ่มอายุการใช้งานให้สูงสุด: ควรลดการใช้พลังงาน/กำลังไฟฟ้าของอุปกรณ์ตรวจจับให้น้อยที่สุด และโหนดเซ็นเซอร์ควรประหยัดพลังงาน เนื่องจากทรัพยากรพลังงานที่จำกัดเป็นตัวกำหนดอายุการใช้งาน เพื่อประหยัดพลังงาน โหนดเซ็นเซอร์ไร้สายมักจะปิดทั้งเครื่องส่งสัญญาณวิทยุและเครื่องรับสัญญาณวิทยุเมื่อไม่ได้ใช้งาน^{[ 34 ]}

โปรโตคอลการกำหนดเส้นทาง

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายประกอบด้วยโหนดเซ็นเซอร์พลังงานต่ำ ขนาดเล็ก และระยะทำการสั้นที่ทำงานโดยอัตโนมัติ เมื่อเร็วๆ นี้ พบว่าการเปิดและปิดความสามารถในการตรวจจับและการสื่อสารของโหนดเซ็นเซอร์เป็นระยะๆ สามารถลดเวลาการทำงานลงได้อย่างมาก จึงช่วยยืดอายุการใช้งานของเครือข่ายได้^{[ 45 ]}^{[ 46 ]}อย่างไรก็ตาม การทำงานแบบวนรอบนี้อาจส่งผลให้เกิดความหน่วงของเครือข่ายสูง ค่าใช้จ่ายในการกำหนดเส้นทาง และความล่าช้าในการค้นหาเพื่อนบ้าน เนื่องจากการกำหนดเวลาการนอนหลับและการตื่นที่ไม่ตรงกัน ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้จำเป็นต้องมีมาตรการแก้ไขสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายแบบวนรอบ ซึ่งควรลดข้อมูลการกำหนดเส้นทาง ภาระการรับส่งข้อมูลการกำหนดเส้นทาง และการใช้พลังงานให้น้อยที่สุด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยซองคยุนกวันได้เสนอการกำหนดเส้นทางช่วงเวลาความหน่วงในการส่งมอบที่ไม่เพิ่มขึ้นแบบน้ำหนักเบา หรือที่เรียกว่า LNDIR วิธีการนี้สามารถค้นหาเส้นทางที่มีความหน่วงต่ำสุดได้ในแต่ละช่วงเวลาความหน่วงในการส่งมอบที่ไม่เพิ่มขึ้น แทนที่จะเป็นแต่ละช่วงเวลาการทดลองจำลองแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องของวิธีการใหม่นี้ในการลดข้อมูลการกำหนดเส้นทางที่จัดเก็บไว้ในแต่ละเซ็นเซอร์ นอกจากนี้ การกำหนดเส้นทางแบบใหม่นี้ยังสามารถรับประกันความหน่วงแฝงในการส่งมอบขั้นต่ำจากแต่ละแหล่งไปยังปลายทางได้อีกด้วย พบว่าประสิทธิภาพดีขึ้นถึง 12 เท่าและ 11 เท่าในแง่ของการลดภาระการรับส่งข้อมูลการกำหนดเส้นทางและประสิทธิภาพด้านพลังงาน เมื่อเทียบกับรูปแบบที่มีอยู่^{[ 47 ]}

ระบบปฏิบัติการ

ระบบปฏิบัติการสำหรับโหนดเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายโดยทั่วไปมีความซับซ้อนน้อยกว่าระบบปฏิบัติการทั่วไป และมีความคล้ายคลึงกับระบบฝังตัว มากกว่า ด้วยเหตุผลสองประการ ประการแรก เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายมักถูกนำไปใช้งานโดยคำนึงถึงแอปพลิเคชันเฉพาะมากกว่าที่จะใช้เป็นแพลตฟอร์มทั่วไป ประการที่สอง ความต้องการต้นทุนต่ำและการใช้พลังงานต่ำทำให้โหนดเซ็นเซอร์ไร้สายส่วนใหญ่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์พลังงานต่ำ ซึ่งทำให้กลไกต่างๆ เช่น หน่วยความจำเสมือน ไม่จำเป็นหรือมีราคาแพงเกินไปที่จะนำไปใช้งาน

ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะใช้ระบบปฏิบัติการฝังตัว เช่นeCosหรือuC/OSสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ อย่างไรก็ตาม ระบบปฏิบัติการดังกล่าวส่วนใหญ่มักถูกออกแบบมาให้มีคุณสมบัติแบบเรียลไทม์

TinyOSซึ่งพัฒนาโดยDavid Cullerอาจเป็นระบบปฏิบัติการแรกที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย TinyOS ใช้โมเดลการเขียนโปรแกรมแบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์แทน การทำงาน แบบมัลติเธรดโปรแกรม TinyOS ประกอบด้วยตัวจัดการเหตุการณ์และงานที่มีความหมายแบบทำงานจนเสร็จสมบูรณ์ เมื่อเกิดเหตุการณ์ภายนอก เช่น แพ็กเก็ตข้อมูลขาเข้าหรือการอ่านค่าจากเซ็นเซอร์ TinyOS จะส่งสัญญาณไปยังตัวจัดการเหตุการณ์ที่เหมาะสมเพื่อจัดการกับเหตุการณ์นั้น ตัวจัดการเหตุการณ์สามารถโพสต์งานที่กำหนดเวลาโดยเคอร์เนลของ TinyOS ในภายหลังได้

LiteOSเป็นระบบปฏิบัติการที่พัฒนาขึ้นใหม่สำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย ซึ่งให้การทำงานแบบนามธรรมคล้าย UNIX และรองรับภาษาการเขียนโปรแกรม C

Contikiซึ่งพัฒนาโดยAdam Dunkels เป็นระบบปฏิบัติการที่ใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรมที่เรียบง่ายกว่าโดยใช้ ภาษาC ในขณะเดียวกันก็มีเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น6LoWPANและProtothreads

RIOT (ระบบปฏิบัติการ)เป็นระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์รุ่นใหม่กว่า ซึ่งมีฟังก์ชันการทำงานคล้ายกับ Contiki

PreonVM ^{[ 48 ]}เป็นระบบปฏิบัติการสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย ซึ่งมี6LoWPANที่ใช้ContikiและรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมJava

แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลเซ็นเซอร์แบบร่วมมือออนไลน์

แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลเซ็นเซอร์แบบร่วมมือออนไลน์ คือบริการฐานข้อมูลออนไลน์ที่อนุญาตให้เจ้าของเซ็นเซอร์ลงทะเบียนและเชื่อมต่ออุปกรณ์ของตนเพื่อป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูลออนไลน์เพื่อจัดเก็บ และยังอนุญาตให้นักพัฒนาเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและสร้างแอปพลิเคชันของตนเองโดยอิงจากข้อมูลเหล่านั้น ตัวอย่างเช่นXivelyและแพลตฟอร์ม Wikisensing (เก็บถาวรเมื่อ 2021-06-09 ที่Wayback Machine ) แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยลดความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันออนไลน์ระหว่างผู้ใช้ในชุดข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่ข้อมูลด้านพลังงานและสิ่งแวดล้อมไปจนถึงข้อมูลที่รวบรวมจากบริการขนส่ง บริการอื่นๆ ได้แก่ การอนุญาตให้นักพัฒนาฝังกราฟและวิดเจ็ตแบบเรียลไทม์ลงในเว็บไซต์ วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลในอดีตที่ดึงมาจากฟีดข้อมูล ส่งการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์จากสตรีมข้อมูลใดๆ เพื่อควบคุมสคริปต์ อุปกรณ์ และสภาพแวดล้อม

