Zusammenfassung: Drahtlose Sensornetzwerke (WSNs) stellen ein wichtiges Forschungsgebiet der Informationstechnologie mit weitreichenden Anwendungsmöglichkeiten dar. Dieser Artikel präsentiert die Architektur der Informationserfassung in WSNs, konzentriert sich auf zentrale Aspekte der Informationserfassung, analysiert deren Schwächen und Entwicklungsrichtungen und fasst wichtige Aspekte der Netzwerkkommunikation detailliert zusammen. Schlüsselwörter: Drahtloses Sensornetzwerk; Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken; Kommunikationsarchitektur. Einleitung: Dank der Entwicklung von energieeffizienten integrierten Schaltungen, drahtloser Kommunikation und MEMS (mikroelektromechanischen Systemen) ist die WSN-Technologie realisierbar geworden und hat sich zu einem neuen und wichtigen Forschungsgebiet der Informationstechnologie entwickelt. Ein Artikel in der Rubrik „Zukunftstechnologien“ von BusinessWeek hebt hervor, dass Sensornetzwerke zu den vier wichtigsten Hightech-Branchen der Zukunft gehören und eine neue industrielle Welle einleiten werden. Aufgrund ihrer geringen Größe, niedrigen Kosten und leistungsstarken Informationserfassungskapazitäten bieten WSNs breite Anwendungsmöglichkeiten in der Umweltdatenerfassung, Sicherheitsüberwachung und Zielverfolgung. Der grundlegende Zweck von WSN-Anwendungssystemen besteht darin, wertvolle Informationen aus der physischen Welt zu gewinnen. Dies umfasst Datenerfassung, Datenmanagement, Datenkommunikation und Datenverarbeitung, um letztendlich die vom Benutzer benötigten Informationen zu erhalten. 1. Zentrale Herausforderungen der Informationserfassung: Drahtlose Sensornetzwerke müssen eine Reihe zentraler Herausforderungen bewältigen, um ihre Informationserfassungsfähigkeiten voll auszuschöpfen. Dazu gehören Datenkommunikation, Verarbeitung von Sensordaten und Systemüberwachung. 1.1 Architektur der Informationserfassung: Die Architektur der Informationserfassung ist in die physikalische Schicht, die Funktionsschicht und die Anwendungsschicht unterteilt. Jede Schicht ist wiederum in verschiedene Phasen gegliedert (siehe Abbildung 1). (1) Datenerfassung: Im Gegensatz zu herkömmlichen Informationsanwendungssystemen benötigen drahtlose Sensornetzwerk-Anwendungssysteme Daten, die aus der physischen Welt erfasst werden. Die erfassten Daten sind zudem massive Datenströme mit räumlich-zeitlichen Korrelationen, die von Rauschen, Messabweichungen, Datenverlusten und Datenfehlern begleitet werden. Daher muss das System über bestimmte Funktionen zur Bewältigung dieser Probleme verfügen. Die erste und wichtigste Phase der gesamten Architektur ist die Datenerfassung. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, festzulegen, wann, wo und mit welcher Frequenz die Datenabtastung erfolgt. (2) Datenkommunikation: In der Datenkommunikationsphase werden einfache und effiziente Datenrouting-Algorithmen und entsprechende Protokolle verwendet, um die erfassten Daten der physikalischen Umgebung zeitnah und präzise an den Benutzer zu übermitteln. (3) Datenverarbeitung: Die Datenverarbeitung umfasst die einfache und effektive Formulierung der Informationsbedürfnisse des Benutzers sowie die Verarbeitung relevanter Daten, um die benötigten Informationen zu gewinnen. 1.2 Informationserfassungs- und Berechnungsmodi: Grundsätzlich gibt es zwei Arten von Berechnungsmodi: zentralisiert und verteilt. Zentralisiert bedeutet, dass die von jedem Knoten erfassten Daten zur Verarbeitung an einen zentralen Ort übertragen werden. Verteilt umfasst beispielsweise verteilte Objektsysteme, verteilte Datenbanken und mobile Agenten. 