Сенсорные сети в борьбе с терроризмом

Сергей Кузнецов
15.09.2004
Открытые системы, #09/2004

Августовский номер журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 37, No. 8, August 2004) оказался действительно тематическим. Сенсорным сетям посвящены шесть из семи больших статей. Приглашенные редакторы Дэвид Куллер (David Culler), Дебора Эстрин (Deborah Estrin) и Мани Сривастава (Mani Srivastava) озаглавили свое объемное введение в тему номера как «Обзор сенсорных сетей» (Overview of Sensor Networks).

Экспоненциально сокращающиеся размеры и стоимость полупроводниковых устройств позволяют исследователям использовать технологию сенсорных сетей для построения сенсоров или датчиков, измеряющих поля и силы в физическом мире. Эти дешевые, маломощные коммуникационные устройства располагаются вблизи происходящих физических процессов, собирают и обрабатывают информацию, обмениваются ею и координируют свои действия. Если сочетать эти возможности с технологиями Internet, то можно получить инструмент, обеспечивающий точное представление о событиях реального мира.

Индивидуальные устройства беспроводной сенсорной сети (wireless sensor network, WSN) обладают ограниченными ресурсами (скорость обработки данных, объем памяти, пропускная способность коммуникаций). Необходимо научиться совместно использовать эти ограниченные возможности для достижения мощного суммарного эффекта. WSN обычно должна функционировать в автономном беспроводном режиме в течение долгого времени, ограниченном, однако, сроком жизни источников питания. Для экономии энергии большая часть компонентов сенсорных устройств почти всегда находится в выключенном состоянии, поэтому возможны различные вариации в связности сети, учитывая, кроме того, реальную возможность отказов устройств по причине сложных природных условий эксплуатации. Высокая плотность расположения сенсорных устройств приводит к наличию множества взаимодействий между узлами WSN, что усложняет сетевые протоколы. При всем этом требуется, чтобы стоимость развертывания и сопровождения узлов WSN оставалась невысокой. Конфигурирование вручную больших сетей миниатюрных устройств оказывается непрактичным: узлы должны обладать способностью к самоорганизации, должна присутствовать возможность администрировать и программировать сеть как единое целое.

Обсуждая приложения сенсорных сетей, приглашенные редакторы условно разбивают эти приложения на три категории: пространство мониторинга (мониторинг окружающей среды, прицельное сельское хозяйство, климат-контроль помещений, технический надзор и т.д.); предметы мониторинга (экофизиология, медицинская диагностика и т.д.); мониторинг взаимодействия предметов между собой и с окружающей средой (управление катастрофами, здравоохранение, управление производственными процессами и т.д.). Рассматриваются существующие подходы к организации приложений, приводится краткий обзор применяемых аппаратных средств — энергосберегающих микроконтроллеров, микросенсоров и радиокомпонентов. Авторы обзора отмечают потребности в исследованиях методов самоорганизации WSN, алгоритмов для сокращения потребления энергии и требований к пропускной способности. В качестве отдельной исследовательской темы выделяется обеспечение конфиденциальности данных, собираемых и обрабатываемых в WSN.

Три статьи номера образуют отдельный блок под общим названием «Приложения сенсорных сетей» (Sensor Network Applications). Авторами статьи «Сенсорные сети для охраны окружающей среды» (Environmental Sensor Networks) являются Кэк Мартинец (Kirk Martinez), Джейн Харт (Jane Hart) и Ройан Он (Royan Ong). Принято считать, что сенсорные сети базируются на технологии из трех разных исследовательских областей: сенсорное восприятие, коммуникации и компьютерная обработка. В области сенсорных сетей для охраны окружающей среды важным дополнительным компонентом является знание особенностей окружающей среды, в частности, температуры, давления, уровня вибрации и т.д. Кроме того, на разработку механизмов коммуникации и обеспечения безопасности сильно влияет специфика сбора и интерпретации данных. Авторы прослеживают историю развития сенсорных сетей для охраны окружающей среды с 1992 года. По мере развития технологии произошел переход от локальных систем мониторинга к крупномасштабным системам наблюдения и предсказания (environmental observations and forecasting system, EOFS). В университете Саутгэмптона выполнялось несколько проектов EOFS. В рамках проекта FloodNet разрабатывалась интеллектуальная сенсорная сеть, обеспечивающая уточненные предупреждения наводнений. Следующим логическим шагом является распространение мониторинга в более удаленные и неблагоприятные районы. Проект GlacsWeb посвящен разработке системы мониторинга ледниковой среды. Проект GlacsWeb ориентирован на исследование деформаций ложа ледников, влияющего на их движение. Сенсорная сеть состоит из сенсорных узлов, каждый из которых связан радиоканалом только со своей базовой станцией. Базовые станции передают накопленные данные серверу сенсорной сети, используя радиорелейную связь, а в случае ее сбоя — глобальную систему мобильных коммуникаций. Сервер обрабатывает данные и публикует их в Web. Авторы отмечают ряд проблем, с которыми им пришлось столкнуться при выполнении проекта, в их числе управление энергопотреблением, удаленное управление, стандартизация оборудования и программного обеспечения и т.д.