สถาปัตยกรรมของระบบ Wikisensing ^{[ 49 ]}อธิบายส่วนประกอบหลักของระบบดังกล่าว ซึ่งรวมถึง API และอินเทอร์เฟซสำหรับผู้ร่วมงานออนไลน์ มิดเดิลแวร์ที่มีตรรกะทางธุรกิจที่จำเป็นสำหรับการจัดการและการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ และแบบจำลองการจัดเก็บที่เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ

การจำลอง

ในปัจจุบัน การสร้างแบบจำลองและการจำลองแบบตัวแทนเป็นเพียงกระบวนทัศน์เดียวที่อนุญาตให้จำลองพฤติกรรมที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมของเซ็นเซอร์ไร้สาย (เช่นการรวมกลุ่ม ) ^{[ 50 ]}การจำลองแบบตัวแทนของเซ็นเซอร์ไร้สายและเครือข่ายเฉพาะกิจเป็นกระบวนทัศน์ที่ค่อนข้างใหม่การสร้างแบบจำลองแบบตัวแทนเดิมทีมีพื้นฐานมาจากการจำลองทางสังคม

โปรแกรมจำลองเครือข่ายเช่น Opnet, Tetcos NetSim และ NS สามารถใช้จำลองเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายได้

แนวคิดอื่นๆ

การแปลเป็นภาษาท้องถิ่น

การระบุตำแหน่งเครือข่ายหมายถึงปัญหาของการประมาณตำแหน่งของโหนดเซ็นเซอร์ไร้สายระหว่างการติดตั้งและการตั้งค่าแบบไดนามิก สำหรับเซ็นเซอร์พลังงานต่ำมาก ขนาด ต้นทุน และสภาพแวดล้อมทำให้ไม่สามารถใช้ตัวรับสัญญาณ Global Positioning System บนเซ็นเซอร์ได้ ในปี 2000 Nirupama Bulusu, John HeidemannและDeborah Estrinได้เสนอแนวคิดและเสนอระบบที่ใช้การเชื่อมต่อวิทยุสำหรับการระบุตำแหน่งของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเป็นครั้งแรก^{[ 51 ]}ต่อมา ระบบระบุตำแหน่งดังกล่าวได้รับการกล่าวถึงว่าเป็นระบบระบุตำแหน่งแบบไร้ระยะ และมีการเสนอระบบระบุตำแหน่งสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายหลายระบบในเวลาต่อมา รวมถึง AHLoS, APS และ Stardust

การปรับเทียบข้อมูลเซ็นเซอร์และการทนต่อความผิดพลาด

เซ็นเซอร์และอุปกรณ์ที่ใช้ในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่มีราคาต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ดังนั้น การวัดค่าจากเซ็นเซอร์เหล่านี้จึงมักมีสัญญาณรบกวน ไม่สมบูรณ์ และไม่แม่นยำ นักวิจัยที่ศึกษาเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายตั้งสมมติฐานว่า สามารถดึงข้อมูลได้มากกว่าจากค่าการวัดที่ไม่น่าเชื่อถือหลายร้อยค่าที่กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ที่สนใจ มากกว่าจากเครื่องมือคุณภาพสูงที่มีความน่าเชื่อถือสูงจำนวนน้อยกว่า แต่มีต้นทุนรวมเท่ากัน

การเขียนโปรแกรมมาโคร

การเขียนโปรแกรมแบบมาโครเป็นคำที่คิดค้นโดย Matt Welsh ^{[ 52 ]}หมายถึงการเขียนโปรแกรมเครือข่ายเซ็นเซอร์ทั้งหมดเป็นกลุ่ม แทนที่จะเป็นโหนดเซ็นเซอร์แต่ละตัว อีกวิธีหนึ่งในการเขียนโปรแกรมแบบมาโครให้กับเครือข่ายคือการมองเครือข่ายเซ็นเซอร์เป็นฐานข้อมูล ซึ่งได้รับความนิยมจากระบบ TinyDB ที่พัฒนาโดยSam Madden

