Algılayıcı Ağları
ve İzleme Teknikleri
|
|
Giriş Algılama, hesaplama ve iletişim kabiliyetine sahip ufak
aygıtlar çevreyi gözlemlemek ve fiziksel dünya ile etkileşimde bulunmak için
kendiliğinden kurulan ve plansız (ad-hoc) ağlar oluşturmak üzere
kullanılırlar. Bu ağlar yaygın bir şekilde algılayıcı (sensör) ağları olarak bilinmektedir.
Algılayıcı ağlarını oluşturan düğümlerin (nodes) her biri ise algılayıcı
düğümü veya küçük boyutları sebebiyle toz tanesi/zerre (mote) olarak
anılırlar. Ticari amaçlar için piyasada bulunan algılayıcı
düğümleri boyut ve kapasite bakımından farklılık göstermektedir. Ancak
aralarında ortak olan nokta, verileri algılayıp işleyebilme ve kulaktan
kulağa yöntemiyle komşu düğümlerle paylaşabilme yetenekleridir. Algılayıcıların
bu özellikleri sayesinde kurdukları çok atlamalı (multi-hop) ağlar, kapsama
alanını önemli şekilde genişlettikleri gibi düğümlerin de daha az güç
sarfetmelerini sağlarlar. Bu aygıtların düşük maliyetleri ve gittikçe küçülen
boyutları kablosuz algılayıcı ağlarını birçok yerde kullanılır hale getirdi.
Büyük ölçekli dağıtık (distributed) algılama teknikleri sayesinde gözetleme
sistemlerinin geliştirilmesi ve kuruluş şekilleri değişti ve uygulanması
savunma, güvenlik, üretim ve trafik gibi sektörlerde daha yaygın hale geldi. Zorluklar Algılayıcı düğümleri potansiyel olarak güçlü ve etkili
olmalarına rağmen, iletişim ve hesaplama konularında sınırlamalara
sahiptirler. Kablosuz omurgalarından (backbone) elde edilen düşük
sinyal-gürültü oranları (signal-to-noise ratio) algılayıcı düğümlerini paket
kaybından çabuk etkilenir hale getirirler. Genellikle pil ile çalışırlar, bu
yüzden enerji kaynakları kısıtlıdır. Güç ve bant genişliği kısıtlamaları göz
önünde bulundurulduğu zaman, algılayıcı düğümleri arasında güvenilir şekilde
nakledilebilecek veri miktarında bir sınır bulunduğu gözlenmektedir. Yetersiz
ağ topolojileri ve protokolleri gereğinden fazla veri transferine yol
açabilmekte ve bu yüzden lüzumsuz paket kayıpları ve enerji tüketimi meydana
gelmektedir. Bu da sistemin yaşam süresini ve performansını olumsuz yönde
etkiler. Büyük ölçekli pratik algılayıcı ağları kurulurken
karşılaşılan en önemli iki zorluk, verimli ağ topolojilerinin geliştirilmesi
ve paylaşılan bilginin etkili biçimde işlenmesidir. Çok
Algılayıcılı İzleme Çok algılayıcılı izleme, çok sayıda algılayıcının
belirli bir alanda dağıtılarak o alan içerisindeki çeşitli nesne ve canlıları
tanımlamak ve izlemek için kullanılmasıdır. Çok algılayıcılı izleme, günümüz dağıtık algılayıcı
ağlarından oldukça iyi faydalanabilecek en kritik problemlerden birisidir.
Aynı zamanda bir önceki bölümde bahsettiğimiz zorluklardan en fazla
etkilenecek alanlardandır. Bu zorluklarla başa çıkabilmek için çok
algılayıcılı izleme teknikleri ölçeklenebilir, uyarlanabilir, verimli ve
aksaklığa dayanıklı olmalıdırlar. Çok algılayıcılı izlemede, toplanan verilerin merkezi
olarak işlenmesi, cisim tanıma ve durum tahmini açısından en doğru bilgiyi
sağlar. Bunun yanında yüklü miktarlarda verinin iletimi ve işlenmesi, önemli
miktarda ağ bant genişliği ve enerji kaynakları gerektirir. Ucuz kablosuz
algılayıcı aygıtlarının kısıtlamaları göz önüne alındığında merkezi veri
işleme tüm sistemin ömrünü kısaltır. Aşırı veri transferi paketlerin
birbirleriyle çarpışmalarına ve kaybolmalarına yol açar. Bu da sonuç olarak
izleme doğruluğunu azaltır. Çoğu merkezi olmayan izleme tekniklerinde ise ağ
trafiğini azaltmak ve enerji tüketimini kısıtlamak için doğruluktan ciddi
miktarlarda ödün verilmektedir. Bu da doğal olarak doğru olmayan iz
tahminlerine neden olmaktadır. Günümüzde bu prolemlerin üstesinden gelmek için yoğun
araştırmalar yürütülmektedir. Brooks ve ekibi [1] algılayıcı sahalarının
dinamik olarak uzamsal (spatial) hücrelere ayrıldığı konum merkezli yaklaşımı
sunuyorlar. Bu yaklaşımda her bir hücre için bir yönetici tahsis edilir.
Herhangi bir cisim ya da muhtemel bir hedef hücrenin kapsama alanına girdiği
taktirde, hücre aktif duruma geçer ve izleme başlatılır. Yapılan tahminlere
bağlı olarak komşu hücreler, söz konusu cisimin o yöne doğru hareket halinde
olması olasılığı konusunda haberdar edilir. [2], [3] ve [4] numaralı kaynaklarda, yönlendirilmiş
yayılma adı verilen veri merkezli yaklaşım sunulmaktadır. Bu yöntemde,
algılayıcı düğümleri öznitelikleri iletişim isteğinde belirtilmiş verileri
yayınlarlar veya bunlara abone olurlar. Eğer bir düğüm istekte aranan veriye
sahip ise bu veriyi yayınlar, yoksa isteği gelecekte kullanmak üzere saklar.
