06/C189

 

ReSIMA redes de sensores inalámbricos para monitoreo adaptativo

Resima wireless sensor networks for adaptive monitoring

 

Director: FERNÁNDEZ, Rubén Oscar

E-mail: rof@cab.cnea.gov.ar

 

Co-Director: MACIEL PALACIO, Félix

 

Integrantes: GALDOZ, Edwin Gaspar; WENGER, Alejandro; FONTANINI, Horacio Ricardo

 

Resumen Técnico

El área de redes de sensores es un área que está teniendo un significativo progreso científico y tecnológico en los logros que va obteniendo. El funcionamiento en red de estos pequeños dispositivos, muy restringidos en potencia de comunicación y alimentación energética, lleva a plantear nuevos desafíos en I&D: desarrollar redes de sensores que sean fáciles de instalar y actualizar; desarrollar nuevas plataformas y herramientas para un uso eficiente de la red de sensores y ganar experiencia y conocimiento a partir de evaluar experimentalmente plataformas y aplicaciones reales.

Nuestro Grupo de investigación viene trabajando con estas tecnologías de redes de sensores en las áreas de aplicación de monitoreo de pacientes y de monitoreo de elementos radioactivos, para las cuales se adoptó como herramienta de trabajo a tecnologías generadas en Berkeley, TinyOS, que está ya considerada un estándar.

Basado en el uso de estas tecnologías este Proyecto busca diseñar, implementar y probar una arquitectura de red de sensores distribuidos en un ambiente real con el propósito de evaluar la robustez de la red, de los nodos individuales y de los sensores a conectarle.

Posteriormente, esta red servirá de plataforma donde buscar validar en campo el desarrollo de técnicas de monitoreo adaptivo (algoritmos). Estas técnicas adaptivas debieran ser capaces de conseguir que estímulos externos sensados por algunos de los nodos de la red provoquen que solamente los nodos asociados con dicho estímulo sean los que se dediquen a sensar información relevante, eventualmente cambiando la tasa de adquisición . Si los resultados que se consigan son exitosos, esto redundará en un ahorro de energía de la red pues la misma tendrá incorporada la habilidad de reaccionar a su ambiente proveyendo solamente datos relevantes.

 

Summary

Wireless Sensor Networks, WSN, is an area where significant scientific and technical progress is being made. Sensor networks need to operate under severe power constraints, and need to communicate and cooperate with a large number of other sensor systems over wireless, usually unreliable, links. The main challenges of this area are related with the design and development of networks that are easy to manage, that are secure and with QoS guaranteed; with the efficient development of WSN platforms and tools and finally and with the creation of network testbeds with diverse applications in order to gain knowledge and experience.

Our research Group has a previous experience in this field of WSN, in the area de healthcare applying the network to the monitoring of ambulatory patients and how it can improve the quality of life of them. There is another working project related to the use of WSN to detect and track radioactive mobile targets. In these projects the technology that has been used comes from Berkeley, TinyOS is the name of the operating system developed there, and actually is considered a de-facto standard of industry.

Our Project looks to design, develop and test a distributed WSN arquitecture on a real place in order to evaluate and extract relevant data about the robustness of the network as a whole, of its individual members and also of new low power sensors that are introduced actually.

Once the network has been built and tested on the field, it will we used as a technological platform to deployment and validation of techniques and algorithms related to the adaptive monitoring of physical systems. The techniques to be developed should be capable of activate just the nodes where relevant data can be collected, as a response to external ambient stimulus. The network as a whole must try to adapt to its environment. Energy savings are expected from the use of these type of algorithms.