1.2.1 Verteilte Objektsysteme: Verteilte Objektsysteme behandeln Knoten in einem drahtlosen Sensornetzwerk als großflächig verteilte Objekte. SINA ist eine relativ einflussreiche Methode zur Verarbeitung verteilter Objektinformationen. Jeder Knoten führt die SINA Execution Environment (SEE) aus, die als abstraktes Objekt des Knotens fungiert. Sie ist der Kern der SINA-Architektur. SEE bietet eine Reihe von Konfigurations- und Kommunikationsprimitiven, um die Skalierbarkeit, Robustheit und effiziente Organisation und Interaktion zwischen Knotenobjekten zu verbessern. Das System verwendet eine einheitliche Sprache zur Abfrage und Planung des gesamten drahtlosen Sensornetzwerks, die sogenannte Sensor Query and Scheduling Language (SQSL). Es handelt sich um eine deklarative, prozedurale Skriptsprache mit flexiblen und kompakten Eigenschaften. Obwohl diese Methode die Datenerfassungsphase durch Sampling-Operationen integriert, nutzt sie weder die räumlich-zeitliche Korrelation der erfassten Daten vollständig noch statistische Methoden zur Verbesserung der Datenerfassungseffizienz. 1.2.2 Verteilte Datenbanken Aufgrund der verteilten Struktur der Knoten können verteilte Datenbanksysteme zur Datenspeicherung und -abfrage in drahtlosen Sensornetzwerken eingesetzt werden. Die Grundidee besteht darin, dass ein Benutzer eine Abfrage übermittelt, die vom Abfrageoptimierer in einen effizienten Abfrageplan zerlegt wird. Dieser ist für die Verarbeitung durch jeden Knoten im drahtlosen Sensornetzwerk geeignet und spart so Energie und verlängert die Systemlebensdauer. Da die Abfrage in einer deklarativen Abfragesprache erfolgt, wird Transparenz zwischen den Benutzeranforderungen und dem tatsächlichen physischen Netzwerksystem erreicht. Im Mittelpunkt steht hier die Entwicklung des Abfrageoptimierers. Zu den einflussreichen Forschungsergebnissen zählen aktuell das COUGAR-Projekt der Cornell University und das TinyDB-Projekt von Intel. Das COUGAR-Projekt verzichtete auf eine Datenerfassungsphase; das TinyDB-Projekt hingegen integrierte zwar eine solche Phase, nutzte in seinen frühen Arbeiten jedoch weder die raumzeitliche Korrelation von Streaming-Daten vollständig aus noch verwendete es statistische Methoden zur Verbesserung der Datenerfassungseffizienz. Intel-Forscher arbeiten derzeit an diesem Aspekt. 1.2.3 Mobile Agenten In traditionellen verteilten drahtlosen Sensornetzwerken werden Daten von einzelnen Knoten erfasst und anschließend zur Verarbeitung an die nächste Verarbeitungseinheit übertragen. Dies führt zu einem hohen Datenaufkommen im Netzwerk und einem erheblichen Energieverbrauch. Der Ansatz der mobilen Agenten begegnet diesem Problem, indem die Daten auf dem Knoten verbleiben, der sie erfasst, während ein Codeabschnitt, der die Informationsbedürfnisse des Nutzers repräsentiert (ein Agent, eine Recheneinheit), sich durch das Netzwerk ausbreitet, um die Daten zu verarbeiten und die endgültigen Informationen an den Nutzer zurückzugeben. Dadurch wird die Netzwerkbandbreite reduziert. Diese Methode hat jedoch einen Nachteil: Aufgrund der begrenzten Speicherkapazität der Knoten muss jeder Knoten historische Daten für einen bestimmten Zeitraum speichern, bevor er die Informationsbedürfnisse des Nutzers ermitteln