การตั้งโปรแกรมใหม่

การตั้งโปรแกรมใหม่คือกระบวนการอัปเดตโค้ดบนโหนดเซ็นเซอร์ รูปแบบการตั้งโปรแกรมใหม่ที่ทำได้ง่ายที่สุดคือการตั้งโปรแกรมใหม่จากระยะไกล โดยการส่งโค้ดแบบไร้สายในขณะที่ติดตั้งโหนด โปรโตคอลการตั้งโปรแกรมใหม่มีหลายแบบ ซึ่งให้ความเร็วในการทำงาน ความน่าเชื่อถือ การใช้พลังงาน ความต้องการโค้ดที่จัดเก็บไว้บนโหนด ความเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมไร้สายต่างๆ ความต้านทานต่อ DoS เป็นต้น โปรโตคอลการตั้งโปรแกรมใหม่ที่เป็นที่นิยม ได้แก่ Deluge (2004), Trickle (2004), MNP (2005), Synapse (2008) และ Zephyr (2009)

ความปลอดภัย

สถาปัตยกรรมแบบไร้โครงสร้างพื้นฐาน (เช่น ไม่มีเกตเวย์ เป็นต้น) และข้อกำหนดโดยธรรมชาติ (เช่น สภาพแวดล้อมการทำงานอัตโนมัติ เป็นต้น) ของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) อาจก่อให้เกิดจุดอ่อนหลายประการที่ดึงดูดผู้ไม่หวังดี ดังนั้นความปลอดภัย จึง เป็นข้อกังวลอย่างมากเมื่อมีการใช้งาน WSN ในแอปพลิเคชันพิเศษ เช่น ด้านการทหารและการดูแลสุขภาพ เนื่องจากลักษณะเฉพาะของ WSN วิธีการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมของเครือข่ายคอมพิวเตอร์จึงใช้ไม่ได้ผล (หรือมีประสิทธิภาพน้อยลง) สำหรับ WSN ดังนั้น การขาดกลไกการรักษาความปลอดภัยจะทำให้เกิดการบุกรุกเครือข่ายเหล่านั้น การบุกรุกเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการตรวจจับและควรใช้วิธีการบรรเทาผลกระทบ

มีการพัฒนานวัตกรรมที่สำคัญในการรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย เครือข่ายฝังตัวไร้สายส่วนใหญ่ใช้เสาอากาศแบบรอบทิศทาง ดังนั้นเพื่อนบ้านจึงสามารถดักฟังการสื่อสารเข้าและออกจากโหนดได้ สิ่งนี้ถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาวิธีการพื้นฐานที่เรียกว่า " การตรวจสอบในพื้นที่ " ^{[ 53 ]}ซึ่งใช้ในการตรวจจับการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น แบล็กโฮลหรือเวิร์มโฮล ซึ่งทำให้ปริมาณงานของเครือข่ายขนาดใหญ่ลดลงจนเกือบเป็นศูนย์ วิธีการพื้นฐานนี้ถูกนำไปใช้โดยนักวิจัยและเครื่องดักจับแพ็กเก็ตไร้สายเชิงพาณิชย์จำนวนมาก ต่อมาได้มีการปรับปรุงวิธีการนี้เพื่อรับมือกับการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การสมรู้ร่วมคิด การเคลื่อนที่ และอุปกรณ์หลายเสาอากาศหลายช่องสัญญาณ^{[ 54 ]}

เครือข่ายเซ็นเซอร์แบบกระจาย

หากใช้สถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์ในเครือข่ายเซ็นเซอร์ และโหนดกลางเกิดล้มเหลว เครือข่ายทั้งหมดก็จะล่มสลาย แต่ความน่าเชื่อถือของเครือข่ายเซ็นเซอร์สามารถเพิ่มขึ้นได้โดยใช้สถาปัตยกรรมควบคุมแบบกระจายศูนย์ การควบคุมแบบกระจายศูนย์ถูกนำมาใช้ในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย (WSN) ด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

