Datenreduktion in drahtlosen Sensornetzen

Einleitung

Drahtlose Sensornetze bestehen aus zahlreichen Sensorknoten, welche mit unterschiedlichen Sensoren verschiedene Messgrößen aufnehmen, wobei die Sensorknoten aufgrund ihrer Größe und dem energieoptimierten Design etlichen Einschränkungen in Bezug auf Rechenleistung und Übertragungsgeschwindigkeit unterliegen. Die aufgenommenen Messwerte werden in der Regel lokal gespeichert und/oder über eine Funkschnittstelle versendet. Häufig werden nicht alle aufgenommenen Daten gespeichert/versendet, sondern – aufgrund von Beschränkungen in Hinblick auf den zur Verfügung stehenden Speicher und auf die erreichbare Übertragungskapazität – nur ein kleiner Prozentsatz der tatsächlich aufgenommenen Daten. Ein gängiges Verfahren zur Datenreduktion ist z.B. das simple Verwerfen von Messwerten und nur Werte zu übermitteln, die einen bestimmten Schwellwert unter- bzw. überschreiten.

Am Institut für Betriebssysteme und Rechnerverbund wurde mit INGA ein drahtloser Sensorknoten entwickelt, der über einige Sensoren zur Aktivitätserkennung verfügt. Mit Beschleunigungssensor und Gyroskop können sechs Freiheitsgrade quantifiziert werden; außerdem können Luftdruck und Temperatur sowie Batteriespannung und aktueller Stromverbrauch gemessen werden.

Aufgabenstellung

In dieser Arbeit sollen zunächst zwei unterschiedliche Verfahren zur Datenreduktion theoretisch betrachtet und verglichen werden: Quellencodierung und Kompression. Dabei ist ein besonderes Augenmerk auf die beschränkten Möglichkeiten der Datenverarbeitung in wenig leistungsfähigen Mikrocontrollern zu legen, wie sie auch bei drahtlosen Sensorknoten wie INGA zum Einsatz kommen.

Für den weiteren Verlauf der Arbeit ist konkret der Sensorknoten INGA, mit den gegebene Möglichkeiten und Grenzen zu betrachten, wobei als Einsatzgebiet und für den erwarteten Wertebereich davon ausgegangen werden soll, dass INGA am menschlichen Körper getragen wird.

Um eine valide und reale Datenbasis aller Sensoren zu erhalten, ist zunächst eine Contiki-Applikation zu entwerfen, welche die (Roh-)Daten aller vorhandenen Sensoren in realen Szenarien aufzeichnet und zur späteren Analyse speichert. Für die anfängliche Untersuchung und die Zwischenevaluation sollten für die unterschiedlichen Sensoren feste und zielgerechte Abtastraten ausgewählt werden.

Ziel dieser Arbeit ist es, unterschiedliche Methoden zur Datenreduktion von mit INGA aufgenommenen Aktivitätsdaten zu implementieren und gegeneinander zu evaluieren. Dabei soll auch betrachtet werden, ob die Rohdaten mit vorhandenen Hardwarefiltern oder zu implementierenden Softwarefiltern sinnvoll vorverarbeitet werden können. Außerdem ist zu evaluieren, ob und in welchen Szenarien die Berechnungen zur Datenreduktion besser während des Aufzeichnens (Online) oder nach einer bestimmten Periode erfolgen sollten. Neben der generellen und speziellen Performance der betrachteten Methoden ist der jeweilige Energieverbrauch als zusätzliches Kriterium heranzuziehen. Für die spätere Anwendung und die Schlussevaluation kann es sinnvoll sein, die Abtastraten der einzelnen Sensoren auch zu variieren und so die prinzipielle Leistungsfähigkeit des umgesetzten Ansatzes auch für andere Einsatzgebiete zu zeigen.

Links

• Contiki