kann. Dies beansprucht erhebliche Systemressourcen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Entwicklungstrend von Informationserfassungs- und Verarbeitungsmodellen in drahtlosen Sensornetzwerken hin zu verteiltem Rechnen geht. Dabei werden lokale Informationen innerhalb des Systems genutzt, um Datenrouting, Aggregation und andere Aufgaben durchzuführen und so die Systemskalierbarkeit zu verbessern. Basierend auf verteiltem Rechnen sollte die Datenerfassungsphase integriert und die raumzeitliche Korrelation von Streaming-Daten vollständig genutzt werden. 1.3 Zentrale Aspekte der Netzwerkkommunikation Ein entscheidender Aspekt drahtloser Sensornetzwerke ist die extrem begrenzte Verfügbarkeit von Energie und Kommunikationsbandbreite. Die Architektur der Netzwerkkommunikation muss dies unbedingt berücksichtigen. Zahlreiche Forschungsarbeiten haben verschiedene Kommunikationsprotokolle für drahtlose Sensornetzwerke aus unterschiedlichen Perspektiven vorgeschlagen. Die wichtigsten Typen sind: flaches Netzwerk-Routing, hierarchisches Netzwerk-Routing und ortsbasiertes Routing. Flaches Routing bedeutet, dass die Knoten im Netzwerk die gleiche Funktion haben; hierarchisches Routing hingegen bedeutet, dass die Knoten im Netzwerk unterschiedliche Funktionen erfüllen und eine bestimmte hierarchische Struktur aufweisen. Durch die Untersuchung von Routing-Protokollen werden einige wichtige Aspekte der Netzwerkkommunikation zusammengefasst. 1.3.1 Anwendungsorientierte und datenzentrierte drahtlose Sensornetzwerke: Die Datenkommunikation ist datenzentriert und anwendungsspezifisch. Da drahtlose Sensornetzwerke eine große Anzahl von Knoten aufweisen, ist es schwierig, diesen Knoten globale Kennungen zuzuweisen. Eine praktikable Lösung besteht darin, die von den Knoten generierten Daten zur Identifizierung zu nutzen. Dies ist der Ansatz der Datenzentrierung. Datenzentrierung steht im Gegensatz zu adresszentrierten Methoden. Sie konzentriert sich stärker auf den Inhalt der übertragenen Daten als auf deren Quelle; sie fokussiert auf die Informationen, die nach Datenfusion und -filterung gewonnen werden, anstatt auf die hochredundanten Rohdaten. Um die im Netzwerk übertragene Datenmenge zu reduzieren und die Lebensdauer des Systems zu verlängern, muss während der Datenkommunikation eine anwendungsorientierte Datenverarbeitung, d. h. eine netzwerkinterne Verarbeitung, erfolgen. Diese Datenverarbeitung muss auf den Anwendungsbedürfnissen der Systemnutzer basieren, um wirklich effektiv zu sein, da der Nutzen und die Unwirksamkeit von Rohdaten nur anhand der Informationsanforderungen der Nutzer bestimmt werden können. Anders ausgedrückt: Die Kommunikationsmethode drahtloser Sensornetzwerke ist anwendungsorientiert. Benutzerbedürfnisse müssen bei der Datenkommunikation berücksichtigt werden, und die anwendungsorientierte Datenverarbeitung muss parallel zum Datenrouting erfolgen. Dies unterscheidet sich von traditionellen Kommunikationsmethoden. Für dieses Konzept der „Netzwerkverarbeitung“ gibt es zwei Implementierungsschemata: Zum einen die anwendungsorientierte Datenaggregation während der Rohdatenübertragung (Datenaggregation); zum anderen die Verbreitung von Code, der Benutzerbedürfnisse repräsentiert, im Netzwerk, die Datenverarbeitung an jedem Knoten und die anschließende Rückgabe der benötigten Informationen (mobile Agenten). 