โหนดเซ็นเซอร์มีโอกาสเสียหายได้ง่าย
เพื่อการรวบรวมข้อมูลที่ดียิ่งขึ้น
เพื่อสำรองข้อมูลให้กับโหนดต่างๆ ในกรณีที่โหนดกลางเกิดความล้มเหลว

นอกจากนี้ยังไม่มีหน่วยงานส่วนกลางที่จะจัดสรรทรัพยากร และพวกเขาต้องจัดการตนเอง

สำหรับการกรองแบบกระจายบนเครือข่ายเซ็นเซอร์แบบกระจาย การตั้งค่าทั่วไปคือการสังเกตกระบวนการพื้นฐานผ่านกลุ่มเซ็นเซอร์ที่จัดเรียงตามโครงสร้างเครือข่ายที่กำหนด ซึ่งทำให้ผู้สังเกตแต่ละคนประเมินสถานะของระบบโดยอาศัยการวัดของตนเองและเพื่อนบ้านด้วย^{[ 55 ]}

การบูรณาการข้อมูลและเครือข่ายเซ็นเซอร์

ข้อมูลที่รวบรวมจากเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายมักจะถูกบันทึกในรูปแบบข้อมูลตัวเลขในสถานีฐานส่วนกลาง นอกจากนี้ องค์กรOpen Geospatial Consortium (OGC) กำลังกำหนดมาตรฐานสำหรับอินเทอร์เฟซการทำงานร่วมกันและการเข้ารหัสเมตาเดตา ซึ่งช่วยให้สามารถบูรณาการเครือข่ายเซ็นเซอร์ที่หลากหลายเข้ากับอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ ทำให้บุคคลใดๆ ก็สามารถตรวจสอบหรือควบคุมเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้

การประมวลผลภายในเครือข่าย

เพื่อลดต้นทุนการสื่อสาร อัลกอริทึมบางอย่างจะลบหรือลดข้อมูลเซ็นเซอร์ที่ซ้ำซ้อนของโหนด และหลีกเลี่ยงการส่งต่อข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ เทคนิคนี้ถูกนำมาใช้ เช่น สำหรับการตรวจจับความผิดปกติแบบกระจาย^{[ 56 ]}^{[ 57 ]}^{[ 58 ]}^{[ 59 ]}หรือการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกระจาย^{[ 60 ]}เนื่องจากโหนดสามารถตรวจสอบข้อมูลที่ส่งต่อได้ จึงสามารถวัดค่าเฉลี่ยหรือทิศทางของการอ่านค่าจากโหนดอื่นได้ ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันการตรวจจับและการตรวจสอบ โดยทั่วไปแล้วโหนดเซ็นเซอร์ที่อยู่ใกล้เคียงซึ่งตรวจสอบคุณลักษณะของสิ่งแวดล้อมมักจะบันทึกค่าที่คล้ายกัน ความซ้ำซ้อนของข้อมูลประเภทนี้เนื่องจากความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างการสังเกตการณ์ของเซ็นเซอร์เป็นแรงบันดาลใจให้เกิดเทคนิคการรวมและการขุดข้อมูลภายในเครือข่าย การรวมข้อมูลช่วยลดปริมาณการรับส่งข้อมูลในเครือข่าย ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานบนโหนดเซ็นเซอร์^{[ 61 ]}^{[ 62 ]}เมื่อเร็วๆ นี้ พบว่าเกตเวย์เครือข่ายยังมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของโหนดเซ็นเซอร์ โดยการจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับโหนดที่มีความต้องการประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่สำคัญกว่า และจำเป็นต้องมีการนำอัลกอริธึมการจัดตารางเวลาที่มีประสิทธิภาพการใช้พลังงานขั้นสูงมาใช้ที่เกตเวย์เครือข่ายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานโดยรวมของเครือข่าย^{[ 34 ]}^{[ 63 ]}

