Rede de Sensores Sem Fio

Alguns pesquisadores têm mostrado ser possível integrar sensores (acústicos, infravermelho, câmera, temperatura, calor, sísmico, etc), comunicação e fonte de alimentação em dispositivos miniaturizados usando apenas tecnologia de circuitos digitais, comunicação sem fio e sistemas micro-eletromecânicos, de maneira a fundar uma nova tecnologia na área de redes ad hoc que tem sido chamada de WSN (Wireless Sensor Networks - Rede de Sensores Sem Fio) [Estrin99] ou sistemas Smart Dust [Kahn99]. A idéia é tirar proveito de dispositivos tão pequenos e baratos que possam ser usados em tão larga escala que viabilizem aplicações até então imaginadas apenas na ficção. Falamos desde sensoriamento espacial inteligente (no futuro, os dispositivos seriam tão pequenos que permaneceriam suspensos no ar, comunicando-se por horas ou dias) até auto-identificação e rastreamento de praticamente qualquer espécie de objeto físico, falamos também de monitoramento e análise de ambientes desconhecidos ou de difícil acesso.

Tais redes incorporam algumas peculiaridades. Ela é por natureza centrada em dados, diferente das redes tradicionais centradas em endereço, porém, similares neste aspecto às redes com fio do tipo fielbus (CAN, Controller Area Network, é um exemplo). Com esta característica, um nó difunde (ou pede) informações baseadas em atributos (uma faixa de temperatura, níveis de vibrações, localização espacial, limite de velocidade, etc). Outra característica peculiar é que se espera que os nós sensores atendam a requisitos específicos da aplicação, sendo comum o atendimento de um só atributo ou, no máximo, alguns poucos atributos combinados (por exemplo, detectando um veículo em um cruzamento poderá ser relevante os atributos velocidade e direção), o que implicará capacidade de processamento no interior da rede. Outra característica, também derivada do baixo preço por sensor e, conseqüentemente, sua alta disponibilidade, será certamente a formação de redes densas e de muito alta escala, com poucos cuidados (e custos) de instalação. Pode-se pensar numa distribuição saturada de tais nós em certo ambiente que se deseje monitorar/analisar, tirando-se proveito de um alto grau de redundância e disponibilidade. As características combinadas de alta disponibilidade e de orientação ao dado remetem a outras características específicas: a agregação de dados nos nós sensores determinada por interações localizadas entre nós que compartilham a mesma vizinhança e programados para reduzir tráfego (economizando energia), coordenar sensoriamento e direcionar interesses; propagação de dados por interesse, restringindo ou direcionando a transmissão de dados de acordo com regras e baseados em dados previamente "cacheados"; mecanismos de reforço de caminho, com regras para decidir quando e como reforçar mensagens de propagação. Uma última característica específica que mencionamos é a consciência de localização de nós sensores, pois a maioria de dados coletados no ambiente é baseada em sua localização, sendo desejável que o nó a conheça e a transmita quando necessário.

Deve-se observar que a mobilidade em sensores deste tipo é uma eventualidade. Sensores para coletar dados de batimento cardíacos, umidade, temperatura, etc, serão provavelmente estáticos, enquanto sensores colocados na superfície do oceano para medir salinidade ou poluição serão provavelmente móveis.

Ao lado de oportunidades de aplicações se colocam vários desafios sendo o consumo baixo de energia a restrição mais forte. A comunicação é o principal consumidor de energia, sendo a transmissão de dados mais consumidora ainda que a recepção. Enviar um bit a 10 ou 100 metros consome tanta energia quanto milhões de operações internas ou milhares de coleta de dados. Neste sentido, além da agregação de dados e o processamento "in-network" perto do dado coletado já mencionados, deve-se explorar também algoritmos adaptativos localizados, que não se baseiem em interação ou informação global. Nós deverão adaptar-se automaticamente ao ambiente, em condições de operação não atendidas que explorando operações com baixo "duty cycle", redundância e densidade dos sensores. Mais um desafio diz respeito à auto-organização da rede. Sensores podem se perder ou serem destruídos, podem ficar "adormecidos" (economizando energia ou superpostos pela atividade de outro sensor próximo). De maneira contrária, sensores adormecidos podem tornar-se operacionais, pode também acontecer que um novo lote de sensores seja distribuído na região de interesse. Todas estas são razões para haver mecanismos de auto-configuração com a a rede sendo mantida operacional sem que se precise intervenção manual. Um último desafio diz respeito à inadequação de protocolos tradicionais, da Internet ou de redes infraestruturadas ou de redes ad-hocs (Bluetooth, IEEE802.11, HomeRF). A Internet roteia dados usando pacotes com endereços IP e pesquisa de tabelas em roteadores, situação que é inconveniente para redes centradas em dados. A limitação de energia inviabiliza o esquema de comunicação direta com uma estação rádio base das redes infra-estruturadas. Por causa do "dado-centrismo" das redes de sensores, os protocolos ad-hocs propostos se tornam proibitivos, mas também devido ao enorme número de nós sensores, e é também problemático quando se considera que cada nó sensor em redes WSN:

