Vorlesung Sensornetze

Vorlesung: Mo, 10:15 Uhr in L 15,16 Raum 617 (Hoersaal des RZ) Übung: Do, 10:15 Uhr in L 15,16 Raum 617 (Hoersaal des RZ) >> Kandidatenliste, Zeiten und Ort der Prüfung << Vorlesungen Motivation Einführung und Analyse Energieverbrauch MAC u. Fehlersicherung Medium Access Control u. Fehlersicherung CRC u. Aloha Cyclic Redundancy Check u. Analyse von Aloha auf Energieeffizienz MAC u. Energieeffizienz Energieeffizienter MAC-Layer u. Simulation Spezielle Probleme in Funknetzen RTS/CTS, S-MAC, T-MAC, WiseMAC und AMRIS MAC und Geo-Routing SMACS & EAR, Geographic Hash Tables und GeoCast Erste Schritte in C Programmierung ESB Knoten I MSP 430 Assembler Programmierung ESB Knoten II Lokalisierung Verfahren zur abs. u. rel. Lokalisierung ohne GPS Synchronisation Energieeffiziente Zeitsynchronisation Anwendung der Sync. Lokalisierung von Ereignissen durch Laufzeitunterschiede Vortrag Vielkanalmessung (von Klaus Hitschler) Aggregation I Tiny Aggregation Aggregation II Kodierung mit Zusatzinformation (nach Slepian & Wolf), Directed Diffusion Korrekturen Korrekturen die bereits in den Folien enthalten sind, in einer Datei zusammengefaßt Übungen Blatt 1 Lösung 1 Energiehaushalt u. Fehlersicherung 18. Nov. Blatt 2 Lösung 2 CRC und Energieeffizienz von Aloha 25. Nov. Blatt 3 Lösung 3 Energieeffiziente MAC Verfahren und Simulation 2. Dez. Blatt 4 Lösung 4 RTS/CTS und spezielle MAC-Verfahren 9. Dez. Blatt 5 Lösung 5 SMACS, GHT und GeoCast 16. Dez. Blatt 6 Lösung 6 Lokalisierung 20. Jan. Blatt 7 Lösung 7 Zeitsynchronisation 27. Jan. Blatt 8 Lösung 8 Ortung und Aggregation 3. Feb. Simulationen / Quellcode zur Vorlesung aloha.cxx Simulation des Paketdurchsatzes des klassischen Aloha-Protokolls Plot Aloha slotted.cxx Simulation des Paketdurchsatzes von Slotted Aloha Plot Slotted persist.cxx Simulation des Paketdurchsatzes von p-persistent Aloha Plot P-Persist. sensor_location.tgz Verbesserte globale Positionierung aus Kapitel Lokalisierung Gain Plot Literatur zur Vorlesung Genie Aided Aloha Aloha with Preamble Sampling for Sporadic Traffic in Ad Hoc Wireless Sensor Networks A. El-Hoiydi S-MAC An Energy-Efficient MAC Protocol for Wireless Sensor Networks W. Ye, J. Heidemann, D. Estrin T-MAC An Adaptive Energy-Efficient MAC Protocol for Wireless Sensor Networks T. van Dam, K. Langendoen WiseMAC WiseMAC: An Ultra Low Power MAC Protocol for the Downlink of Infrastructure Wireless Sensor Networks A. El-Hoiydi, J.-D. Decotignie AMRIS AMRIS: A Multicast Protocol for Ad hoc Wireless Networks C. W. Wu, Y. C. Tay SMACS/EAR WiseMAC: An Ultra Low Power MAC Protocol for the Downlink of Infrastructure Wireless Sensor Networks A. El-Hoiydi, J.-D. Decotignie GPSR GPSR: Greedy Perimeter Routing for Wireless Networks B. Karp, H. T. Kung GHT GHT: A Geographic Hash Table for Data-Centric Storage S. Ratnasamy, B. Karp, L. Yin, F. Yu, D. Estrin, R. Govindan, S. Shenker GeoCast GeoCast - Geographic Addressing and Routing J. C. Navas, T. Imielinski Relative Pos. GPS-free positioning in mobile ad-hoc networks S. Capkun, M. Hamdi, J.-P. Hubaux Intervallschätz. Time Synchronization in Ad Hoc Networks K. Römer TimeSync Time sync Protocol for Sensor Networks S. Ganeriwal, R. Kumar, M. B. Srivastava TAG TAG: Tiny Aggregation Service for Ad-Hoc Sensor Networks S. Madden, M. J. Franklin, J. M. Hellerstein Dist.Sig.Proc. A Distributed and Adaptive Signal Processing Approach to Reducing Energy Consumption in Sensor Networks J. Chou, D. Petrovic, K. Ramchandran Directed Diffusion Directed Diffusion: A Scalable and Robust Communication Paradigm for Sensor Networks C. Intanagonwiwat, R. Govindan, D. Estrin	Zunehmend wird der fest verdrahteten Desktop von mobilen Endgeräten wie PDAs, programmierbaren Handies, Laptops etc. abgelöst. Am Ende dieser Entwicklung zeichnet sich die Möglichkeit ab billige, äußerst energieeffiziente Kleinstrechner zu entwickeln, deren "Leben" nur für die Zeit einer Batterieladung konzipiert ist. Diese kleinen Einheiten (auch Knoten) sind mit Speicher, Prozessorleistung, einer Funkeinheit und unterschiedlichen Sensoren zur Umweltbeobachtung ausgestattet. Aufgrund des geringen Energievorrates haben die Knoten nur einen sehr geringen Sendebereich. Ressourcen wie Speicher und Rechenleistung sind ähnlich begrenzt. Anwendungsgebiete zur Überwachung großer Felder (evtl. auch Gewässer) sind Umweltschutz, frühe Detektion von Waldbränden, Tierbeobachtung, Gebäude-/ Geländesicherung, Lagerverwaltung uvm. Alle Algorithmen für Sensornetze müssen daher versuchen die große Anzahl der Knoten so auszunutzen, dass zusammen eine große Sendereichweite, zusammen große Rechenleistung und mehr Speicherplatz entsteht. Gelingt dies, so sind Sensornetze extrem robust gegenüber Ausfällen und skalieren gut mit zu- oder abnehmender Anzahl von Knoten. Schwerpunktmäßig werden Verfahren dieses noch sehr jungen und hochaktuellen Forschungsgebietes vorgestellt. Am Beispiel der ScatterWeb Sensorknoten der FU-Berlin wird beispielhaft auch die Programmierung der Knoten gezeigt. Dafür hat der Lehrstuhl sechs Einheiten auf Basis des MSP430 Microcontrollers von Texas Instruments gekauft, die den Teilnehmern, (verm.) in Gruppen, zur Verfügung gestellt werden. Geplante Themen:     * Paradigma der Sensornetze, Vorstellung aktuell verfügbarer Hardware     * Energieeffiziente Ansätze für MAC (Medium Access Control) und Routing     * Aggregation und Kompression von Daten vor Ort     * Lokalisierung von Sensorknoten ohne GPS     * Datenanalyse     * Geziele Positionierung durch Simulation     * Der Assembler des MSP430     * Erste Schritte in C auf den ScatterWeb Knoten     * Betriebssysteme und Bibliotheken     * Zeit-Synchronisation und deren Anwendungen     * Sicherheit in Sensornetzen Sprache: deutsch Voraussetzung: Das übliche Vorwissen aus dem Grundstudium.
Ansprechpartner: Thomas Haenselmann