IoTとセンサーネットワークの講義復習ノート

Tim 收录于 Learning-Notes 和 Course-Notes

2023-11-30 2024-12-25 约 10000 字预计阅读 20 分钟 - 次阅读

1 序論

1.1 IoTの定義

技術的理解 IoTは、物体の情報をスマートセンシングデバイスを通じて伝送ネットワークで指定の情報処理センターに送り、最終的に物と物、人と物の間の自動情報交換と処理を実現するインテリジェントネットワークです。
応用的理解 IoTは、世界のすべての物体をネットワークに接続してIoTを形成し、既存の「インターネット」と組み合わせて、人間社会と物理システムの統合を実現し、生産と生活をより精密かつ動的に管理することを目指します。
一般的理解 RFIDとWSN（無線センサーネットワーク）を組み合わせて、ユーザーに生産・生活のモニタリング、指揮調整、リモートデータ収集と測定、リモート診断などのサービスを提供します。

1.2 IoTの特徴

包括的な感知 RFID、センサー、QRコードなどを使用して、いつでもどこでも物体の情報を取得できます。
信頼性の高い伝達ネットワークとインターネットの融合を通じて、物体の情報をリアルタイムかつ正確にユーザーに伝達します。
インテリジェントな処理コンピューティング、データマイニング、ファジー認識などの人工知能技術を使用して、大量のデータと情報を分析・処理し、物体に対してインテリジェントな制御を実施します。

1.3 IoTの概念モデル

感知（知覚層）、伝送（ネットワーク層）、計算（アプリケーション層）

知覚層：知覚層は物体を識別し、情報を収集・捕捉します。RFIDカメラなどを通じて実現され、IoTの包括的な感知の基礎となります。より包括的でより敏感な感知能力、低消費電力、小型化と低コスト化の課題を解決する必要があります。
ネットワーク層：知覚層とアプリケーション層を接続し、いつでもどこでも接続を実現します。現在最も成熟した部分です。アクセスネットワーク、コアネットワーク、サービスプラットフォームの3つのレベルを含みます。規模の拡大によるユビキタス性の実現、拡張可能な業務管理運営能力、構造の簡素化による上下層の融合が求められます。
アプリケーション層：広範なインテリジェントアプリケーションのソリューション集合を実現します。スマートホーム、電力、交通などの応用分野があります。情報技術と産業の深い融合、情報の社会化共有とセキュリティ保証、クラウドコンピューティングに基づくアプリケーション保証が求められます。

1.4 センサーデータの主な特徴

大量性：各センサーが1分間に1回だけデータを送信すると仮定しても、1000個のノードで1日あたり約1.4GBのデータ量になります
多様性：生態モニタリングシステム（温度湿度光量）、マルチメディアセンサーネットワーク（音声映像）、火災ナビゲーションシステム（構造化通信データ）
関連性：同一エンティティを記述するデータは時間的に関連性があります（同一ノードの温度の時間変化）。異なるエンティティを記述するデータは空間的に関連性があります（同一エリア内の異なるノードで測定された温度と湿度が近似）。エンティティの異なる次元間にも関連性があります（同一ノードの同時刻に測定された温度と湿度に相関）。
意味性：データは人間によって意味が付与され、使用が容易になります

1.5 無線感知方式

従来の感知：各種センサー
インテリジェント無線感知/センサーレス感知：WiFi、Bluetooth、ZeegBee、OWB、RFID
クラウドセンシング：クラウドソーシング、Baiduマップ

2 無線LAN

2.1 無線LANの構成

ステーション/無線アクセスポイント（AP）：APは無線LANの中核デバイスで、有線・無線インターフェースを提供し、ワークステーションとネットワークサーバーを接続します。
無線媒体
分散システム（DS）：DSは異なるBSSを接続するデバイスで、ワークステーションがBSS間を移動してローミングを実現できるようにします。
端末