Статью «Обнаружение радиации с использованием распределенных сенсорных сетей» (Radiation Detection with Distributed Sensor Networks) написали Шон Бреннан (Sean Brennan), Анжела Майл­ке (Angela Mielke), Дэвид Тони (David Torney) из Лос-Аламосской лаборатории, а также Артур Маккейб (Arthur Maccabe) из Университета Нью-Мексико. Сотрудники этих научных центров выполняют проект Distributed Sensor Networks (DSN), цель которого — оперативное обнаружение устройств рассеивания радиации (Radiological Dispersion Device, RDD). Речь идет о так называемых «грязных бомбах», потенциально похищенных террористами. Такая бомба не может принести значительных разрушений, но может вызвать существенное радиоактивное заражение местности. Предполагается, что террористы, главным образом, намереваются транспортировать RDD на автомобилях. Сейчас в США для распознавания RDD используются так называемые «портальные мониторы», для действия которых требуется остановка движения транспорта. Авторы предлагают использовать в комбинации с имеющимися средствами дешевые переносные устройства, которые могут обнаруживать RDD в движущемся транспорте. Идея состоит в том, что каждый узел DSN снабжается массивом сцинтилляторов (т.е. люминофоров, реагирующих на проникающую в них ионизирующую частицу вспышкой света), подключенных к одному портативному компьютеру. С двух сторон автомагистрали выстраивается несколько узлов DSN. Каждый узел автоматически включается при приближении автомашины (вследствие вибрации), оценивает уровень радиации и передает результаты следующему узлу. Последовательное уточнение результатов обеспечивает необходимую точность и компенсирует малую мощность сцинтилляторов. В настоящее время прототип DSN уверенно работает только при постоянной скорости движения автомобилей, но авторы намерены снять это ограничение. Кроме того, в перспективе планируется расширить изложенный подход для обеспечения возможности распознавания химического и биологического оружия.

Следующая статья тематического блока написана Миклошем Мароти (Miklos Maroti), Гиулой Саймоном (Gyula Simon), Акосом Ледекши (Akos Ledecz) и Яношем Штипановицем (Janos Sztipanovits) из Университета Вандербилта. Небольшая заметка, озаглавленная «Определение местонахождения стрелков в городской местности» (Shooter Localization in Urban Terrain), рассказывает о системе PinPtr, предназначенной для точного обнаружения местоположения снайпера в городских условиях. Наиболее успешные существующие подходы к установлению координат стрелков основываются на акустических измерениях, однако, в городских условиях традиционные системы работают недостаточно точно. Авторы достигли прогресса по двум направлениям. Во-первых, ими разработан усовершенствованный алгоритм, классифицирующий полученные от сенсоров данные и устраняющий шумы. Во-вторых, они разработали архитектуру сенсорной сети, в которой используются традиционные дешевые аппаратные средства и стандартная операционная система TinyOS с добавлением разработанной авторами специальной акустической карты. Сенсоры могут расставляться в предопределенных позициях или случайным образом; в любом случае система настраивается автоматически. Испытания прототипа системы продемонстрировали точность ее результатов в пределах одного метра и реактивность менее двух секунд.