Bu yaklaşımın ana avantajı ilgilenilen bir olay olmadığı sürece veri
değişiminin gerçekleşmemesidir. Qi ve ekibi, gezici temsilci tabanlı hesaplama
yöntemini [5] numaralı kaynakta gösteriyorlar. Bu modelde veri işleme için
kullanılan kaynak kodu gezici temsilciler arasında verinin bulunduğu konuma
doğru taşınır. Böylece algılayıcılar ham veya önişlenmiş veriyi herhangi bir
merkezi işlemci düğümüne göndermek zorunda kalmazlar. Eğer gezici kaynak kodu
veriden daha küçük boyutda ise bu yöntem daha az ağ bant genişliği gerektirir
ve o yüzden daha iyi ölçeklenebilir. Zhao ve arkadaşları [6]’da hedef izleme için bilgiye
dayalı algılayıcı sorgulama (IDSQ) yöntemini tanıtıyorlar. IDSQ,
algılayıcıların işbirliği kararlarını, bilgi içeriği ve aynı zamanda kaynak
tüketimi, gecikme süresi ve diğer kısıtlamalar üzerine kurar. Bu sayede, ağ
kısıtlı iletişim ve işlem kaynaklarını verimli bir biçimde yönetebilir. Konum merkezli hesaplama [7] numaralı kaynakta
tanıtılmaktadır. Bu yaklaşımda, tüm düğümler kendi konumlarından
haberdardırlar ve adreslenebilir varlık bir tek düğüm yerine coğrafi bir
bölgedir. Bir bölge herhangi bir komut veya sorgu yayınlanmadan önce
yaratılır. Yaratıldıktan hemen sonra o bölgede algılama ve izleme başlar.
Tahmin edilen patikaya göre bir sonraki bölge yaratılır. Her bölgenin bir
yöneticisi vardır ve tüm düğümler üyesi oldukları bölgelerin listesini
tutarlar. Ramanathan ve ekibinin sonuçları konum merkezli yaklaşımlarının
hedef takibi uygulamalarında toplam ileti miktarı bakımından, merkezi ve
bölgesel abonelik/yayınlama modellerine göre daha iyi olduğunu
göstermektedir. Bütün bu bahsedilen yöntemlerin ortak noktası, hepsinin
ağ trafiğini azaltıp tek nokta bozukluktan kaçınmak için uğraşması ve aynı
zamanda merkezi işleme ile elde edilen en yüksek doğruluğu elde etmeye
çalışmalarıdır. Herbir yaklaşımın çeşitli üstünlükleri olmasına rağmen, çok
algılayıcılı izleme problemi için halen kusursuz bir çözüm bulunmamaktadır. Özellikle
konuya olan askeri ilgiden dolayı ve gelişen algılayıcı teknolojileri
sayesinde bu problem hem akademik hem de ticari alanda cazip bir araştırma
konusu olmaya devam etmektedir. Sonuç Bu makale ile kablosuz algılayıcı ağlarına kısa bir
giriş sunduk. Aynı zamanda, bu teknolojiden önemli bir şekilde
faydalanabilecek en çekici ve uğraştırıcı uygulamalardan birisi olan çok
algılayıcılı izlemeyi tanıttık ve mevcut yaklaşımlardan bahsettik. Kablosuz algılayıcıların düşük maliyetleri ve teknik
kabiliyetleri, fiziksel dünyayı denetleme ve kontrol etme yöntemlerimizi
değiştirmeye çoktan başladı. Bu alanda yapılan önemli akademik ve ticari
çalışmalar, çok algılayıcılı izleme ile birlikte diğer birçok uygulamada daha
fazla ilerlemeye yol açacaktır. Kaynaklar: [1]
R. Brooks, P. Ramanathan, and A. Sayeed, Distributed Target Classifıcation
and Tracking in Sensor Networks, Proceedings of the IEEE, Vol. 91, No. 8,
August 2003. [2]
C. Intanagonwiwat, R. Govindan, D. Estrin, Directed Diffusion: A Scalable and
Robust Communication Paradigm for Sensor Networks, Proceedings of the
ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking, August
2000. [3]
J. Heidemann, F. Silva, C. Intanagonwiwat, D. Estrin, and D. Ganesan, Building
efficient wireless sensor networks with low-level naming, Proc. Symp.
Operating Systems Principles, pp. 146-159, Oct. 2001. [4]
Y. Xu, J. Heidemann, and D. Estrin, Geography-informed energy conservation
for ad-hoc routing, Proceedings of Mobicom, July 2001. [5]
H. Qi, Y. Xu, and X. Wang, Mobile-Agent-Based Collaborative Signal and
Information Processing in Sensor Networks, Proceedings of the IEEE, Vol. 91,
No. 8, August 2003. [6]
F. Zhao, J. Liu, J. Liu, L. Guibas, J. Reich, Collaborative Signal and
Information Processing: An Information-Directed Approach, Proceedings of the
IEEE, Vol. 91, No. 8, August 2003. [7]
P. Ramanathan, K.-C. Wang, K. K. Saluja, and T. Clouqueur, Communication
support for location-centric collaborative signal processing in sensor
networks, Proceedings of Dimacs Workshop Pervasive Networks, May 2002. Bu yazıyla ilgili
görüş ve yorumlarınızı yorum@teknoTurk.org
ve bersavas@netscape.net adreslerine yollayabilirsiniz.
|