IEEE 802.11 b/g北米規格では全11チャネルあり、そのうち1、6、11チャネルが重複しない伝送チャネルです

2.2 無線LANの古典的問題

無線情報伝送の特徴：

無線ユーザーが発する電磁波はあらゆる方向に拡散します
一定範囲内のすべての無線ユーザーが伝送チャネルを共有します
無線通信にはカバレッジ範囲があります

無線ネットワークの古典的問題

隠れ端末問題：3つのエンティティがあり、AとCはBがアイドル状態だと思い、両方がBに送信して衝突が発生します。RTS/CTSで解決します（送信元アドレス、宛先アドレス、通信時間を含む） 露出端末問題：4つのエンティティがあり、AがBにデータを送信中でも、CがDにデータを送信することは影響ありませんが、Cは送信を控えてしまいます。

RTS/CTSメカニズムは隠れ端末問題を解決できますが、露出端末問題は解決できません：

データ転送の前に、RTS/CTSハンドシェイクを通じて受信ノードからデータ転送の承認を得ると同時に、送信ノードと受信ノードの近隣ノードに間もなく開始される転送を通知します。
近隣ノードはRTS/CTSを受信後、一定期間自身の転送を抑制し、これから行われるデータ転送との衝突を回避します
この問題解決方法は、追加の制御メッセージというコストを伴います

RTS/CTSが露出端末問題を解決できない理由は、RTSフレームに高優先度がなく、データパケットの存在がRTS/CTSフレームと衝突する可能性があるためです。以下は一例です。

2.3 CSMA/CDプロトコル

CSMA/CD（搬送波感知多重アクセス/衝突検出）プロトコルの内容は、「先に聞いてから送信」「送信しながら聞く」「衝突時停止」「遅延再送」と要約できます。CSMA/CDプロトコルは無線LANには適していません。

CSMA/CDが無線LANに適さない理由：

無線LANのデバイスはCSMA/CDプロトコルが要求する「ステーションが自局データを送信しながら継続的にチャネルを監視する」ことを実現できません（半二重）
衝突検出機能を実現できたとしても、チャネルがアイドル状態であることを検出して送信しても、受信側では依然として衝突が発生する可能性があります（隠れ端末）
本ノードでの衝突が必ずしも受信側での衝突を意味しません（露出端末）

2.4 CSMA/CA

搬送波感知で媒体がビジー状態の場合、現在の転送が完全に終了するまで待機します。監視方法には物理搬送波感知（信号強度判定）と仮想搬送波感知プロトコル（送信元がチャネル占有時間を通知）があります。

CSMA/CAのフローチャートを理解する必要があります。

衝突回避には2つの方式があります：

2.4.1 優先度確認プロトコル

フレーム間隔（Inter Frame Space）：すべてのステーションは送信完了後、次のフレームを送信する前に、さらに短い時間（継続監視）待機する必要があります。

優先度：フレーム間隔の長さは、そのステーションが送信しようとするフレームの種類によって決まります。高優先度フレームは待機時間が短く、そのため優先的に送信権を獲得できます。

種類	時間	含まれるフレーム種類	説明
SIFS 短IFS	最短	ACKフレーム、CTSフレーム、長すぎるMACフレームの分割後のデータフレーム、およびAPの問い合わせに応答するすべてのフレーム	最短・最高優先度
PIFS ポイント調整機能IFS	+ slot		APによる調整
DIFS 分散調整機能IFS	+ 2 slot	DCFモードでのデータフレームと管理フレーム、RTSフレーム	最長・分散調整

2.4.2 ランダムバックオフアルゴリズム

同一優先度でも競合が発生する可能性があります。チャネルがビジー状態からアイドル状態に変わった時、データフレームを送信しようとするステーションは、DIFSの間隔を待つだけでなく、競合ウィンドウに入ってランダムバックオフ時間を計算し、再度チャネルへのアクセスを試みる必要があります。

ネットワーク負荷が大きい時、競合ウィンドウが小さいとノードが選ぶランダム値が近くなり、多くの衝突を引き起こします。ネットワーク負荷が軽い時、競合ウィンドウが大きいとノードの待機時間が長くなり、不必要な競合を引き起こします。システムは現在送信を希望するノード数に適応する必要があります。指数バックオフアルゴリズム：競合ウィンドウを最小値で初期化し、衝突が発生すると最大値に達するまでウィンドウを拡大します。