1.3.2 Lokale Datenverarbeitung Aufgrund der großen Anzahl von Knoten in drahtlosen Sensornetzwerken und der begrenzten Energie-, Rechen- und Speicherkapazität ist es nicht möglich, globale Routing-Informationen und global vordefinierte Routen wie im Internet im Kommunikationsmechanismus zu verwenden. Daher können in drahtlosen Sensornetzwerken für die Datenkommunikation nur Lokalisierungsverfahren eingesetzt werden. Das heißt, der Kommunikationsmechanismus muss nicht die gesamte Netzwerkstruktur kennen, sondern bestimmt den Datenroutingpfad lediglich anhand der Attribute lokaler Knoten in der Umgebung des aktuellen Knotens. Da die lokale Berechnung nur Informationen über Knoten innerhalb eines bestimmten Bereichs und nicht über das gesamte Netzwerk berücksichtigt, hat das Hinzufügen oder Entfernen von Knoten im System keine signifikanten Auswirkungen auf die Systemleistung, wodurch die Skalierbarkeit des Systems verbessert wird. 1.3.3 Knotenlokalisierung Bei ortsbasierten Routing-Algorithmen ist die physische Position der Knoten erforderlich, was eine Knotenlokalisierungstechnologie notwendig macht. Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptmethoden zur Knotenlokalisierung: die absolute und die relative Lokalisierung. Die absolute Lokalisierung bestimmt die absolute physische Position eines Knotens mithilfe eines GPS-Positionierungssystems. Die relative Lokalisierung bestimmt die physische Position eines Knotens anhand der relativen Entfernung zwischen den Knoten. In drahtlosen Sensornetzwerken sind die Positionen der Knoten in der grundlegenden Netzwerkkommunikationsinfrastruktur (Basisstationen oder Clusterkopfknoten) in der Regel bekannt. Die absolute Position eines Knotens wird durch Vergleich aller anderen Knoten im System mit ihren benachbarten Infrastrukturknoten bestimmt. Durch den lokalen Berechnungsmechanismus und die Berücksichtigung der physischen Position der Knoten kann das Datenrouting anhand dieser Position erfolgen, d. h. geografisches Routing. Geografisches Routing ist eine sehr geeignete Methode für drahtlose Sensornetzwerke, da hierbei nur die Standorte geografisch benachbarter Knoten berücksichtigt werden, was eine gute Skalierbarkeit gewährleistet. 1.3.4 Zeitsynchronisation (Taktsynchronisation) Die Zeitsynchronisation ist eine entscheidende Infrastruktur für jedes verteilte System. In drahtlosen Sensornetzwerken benötigen Datenintegration, TDMA-Medienzugriff und Scheduling eine Zeitsynchronisation. Generell gilt: Je höher die Genauigkeitsanforderungen an die Zeitsynchronisation, desto mehr Ressourcen (Rechenleistung, Kommunikation und Energie) werden benötigt. Drahtlose Sensornetzwerke sind jedoch ressourcenbeschränkt, sodass eine hochpräzise Zeitsynchronisation nicht realisierbar ist. In der Praxis sind die Anforderungen an die Zeitsynchronisation in realen Anwendungen drahtloser Sensornetzwerke nicht so hoch, und je nach Anwendungsbedarf können unterschiedliche Genauigkeitsanforderungen gestellt werden. Es gibt keine allgemeingültige Bewertung der verschiedenen oben genannten Routing-Algorithmen. Jeder Algorithmus ist unter bestimmten Bedingungen effektiv. In praktischen Anwendungen sollten je nach Anwendungsanforderungen unterschiedliche Routing-Methoden eingesetzt werden. Die zukünftige Entwicklung von Netzwerkkommunikationsprotokollen sieht wie folgt aus: (1) Die räumlich-zeitliche Korrelation von Sensordaten sollte optimal genutzt werden, um die Effizienz der Datenerfassung zu verbessern und das Netzwerkkommunikationsvolumen zu reduzieren. (2) Statistische Methoden sollten auf jeder Ebene der Routing-Protokolle, insbesondere der Sicherungsschicht, eingeführt werden, um das Netzwerkdatenkommunikationsvolumen zu reduzieren. (3) QoS-Aspekte wie Sicherheit und Latenz sollten berücksichtigt werden. (4) Routing-Algorithmen sollten Knotenbewegungen berücksichtigen. 