2. Áreas de Aplicações

3. Componentes críticos de WSN

O Nó Sensor

O elemento central da rede WSN é o nó sensor que integra ainda capacidades de processamento e de comunicação sem fio. Tais sensores coletam a informação, a processam "standalone" ou coordenado com nós vizinhos e a transmitem em direção ao usuário ou para nós processadores (sink nodes).

Os componentes de um nó sensor, ilustrados na Fig. 3, são basicamente: transceptor, sensor, processador, fonte e memória. Pode ser observado na figura que o maior volume corresponde a elementos da fonte de alimentação.

Algumas instituições de pesquisa desenvolveram protótipos para a infraestrutura experimental, mencionamos:

Tais dispositivos experimentais variam de tamanho, destinação e capacidade. Apresentamos alguns valores típicos:

A Comunicação Sem Fio e o Consumo de Energia

As redes de sensores diferem das das redes tradicionais sem fio, seja as estruturadas, seja as ad hocs. Por causa da limitação do alcance da transmissão dos sensores, o envio da informação envolve caminhos multi-hop através de outros nós.

Arquiteturas de comunicação para ultra-baixa potência, como é o nosso caso, apresentam como candidatas as tecnologias baseadas em RF e as óticas, cada uma com vantagens e desvantagens. A primeira parece mais problemática pois os nós apresentam pouco espaço para antenas, desse modo exigindo comprimentos de onda extremamente curtos, vale dizer, transmissão em alta freqüência, atualmente não compatível com operação em baixa potência. Piora a situação quando se considera que para reduzir o consumo a níveis de microwatts vai necessitar circuitos de modulação, filtragem, demodulação, etc. A alternativa é usar transmissão ótica (circuitos de transmissão em banda básica, sem moduladores, filtros ou demoduladores), mas mesmo esta têm lá suas desvantagens, a começar pela necessidade de visão direta do parceiro ("LOS"), acrescido da sensibilidade às condições atmosféricas e, finalmente, sua natureza direcional. Neste caso, a limitação de energia impõe uma solução de compromisso entre alcance e banda, também sugere o uso de protocolos que guiem o uso de comunicação em rajadas de curta duração.

Para situar a restrição do consumo de energia e volumes necessários em sistemas de sensores sem fio, eis alguns dados do projeto Smart Dust:

4. Classificação e Arquiteturas

As diferentes aplicações e os diferentes modos de operação das redes de sensores levam a duas categorias básicas: redes proativas e redes reativas, cada uma levando a diferentes tipos de protocolos de roteamento e modos de distribuir o consumo de energia entre os nós.

Nas redes proativas os nós periodicamente trocam entre si dados coletados coletados no ambiente. Nas redes reativas cada nó só reagem a modificações no ambiente em que estão colocados. Desta maneira, as primeiras parecem adequadas a aplicações que necessitam monitoramento periódico, enquanto as últimas se prestam a aplicações tempo crítico.

Quanto ao roteamento, as arquiteturas de comunicação podem ser do tipo plano (Fig. 5) ou do tipo hierárquico (Fig. 6). No caso do roteamento plano, como nós vizinhos podem conter informações iguais ou parecidas, e também por conta da necessidade de reduzir consumo por comunicação, deve ser utilizada técnicas de agregação e sumarização de dados. Conforme a rede seja reativa ou proativa, rotas serão estabelecidas respectivamente sob demanda ou disponibilizada para cada nó logo que seja necessário.

Qualquer das duas estratégias propostas converge na concepção do tratamento localizado coordenado de modo a reduzir razões de consumo de energia e tirar proveito das propriedades de escalabilidade e robustez para partições de rede e para nós em falha. Algoritmos localizados coordenados, no entanto, têm suas dificuldades porque: primeiro, ele deve oferecer um comportamento global com um conhecimento global, no máximo, indireto; segundo, alguns algoritmos podem ser bastante sensíveis a diferentes escolhas de parâmetros, podendo mesmo levar a resultados de comportamento global muito diferentes. Para redes de sensores utilizando algoritmos localizados, para alcançar as propriedades mencionadas haverá solução de compromisso entre utilização de recursos e fidelidade de sensoriamento, presteza na resposta e imunidade a falhas em cascata.