2.5 MACレイヤーの機能

MACレイヤーはDCF分散調整（各ノードが自身でアクセス時間を決定）を実装し、PCFポイント調整機能（APによる調整、例えば順番制）を選択実装する必要があります。DCFとPCFは同一BSS（Basic Service Set、基本サービスセット、1つのAPと複数のステーションを含み、複数のBSSはルーティングシステムを通じて拡張BSSに連結可能）内で並行して競合型・非競合型アクセスを提供できます。

MACレイヤーの主な機能：

メディアアクセス制御
ネットワーク接続への参加
データ検証と機密保護

デシベルと電力の変換

$$ dB=10log_{10}{P} $$

国家標準ではルーターの最大出力を100mW（約20デシベル）以下と規定しています

2.6 Zigzag

2回送信し、毎回ランダムなΔ時間差を設け、2つのタイムスロットで2つのパケットを送信し、順次2つのデータパケットを復元できます。これはデータパケットが衝突しなかったのと同等です。2つの特徴に基づきます：

送信で衝突が発生すると必ず再送されます
毎回の衝突位置が異なります

解析プロセスでのエラーによるドミノ効果を避けるため、後ろから2番目のデータパケットを解析できます。2つのデータパケットが同じ場合は採用します。異なる場合はエラーがあることを示し、APはPHY信頼度の高い方を選択します。

zigzagの利点

802.11標準デコーダーを使用でき、プロトコルの変更も不要です
zigzagは複数の衝突パケットにも対応でき、衝突がない場合は追加のオーバーヘッドを導入しません
ZigzagはAPポイントの変更のみ必要で、クライアントの変更は不要です

3 無線センサーネットワーク

3.1 無線センサーネットワーク（WSN）

無線センサーネットワークシステムは通常、センサーノード、集約ノード、管理ノードを含みます。これは大規模、自己組織化、動的、信頼性が高く、アプリケーション関連のネットワークです。

3.1.1 構造構成

センサーノード構造は以下のように構成されます。オペレーティングシステムにはTinyOS（柔軟で修正可能だが習得が難しい）とZigbeeプロトコルスタックベースのTI（その逆）があります：

センサーモジュール
プロセッサモジュール
無線通信モジュール
電源供給モジュール

センサーネットワークと無線ネットワークの違い：センサーネットワークの第一の目標は省エネです。無線ネットワークのデバイスは移動可能ですが、センサーネットワークのノードはほとんど移動しません（ただし故障しやすい）。

3.1.2 ノードの特徴

制限：

電源エネルギーが限られています（通信モジュールが最もエネルギーを消費し、通信状態には送信、受信、アイドル監視、スリープの4種類があります）
計算・ストレージ能力が限られています
通信能力が限られています

特徴：

近接するノードは類似したデータを持ちます（最適化に利用可能）
センサーノードにはグローバルIDがありません

3.1.3 アンテナ長

無線通信を利用する場合、基本的な条件として、通常アンテナサイズは波長の10分の1以上である必要があり、信号を効果的に送信できます。実際の使用では、低周波波を高周波に変調する必要があります。

アンテナが送信する3種類の信号：地上波、空中波（電離層反射）、直線波(30MHz以上)。

アンテナの通信距離:

$$ d= 3.57\sqrt{Kh} $$

ここで$K=\frac{4}{3}$は屈折定数です。

2本のアンテナ間の最大伝播距離は：

$$ d= 3.57(\sqrt{Kh_1}+\sqrt{Kh_2}) $$

3.2 センサーネットワークのアーキテクチャ

インプロージョンとオーバーラップ現象

インプロージョン(Implosion) ノードは同じパケットを受信済みかどうかに関係なく、近隣ノードにデータパケットを転送します。いわゆる情報インプロージョンとは、ネットワーク内のノードが1つのデータの複数のコピーを受信する現象を指します。

オーバーラップ(Overlap) センシングノードのセンシング領域が重複し、データの冗長性を引き起こします。つまり、無線センサーネットワークノードが密集して配置されているため、同一のローカルエリア内で、複数のノードが領域内の同一イベントに対して同じ反応を示し、センシングした情報がデータ性質上類似し、数値的に同一となり、これらのノードの近隣ノードが受信するデータコピーも高い相関性を持つことになります。