1.4 System zur Speicherung und Verarbeitung von Sensordaten: Nach der Erfassung von Daten aus der physischen Umgebung kann das System diese Streaming-Daten in Echtzeit verarbeiten und aggregieren. Einige Daten müssen jedoch für zukünftige Analysen, Trendprognosen und Data-Mining gespeichert werden. Dies erfordert eine entsprechende Datenbanktechnologie zur Speicherung dieser großen Datenmengen. Mit diesen Daten wird eine entsprechende Datenabfragetechnologie benötigt, um die gewünschten Informationen zu erhalten. Das wichtigste Forschungsergebnis ist die deklarative Abfrage. Zukünftige Forschungsrichtungen: (1) Visuelle Darstellung von Sensordaten: um den Nutzern ein besseres Verständnis der Daten zu ermöglichen; (2) Streaming-Data-Mining-Technologie: Die Gewinnung der von Nutzern benötigten Informationen oder gar des Wissens aus massiven Streaming-Daten, einschließlich Echtzeit- und Post-Event-Mining, stellt eine große Herausforderung dar. 1.5 Überwachung von drahtlosen Sensornetzwerksystemen: Überwachungsprotokolle für drahtlose Sensornetzwerksysteme müssen zwei besondere Anforderungen erfüllen: Erstens benötigen sie mehr Energie, da sie während des gesamten Systemlebenszyklus laufen müssen; zweitens weisen sie eine höhere Robustheit als andere Protokolle auf, da sie bei großflächigen Systemausfällen als letzte Instanz dienen. Einige Forschungsarbeiten befassen sich bereits mit diesem Thema, konzentrieren sich aber hauptsächlich auf die Überwachung der Restenergie der Knoten. Eine Veröffentlichung bietet eine relativ vollständige Systemüberwachungsarchitektur, stellt jedoch nur spezifische Implementierungsalgorithmen für die Restenergieüberwachung bereit, während andere Aspekte konzeptionell bleiben. Die Systemüberwachung drahtloser Sensornetzwerke sollte folgende Funktionen umfassen: Überwachung der Restenergie, des Knotenstatus, der Knotenverbindungen und abnormaler Zustände. Hinsichtlich der konkreten Implementierungsschemata sollte sie eng mit der Systeminformationserfassung verknüpft sein und Überwachungsinformationen parallel zur Datenkommunikation übertragen. Des Weiteren sollte die räumlich-zeitliche Korrelation der Sensordaten vollständig genutzt und statistische Methoden zur Überwachung der verbleibenden Systemleistung, des Knotenstatus, der Verbindungen und von Systemanomalien eingesetzt werden. 2. Fazit: Drahtlose Sensornetzwerke sind ein aufstrebendes Forschungsgebiet, das die physische und die kognitive Welt eng miteinander verknüpft und die Informationserfassung und -verarbeitung in ein präzises Zeitalter führt. Die Forschung in diesem Bereich hat breite Anerkennung im Militär, in der Wissenschaft und in der Industrie gefunden. Derzeit befinden sich drahtlose Sensornetzwerke noch in einem frühen Forschungsstadium, insbesondere in China, wo die Forschung in diesem Bereich erst am Anfang steht und viele Probleme noch gelöst werden müssen. Es ist jedoch sicher, dass drahtlose Sensornetzwerke mit der Lösung der in diesem Beitrag aufgeworfenen Schlüsselfragen eine beispiellose Entwicklung erfahren werden.