Um exemplo de dinâmica de roteamento explorando a idéia da localidade é dado na Fig. 7 onde nós que estão perto (ou com dados "bons") do fenômeno a ser rastreado entram no estado ativo, enquanto outros permanecem adormecido. Com a mudança nas condições do objeto rastreado, a frente de onda de nós "despertados" precede o fenômeno do objeto rastreado com o conseqüente "adormecimento" dos nós anteriormente ativos, e assim sucessivamente. Desta forma, os nós ativos propagam expressão para avaliar melhores nós na frente de onda baseado em custo e utilidade.

A seguir, analisamos uma técnica proposta para redes planas e três técnicas propostas para redes hierárquicas.

Difusão Direcionada

As primitivas de comunicação nas rede de sensores baseada em difusão direcionada são conscientes da aplicação e deste modo o consumidor ou cada sensor nomeia dados que ele gera com um ou mais atributos, dissemina por inundação de pedidos em termos do nome dos dados (não dos nós que geram ou pedem os dados!) expressando interesse baseado nestes atributos (ou outros comportamentos, baseados em informações "cacheadas" ou em GPS). Numa operação típica, o nó sink injeta o interesse na rede e os nós intermediários da rede propagam interesses através de interações locais. O caminho da propagação deste interesse estabelece um caminho reverso para os dados coletados localmente que "casam" com aquele interesse. Diz-se que a propagação de dados tem um gradiente associado, a força do interesse é diferente para diferentes vizinhos e, assim, resulta em caminhos do nó fonte para o nó sink com diferentes gradientes, coisa que permite o estabelecimento de caminho único para um nó sink ou múltiplos caminhos para vários sinks. A coordenação entre nós vizinhos para o estabelecimento deste caminho é alcançada através de reforço de certo caminho, baseado na observação de perdas, variância de retardo, ou mesmo inibindo certos caminhos baseado no baixo nível de energia. Estabelecido o caminho, na medida que dados são propagados, podem ser transformados localmente por processos de agregação, sumarização, correlação, ou podem ser "cacheados" localmente. Da mesma forma, com os valores "cacheados" quando do estabelecimento do(s) caminho(s), na eventualidade de perda ou falha de nós, pode ser estabelecido novo caminho para as novas condições da rede. Nas Figs. 8, 9, 10 e 11 se encontram ilustradas etapas de tal dinâmica.

Por exemplo, a tarefa de rastrear um animal pode ser descrita (simplificadamente) assim [Estrin00]:

ainda como exemplo, um sensor que detecta um animal pode gerar o seguinte dado [Estrin00]:

Os que defendem uma estratégia diferente desta - arquitetura hierárquica - consideram a necessidade de manter uma estação base (BS) sem restrições de energia e responsável por repassar ao usuário as informações provenientes da rede de sensores. Desta forma esta estação base não necessita roteamento para os nós específicos, mas a rede contém assimetria (os outros nós do cluster não poderão fazer o mesmo!). No nível local os nós são organizados por cluster, com um clusterhead (cada nó deverá, a sua vez, ser o clusterhead para conservação de consumo individual de energia) que coleta dados do seu cluster, os agrega e envia-o para BS ou um clusterhead de nível superior, portanto, BS é a raiz da hierarquia. A diminuição do escopo dos clusters de per si tornam os nós mais propensos a economizar energia que no modo plano. A seguir, vamos mostrar algumas propostas nesta área.

Redes Baseadas em Cluster

É um protocolo hierárquico trocando regularmente o clusterhead e usando o esquema TDMA intra-cluster, com escalonamento fixado e CDMA inter-cluster, o que resulta do decréscimo de colisões. Trabalha com atributos que não mudam após a instalação, e também a coleta de dados é centralizada e feita periodicamente. Com estas características LEACH é apropriado para redes proativas.

TEEN (Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol)[Manj01]

Diferente do anterior, foi projetado para redes reativas com os nós sentindo o meio continuamente. No momento da troca de clusterhead, este difunde no cluster os atributos do dado como de costume, mas também dois valores limiares: o Hardware Threshold (HT) e o Software Threshold (ST). O primeiro, indica o limiar no qual o valor continuamente sentido deve ser transmitido, o segundo, a variação mínima que justifique o valor ser transmitido após a primeira vez. No momento que o nó decide por uma nova transmissão ele reajusta internamente o valor de ST armazenado e, assim, reduz-se bastante as transmissões quando se compara com o caso proativo. Nunca é demais relembrar que a transmissão consome bem mais energia que sensoriamento.