3.2.1 センサーネットワークの分類

プロアクティブネットワーク-連続動作モード (Continuously Operating Model)

ノードは定期的にセンサーと送信機を起動し、環境をセンシングして関心のあるデータを送信します
定期的なデータモニタリングが必要なアプリケーションに適しています

リアクティブネットワーク-クエリ-レスポンスモード（Query-Response Model）

ノードはユーザーからのクエリコマンドに即座に応答します
ノードはネットワークの特定の属性値の変化に即座に応答します

3.2.2 センサーネットワークアーキテクチャの分類

9月22日

3.2.2.1 階層型アーキテクチャ

欠点：基地局に近いノードのエネルギー消費が速く、エネルギーホールを形成します。

3.2.2.2 クラスター型アーキテクチャ

LEACHプロトコル：Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy、クラスターが自発的に形成され、クラスターヘッドが自律的に選出されます

PEGASIS：LEACHでは各ノードはヘッドとのみ通信可能ですが、クラスター内のノードがヘッドから遠い場合、大きなコストが発生します。PEGASISはこの点を最適化し、ノードは最も近い隣接ノードとチェーンを通じて通信できます PPT29/37

利点：どのメッセージも最大2ホップ、ヘッドの分散選出によりエネルギー消費が均衡化されます

3.2.2.3 直接伝送 Direct Transmission

すべてのノードが直接基地局にデータを送信し、エネルギー消費が大きく、基地局は衝突を処理する必要があります

3.2.3 データ配布とデータ収集

上記のアーキテクチャはすべてデータ収集のためのものです。データ収集の目標は、エネルギー消費の最小化と遅延伝送データの最小化であり、energy*delayをアルゴリズム性能の指標として使用できます

データ配布は、センサーネットワークでクエリパケットとデータパケットを配布するプロセスです。最も直接的な方法はフラッディング法Floodingで、目的地以外のノードがTTLが0でないパケットを受信した場合にブロードキャストします。このプロトコルは単純で、複雑なトポロジー維持やルート発見アルゴリズムが不要ですが、インプロージョン、データオーバーラップ、リソースの盲目的使用などの問題があります。

3.3 位置特定技術

WSN位置特定の分類

3.3.1 測距ベースの位置特定

信号強度RSS
時間ベースTOA/TDOA/RTOF
角度ベースAOA

Time Of Arrivalは送受信双方の（時間）同期が必要です。Time Difference Of Arrivalは超音波モジュールを追加し、双方の同期要件を解消しました。Round Travel Of Flightは前2者の折衷案で、同期も追加ハードウェアも不要ですが、精度はTDOAに劣ります。

測距ベースの物理量測定は、コストが高く、精度が高いです試験形式：シナリオ、データ、問題が与えられ、方案を記述し、距離と座標を計算します

3.3.2 非測距の位置特定技術

距離無関とも呼ばれ、物理量の測定が不要です

アンカー：自身の位置が既知

ホップ距離：平均1ホップあたりの距離

3.3.2.1 重心アルゴリズム

ビーコンノードは定期的に近隣ノードにビーコンパケットをブロードキャストし、ビーコンパケットにはビーコンノードの識別子と位置情報が含まれます。未知ノードが異なるビーコンノードからのビーコンパケットを受信し、その数が閾値kを超えるか、一定時間受信した後、これらのビーコンノードが形成する多角形の重心を自身の位置として決定します。

$$ X,Y=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^kX_i,\frac{1}{n}\sum_{i=1}^kY_i $$

3.3.2.2 DV-HOPアルゴリズム

10月11日

位置が不明なノードは、位置が既知のノードに依存して自身の位置を計算します。

アルゴリズムは最小ホップ数と1ホップあたりの平均距離を決定する必要があります。

なぜ最小ホップ数なのか？累積誤差を減らし、直線に最も近い距離を得られるためです。

平均距離はどのように決定するのか？既知の位置のノードに基づいて推定します。PPT19/73の3つの方法：最も近いノード（最初に受信したもの、不合理）のみを使用、平均、重み付け。