Кристиан Энц (Christian Enz), Амре Эль-Хойиди (Amre El-Hoiydi), Джин-Доминик Декотиньи (Jean-Dominique Decotignie) и Винцент Пейри (Vincent Peiris) из швейцарского Центра электроники и микротехнологий представили статью «WiseNet: решение для беспроводных сенсорных сетей со сверхнизким энергопотреблением» (WiseNet: An Ultralow-Power Wireless Sensor Network Solution). Цель проекта WiseNet — создание платформы для реализации сенсорных сетей с минимальным энергопотреблением узлов. Требуется, чтобы сенсорный узел мог автономно функционировать в течение нескольких лет от обычной полуторавольтовой батарейки. Для снижения энергопотребления большая часть аппаратуры узлов должна почти всегда находиться в «спящем» состоянии. При передаче данных от одного узла к другому приемопередатчики обоих узлов должны находиться в активном состоянии — при коммуникации узлов повышается энергопотребление не только по причине непосредственной передачи данных, но и в связи с потребностью активизации («пробуждения») узлов. Имеются три признанных вида архитектуры беспроводных сетей. Крайними случаями являются архитектура, основанная на инфраструктуре и архитектура «временных» (ad hoc) сетей. В первом случае все узлы сети взаимодействуют через выделенные базовые станции, во втором — используется так называемая многозвенная (multihop) передача с участием промежуточных соседних узлов. В гибридной беспроводной архитектуре частично используются возможности обоих случаев. Основными компонентами WiseNet является оригинальный энергосберегающий радио-приемопередатчик и учитывающий особенности этой аппаратуры протокол беспроводной связи WiseMAC. Одна из основных идей состоит в том, что поведение каждого узла (т.е. частота его пробуждений) зависит от наблюдаемого им поведения соседних узлов. По утверждению авторов, их решение понижает энергопотребление в 100 раз по сравнению с другими используемыми подходами.

Последняя статья тематической подборки называется The Flock: Mote Sensors Sing in Undergraduate Curriculum (смысл названия статьи будет понятен из обзора). Авторы статьи — Брюс Хемингуэй (Bruce Hemingway), Уэйлон Брюне (Waylon Brunett), Том Эндел (Tom Anderl) и Гаетано Борриелло (Gaetano Borriello) из университета города Вашингтон. На факультете компьютерных наук университета решили ввести предмет по сенсорным сетям в учебный план студентов старших курсов и создали курс «Программное обеспечение встроенных систем». После завершения курса студенты могут писать программы, напрямую работающие с регистрами ввода-вывода и устанавливающие соединения между различными устройствами. Каждый студент, записавшийся на этот курс, должен выполнить индивидуальную работу в рамках общего проекта Flock of Birds («стая птиц»). Задача студента состоит в создании программного обеспечения для индивидуального сенсорного узла, который в данном случае играет роль птицы. В каждом узле запоминается несколько птичьих трелей, и птицы, участвующие в «стае» (беспроводной сети узлов-птиц), должны выбирать свою песню в зависимости от песен, исполняемых другими птицами. В завершение курса устраивается общий концерт всей стаи.

Единственная не входящая в тематическую подборку большая статья номера называется «Моделирование сложного устного диалога» (Modeling Complex Spoken Dialog) и написана Хансом и Лайлой Дибкьер (Hans Dybkjer, Laila Dybkjer). В статье говорится о коммерческих системах, обеспечивающих голосовой интерфейс человека с программной системой. Авторы занимались такой системой для автоматического обеспечения ответов по телефону на наиболее часто возникающие вопросы граждан Дании по поводу накопленных ими средств на очередной отпуск. В стране отпускную систему обслуживает специальная организация FerieKonto, на счет которой все работающие граждане ежемесячно перечисляют 12,5% своей зарплаты. Гражданин, уходящий в отпуск, продолжает получать зарплату, а FerieKonto компенсирует затраты работодателя. В системе имеется много особых случаев и исключений, в связи с которыми возникает множество вопросов. Система, обеспечивающая ответы на такие вопросы, была реализована с использованием языка High-Level Dialog Description Language (HDDL). При работе системы возникали трудности, поскольку постоянно требовались коррекции сценариев диалогов, а эксперты предметной области с трудом овладевали HDDL. Авторы разработали основанный на нотации XML язык Conceptual Dialog Language (CDL). Сценарии диалогов, представленные на CDL, компилируются как в HDDL (для работы системы), так и в HTML (для предъявления экспертам).

Вот и все на этот раз. Не забудьте, что постепенно приближается конец года, и пора задуматься о возобновлении своего членства в IEEE Computer Society. До новой встречи, Сергей Кузнецов, kuzloc@ispras.ru.