A desvantagem deste esquema é que se o HT não é alcançado, jamais o nó transmitirá. Para assegurar não haver colisões em uma implementação prática pode-se escolher lançar mão de um escalonamento TDMA, com o preço de introduzir atraso para reportar dados tempo crítico, ou então utilizar CDMA.

No momento da troca de clusterhead o procedimento é similar ao TEEN, só que acrescido do seguintes parâmetros:

Fica claro que APTEEN tenta reunir o melhor das redes proativas e das redes reativas. Com o controle de CT e dos thresholds,este sistema oferece flexibilidade ao usuário tanto no sentido do controle do consumo, quanto na escolha da tendência mais proativa ou mais reativa do sistema. No entanto, a desvantagem desta solução é a complexidade.

Comparando as diversas características de redes planas e hierárquicas (indicado em negrito itálico as vantagens inequívocas de uma ou outra):

**Tab.1 - Topologias para WSN**[Cord02]
Hierárquica	Plana
escalonamento baseado em reserva	escalonamento baseado em contenção
evita colisões	não evita colisões
"duty cycle" reduzido devido ao adormecimento dos nós	"duty cycle" variável controlando o adormecimento dos nós
agregação de dados nos clusterheads	nós intermediários no caminho multi-hop agrega dados dos vizinhos
roteamento simples, mas não ótimo	roteamento complexo, mas ótimo
requer sincronização local e global	enlaces formados "on-the-fly" sem sincronização
overhead de formação de cluster	rotas formadas apenas nas regiões que tenha dados para transmissão
dissipação uniforme de energia, mas não pode ser controlada	dissipação de energia depende do tráfego
alocação justa de canal	justiça não é garantida
baixa latência já que clusterheads estão sempre disponíveis	latência ao acordar nós intermediários e em estabelecer caminhos multi-hop

5. Acesso ao Meio

Considerando estes aspectos, foi proposto o protocolo específico para redes de sensores, S-MAC (Sensor-MAC)[Estrin02]. S-MAC é distribuído e baseado em escalonamento e reserva, é escalável e redutor de consumo de energia (evita as quatro fontes de desperdício anteriormente mencionadas). É composto dos 3 seguintes componentes: escuta e adormecimento periódico, precaução de colisões e overhearing e passagem de mensagem. Seu desempenho comparativo em termos de consumo de energia quando comparado com o esquema IEEE 802.11 DCF, baseado em contenção, mostrou ser mais eficiente [Estrin02].

6. Áreas de Pesquisa

Pelo menos em 4 grandes áreas têm havido grande esforço de produção em redes de sensores:

- fidelidade adaptativa, engajando mais nós ativos para aumentar a fidelidade quando existe atividade de interesse

- mapa de energia da rede de sensores, onde áreas quanto mais escuras indicam mais energia

Alguns projetos e centros de pesquisa dedicados ao desenvolvimento de redes de sensores sem fio: projeto GALORE, CENS (Center for Embedded Networked Sensing), LECS (Laboratory for Embedded Collaborative Systems), projeto WINS-UCLA (Wireless Integrated Network Sensors), Ultralow Power Wireless Sensor Project (MIT). Smart Dust.

7. Referências Bibliográficas

[Estrin99] "Scalable Coordination in sensor Networks", D. Estrin, R. Govindan, J. Heidemann,

[Kahn99] "Emerging Challenges Mobile Networking for "Smart Dust"", J. M. Kahn, R. H. Katz,

[Estrin00] "Directed Diffusion: A Scalable and Robust Communication Paradigm for Sensor

Networks", C. Intanagowiwat, R. Govindan, D. Estrin, In ACM/IEEE MOBICOM, 2000

[Estrin02] "An Energy-Efficient MAC Protocol for Wireless Sensor Networks", W. Ye, J.

[Cord02] "Wireless Sensor Netorks", C. M. Cordeiro, D. P. Agrawal, In Mobile Ad

[Heinz00] "Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks",

W. B. Heinzelman, Proceedings of the 33rd. Hawaii Int. Conference on System

[Manj01] "TEEN: A protocol for Enhanced Efficiency in Wireless Sensor Networks",

A. Manjeshwar, D. P. Agrawal, Proceedings of the 1st Int. Workshop on Parallel

and Distributed Computing Issues in Wireless Networks and Mobile Computing, 2001

[Manj02] "APTEEN: A Hybrid Protocol for Efficient Routing and Comprehensive Information

Retrieval in Wireless Sensor Networks",A. Manjeshwar, D. P. Agrawal, Proceedings

of the 2nd. Workshop on Parallel and DistributedComputing Issues in Wireless