最小ホップ数はどのように決定するのか？PPT16/73

アンカーが多く、均一に分布したネットワークに適しています。

平均ホップ距離の計算が重要です。

3.3.2.3 APIT

10月13日

ノードは隣接ノードと通信し、移動をシミュレートし、PITルールに基づいて三角形の内外にいるかを近似的に判断します（PPT8-9）。このプロセスを複数回繰り返し、複数の三角形が重なる領域を特定し、その重心を位置として決定します（PPT12）。

欠点：判断ミスが発生する可能性があります。ノード数が少なすぎる場合（≤3）は位置特定ができません。ノードのカバレッジと分布に要件があります。信号強度による測距は開けた野外でのみ適用可能です。距離と信号強度は完全には対応しません。

3.3.3 位置特定に関するその他の技術

3.3.3.1 シーケンス位置特定

ノードがアンカー信号の受信順序を並べ替え、複数の垂直二等分線で共通領域を特定します。

もう1つの方法は、隣接シーケンスを特定して並べ替え、類似度（特徴距離）を計算し、最後に2つのノード間の特徴距離を修正します。2つのノードの類似度が高い場合、位置が近いことを示します（論理距離、特徴距離）。

この方法では、各ノードの隣接ノード数が異なります。どのように類似度を計算するのか（次元が異なる条件下で）？ノードペアの順序を測定基準として使用し、類似度を計算します。明示的（explicit）、暗示的（implicit）、可能性（possible）の3つの異なるケースがあります。

$$ SD=F_e +F_i + \frac{F_p}{2} $$

$$ RSD=SD* \frac{\sqrt{K}}{K*(K-1)/2} ，K=|S_i ∪ S_j| $$

特徴距離の計算例題

RSD法の利点：

精度が向上
各ホップの精度が得られる
効率的：フラッディングなし、2つのノード間でシーケンスを交換
計算複雑性が低い
集中型または分散型で実装可能

RSD法の欠点は、信号強度と距離が完全には対応しないことです。

3.4 センサーネットワークの時刻同期メカニズム

2023年10月20日

時刻同期の役割：位置特定、データ融合、スリープ/ウェイクアップ（省エネ！環境保護！）

時刻同期に影響を与える伝送遅延：PPT5/117 送信、アクセス（最も不確実 PPT23/117）、転送、伝播、受信、受け入れ

送信時間：送信側がパケットを組み立てMAC層に渡すまでの時間
アクセス時間：送信側MAC層がパケットを受け取ってから無線チャネルの送信権を得るまでの時間。最も不確実な要因で、ネットワーク負荷に依存
転送時間：送信側がパケットを転送する時間
伝播時間：パケットが送信側から受信側に伝播する時間
受信時間：受信側がパケットを受信する時間
受け入れ時間：受信側が受信したパケットを処理する時間

3.4.1 NTP

ここでの同期は時間差を計算するだけでよく、方程式を立てて解くと

$$ offset = \frac{(T_2-T_1)-(T_4-T_3)}{2} $$

この式から、時間差はサーバーやクライアントの処理時間とは無関係であることがわかります。

コンピュータネットワークで使用されるプロトコルで、センサーネットワークに適さない理由：

センサーネットワークのリンクは環境の影響で切断される確率が高い
センサーネットワークのネットワーク構造（トポロジー）が不安定
NTPサーバーをネットワーク自体で実現できない
NTP情報の交換が頻繁で、エネルギー消費が大きい

3.4.2 RBSクラス

Reference Broadcast Synchronization、複数のノードが同一の同期信号を受信し、同期信号を受信した複数のノード間で同期を行います（複数回、最小二乗法を使用して誤差を減少）。このアルゴリズムは同期信号送信側の時間の不確実性を排除します。

原理：参照パケットは送信ノードのローカル時間を含む必要がなく、RBSプロトコルは時刻同期メッセージをブロードキャストし、互いのメッセージ到着時間差の平均値を求めることで、非同時記録の影響をできるだけ排除します。

