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Optimierung von µDTN

Student(visible for staff only)
SupervisorProf. Dr. Felix Büsching
Dr. Wolf-Bastian Pöttner
ProfessorProf. Dr.-Ing. Lars Wolf
ProjectGAL
INGA
µDTN
IBR GroupCM (Prof. Wolf)
TypeDiploma Thesis
Statusfinished
Start2011-09-15

Einleitung

In drahtlosen Sensornetzen werden verschiedenste Daten mithilfe von Sensorknoten aufgenommen, verarbeitet, gespeichert und versendet. Die Sensorknoten bestehen dabei in der Regel aus einem Mikrocontroller, einem Funktransceiver mit Antenne, diversen Sensoren, Energieversorgung und Datenspeicher.

Ein unterbrechungstolerantes Netz (Delay tolerant Network – DTN) zeichnet sich durch seine Robustheit in Bezug auf Verzögerungen und Unterbrechungen aus: Im Gegensatz zur Kommunikation in herkömmlichen (beispielsweise IP-basierten) Netzen, muss hier zur keinem Zeitpunkte eine durchgehende Ende-zu-Ende-Kommunikation gewährleistet sein.

Am Institut für Betriebssysteme und Rechnerverbund wurde mit µDTN eine DTN-Implementierung für Sensorknoten basierend auf Contiki geschaffen, welche als Grundlage für weitere Arbeiten dienen soll und Potential für Optimierungen bietet.

Aufgabenstellung

Ziel dieser Arbeit ist es, µDTN an mehreren Stellen zu optimieren, wobei zunächst eine Analyse der bestehenden Implementierung vonnöten ist, um Aussagen über ein mögliches Optimierungspotential treffen zu können.

Um die vorhandene Umsetzung zu analysieren und evtl. zu profilieren, ist zunächst eine geeignete Mess- und Evaluationsumgebung zu generieren, die zunächst zur Bestimmung des „status-quo“ genutzt werden soll. Im Verlauf der Arbeit sollen die Auswirkungen eventueller Optimierungen in dieser Umgebung dann auch quantifiziert werden können und so eine kontinuierliche Evaluation der Anpassungen ermöglichen.

Durch ein Profiling der bestehenden Implementierung sollen mögliche Performanceengpässe identifiziert und entsprechend ihres Verbesserungspotentials klassifiziert werden. Dabei sollte den folgenden Punkten eine besondere Beachtung zuteilwerden:

  • Ein sogenannter „Fast Path“ beim Weiterleiten von Bündeln kann z.B. durch ein verzögertes Speichern („deferred write“) unter Umständen die Latenz deutlich verringern.
  • Die Dauer der De- und Encodierung von „Self-Delimiting Numeric Values“ (SDNVs) sollte untersucht werden.
  • Die Speicherallozierung beim Anlegen von Bündeln bietet u.U. Optimierungspotential.
  • Die Contiki-Speicherverwaltung kann u.U. durch ein neu zu implementierendes Speichermanagement verbessert werden.

Nachdem geeignete Punkte zur Optimierung eingegrenzt wurden, sind entsprechende Verbesserungen umzusetzen und diese entsprechend zu fortlaufend evaluieren.

In einer abschließenden Gesamtevaluation sollten dann alle umgesetzten Verbesserungen in einem Vergleich zur bisherigen Implementierung dargestellt werden.


last changed 2012-11-12, 17:12 by Prof. Dr. Felix Büsching

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