การรวบรวมข้อมูลที่ปลอดภัย

นี่เป็นรูปแบบหนึ่งของการประมวลผลภายในเครือข่าย โดย ถือว่า โหนดเซ็นเซอร์ไม่ปลอดภัยและมีพลังงานจำกัด ในขณะที่สถานีฐานถือว่าปลอดภัยและมีพลังงานไม่จำกัด การรวมข้อมูลทำให้ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่มีอยู่แล้วสำหรับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายมีความซับซ้อนมากขึ้น^{[ 64 ]}และต้องใช้เทคนิคความปลอดภัยใหม่ที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับสถานการณ์เหล่านี้ การให้ความปลอดภัยแก่ข้อมูลที่รวมกันในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเรียกว่าการรวมข้อมูลที่ปลอดภัยใน WSN [ ^{62 ] [}^{64 ] [}^{65 ] เป็น}งานแรกๆ ที่กล่าวถึงเทคนิคสำหรับการรวมข้อมูลที่ปลอดภัยในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย

ความท้าทายด้านความปลอดภัยหลักสองประการในการรวบรวมข้อมูลที่ปลอดภัยคือการรักษาความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูล ในขณะที่การเข้ารหัสถูกใช้เป็นประจำเพื่อให้การรักษาความลับแบบ end-to-end ในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย ผู้รวบรวมข้อมูลในสถานการณ์การรวบรวมข้อมูลที่ปลอดภัยจำเป็นต้องถอดรหัสข้อมูลที่เข้ารหัสเพื่อทำการรวบรวมข้อมูล ซึ่งจะทำให้ข้อมูลแบบ plaintext ปรากฏที่ผู้รวบรวมข้อมูล ทำให้ข้อมูลมีความเสี่ยงต่อการโจมตีจากฝ่ายตรงข้าม ในทำนองเดียวกัน ผู้รวบรวมข้อมูลสามารถแทรกข้อมูลเท็จเข้าไปในข้อมูลที่รวบรวมไว้และทำให้สถานีฐานยอมรับข้อมูลเท็จได้ ดังนั้น ในขณะที่การรวบรวมข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของเครือข่าย แต่ก็ทำให้ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่มีอยู่ซับซ้อนขึ้น^{[ 66 ]}

ดูเพิ่มเติม

อ่านเพิ่มเติม

Amir Hozhabri; Mohammadreza Eslaminejad; Mitra Mahrouyan, การกำหนดเส้นทางโหนดเกตเวย์แบบลูกโซ่เพื่อประสิทธิภาพการใช้พลังงานในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย
Kiran Maraiya, Kamal Kant, Nitin Gupta "เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย: บทวิจารณ์เกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล" วารสารวิจัยวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์นานาชาติ เล่ม 2 ฉบับที่ 4 เมษายน 2554
Chalermek Intanagonwiwat, Deborah Estrin, Ramesh Govindan, John Heidemann, " ผลกระทบของความหนาแน่นของเครือข่ายต่อการรวมข้อมูลในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย " 4 พฤศจิกายน 2544
Bulusu, Nirupama; Jha, Sanjay (2005). เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย: มุมมองเชิงระบบ . Artech House. ISBN 978-1-58053-867-1.

ลิงก์ภายนอก

สื่อที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายใน Wikimedia Commons
คณะกรรมการมาตรฐาน IEEE 802.15.4
การรวบรวมข้อมูลอย่างปลอดภัยในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย: การสำรวจ
รายชื่อข้อเสนอการรวมข้อมูลที่ปลอดภัยสำหรับ WSN ( เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย) เก็บถาวรเมื่อวันที่ 16 กุมภาพันธ์ 2018 ที่Wayback Machine

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[

[

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

25 ] WATS

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

65 ] เป็น

[ 66 ]