利点：時刻同期がMAC層プロトコルから分離され、制限を受けず、相互運用性が良好

欠点：プロトコルのオーバーヘッドが大きい

送信者は時刻を書き込む必要がありません。

時間伝播の誤差を減らすため、統計技術を採用し、複数の時刻同期メッセージを同時にブロードキャストし、互いのメッセージ到着時間差の平均値を求めることができます。

3.4.3 TPSN

階層構造を採用し、すべてのノードを階層構造に従って論理的にレベル分けし、各ノードは1つ上のレベルのノードと同期します（NTP）。

原理/考え方：

階層構造を採用して同期を実現
ノードを階層構造に従って論理的にレベル分け、ルートノードまでの距離を表す
送信者-受信者のノードペアに基づき、各ノードは1つ上のレベルのノードと同期

ルートノード：外部と通信して時刻を取得し、ネットワークシステム全体のクロックソースとなります

プロセス：

階層の生成：ルートノードをレベル0とし、レベルiのノードは少なくとも1つのレベルi-1のノードと通信可能
時刻同期：レベル1のノードがルートノードと同期し、レベルiのノードがレベルi-1のノードと同期

問題：同期誤差の蓄積が存在。ネットワーク全体の同期時間が長い。隣接する2つのレベルのノード同期時に衝突の可能性。

問題：誤差の蓄積、競合問題（ランダム待機で解決）、ネットワーク全体の同期に非常に時間がかかる

最適化：MAC層でメッセージの送信開始時にのみ時刻スタンプを付加し、アクセス誤差を排除

4 産業用インターネット

産業用インターネットとは

デジタルツインとは、5次元モデル

4.1 産業用インターネットと従来の消費者向けインターネット

PPT 36/117 産業用インターネットは、インターネットを基盤として、実体経済に向けた進化とアップグレードです。

4.2 産業用インターネットとインダストリー4.0の関係

インダストリー4.0はドイツで生まれ、生産・製造プロセスのスマート化・デジタル化に重点を置いています。

産業用インターネットはアメリカ発で、インターネット技術を活用して生産設備と製品サービスを改善することに重点を置いています。

4.3 デジタルツイン5次元モデル

物理エンティティ：各サブシステムとセンサー
仮想エンティティ：物理設備のマッピング
サービス：物理設備の最適化、仮想設備の補正
ネットワーク接続：物理設備、仮想設備、サービスの運用中の相互作用を維持
ツインデータ：物理設備、仮想設備、サービスの運用の駆動力

4.4 中国製造2025の具体的内容

意義の面から見ると、中国製造2025はインダストリー4.0や産業用インターネットと比べて、目標がより明確で、内容がより具体的で、路線がより明確です。

テーマ：製造業のイノベーション発展の促進

中心：品質向上と効率改善

主軸：新世代情報技術と製造業の深い融合の加速

主要方向：スマート製造の推進

目標：経済社会発展と国防建設における重要技術設備のニーズを満たす

4.5 最終的な問題

IoT、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能の相互関係は？

IoTデバイスは大量のデータを生成し、ビッグデータのソースの一部となる
クラウドコンピューティングはビッグデータの処理と分析に大規模な計算・ストレージリソースを提供
ビッグデータとクラウドコンピューティングはそれぞれAI学習に十分なトレーニングサンプルと計算リソースを提供
IoTはAIにスマートホーム、スマート交通などのより広い応用シーンを提供
以上より、IoT、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、AIは相互に支援関係にある

5 20期実際の試験問題（一部）

5.1 短答問題

復習アウトラインからいくつかをランダムに選択

5.2 分析問題

なぜCSMA/CDプロトコルは無線LANに適さないのか？
位置特定技術の2つの主要分類とそれぞれのアルゴリズムの例を挙げよ。
TPSNとRBSを分析比較せよ。

5.3 総合問題

8つのノードからなるネットワークトポロジー図が与えられ、第1問では5つのノードの隣接ノードシーケンスを書き出し、第2問では2つのノード間のRSDを計算する。
下図の赤枠のような図を完成させ、英語の略語を書き、説明を加える。

收录于合集・Course-Notes 9

ビッグデータ可視化コースの復習

Buy me a coffee~

赞赏

支付宝

贝宝

微信