1. Fuzzy Logic Control Based QoS
Management in Wireless Sensor/Actuator
Networks
Radu-Octavian CHIRITA

2. Introducere
 WSN : Wireless Sensor Network
 WSAN : Wireless Sensor/Actuator
Network
 Folosirea intensa a senzorilor
2

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. 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. 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. 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. 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. 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. FLC-QM
(Fuzzy Logic Control based QoS Management)
 Adaptarea ratei de esantionare
 Mentinere DMR(deadline miss ratio) sub un
anumit prag
9

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. 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. 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. FLC – Design
 Functiile de apartenenta(st. sus)
 Matricea asociativa(dr. sus)
 Inferenta : max-min
 Defuzzificare : metoda centrului
de greutate
13

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. 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. Perioada de esantionare FLC - QM
 Perioadele sunt
ajustate dinamic, la
runtime
 Motivul diferentei DMR
16

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. 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. Concluzii
 Ajustare dinamica
 Mentinere ratare deadline sub un prag
 Sistem eficient, robust, de incredere
19

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