Sparsame Zeitsynchronisierung
Neues Verfahren zur lernt Verhalten der Sensoruhren und ist besonders energie- und ressourcenschonend.
Für drahtlose Sensornetze gibt es viele Anwendungen, angefangen von der industriellen Prozessautomatisierung bis hin zur Umweltüberwachung. Forscher der Uni Klagenfurt haben jetzt ein Verfahren zur zeitlichen Synchronisierung entwickelt und experimentell getestet. Es lernt das Verhalten der Sensoruhren und ist damit besonders energie- und ressourcenschonend.
Die Forschung arbeitet seit Jahrzehnten an der Verbesserung von Sensornetzen. Ein wichtiges Ziel ist dabei, die Kosten einzelner Sensoren – wie beispielsweise Kameras und Thermometer – so gering wie möglich zu halten, um große Netze mit Tausenden von vernetzten Sensoren zu ermöglichen. Der Nachteil dabei: Günstige Sensorgeräte haben beschränkte Energie- und Rechenkapazitäten. Daher sind Methoden, die das Beste aus den begrenzten Ressourcen herausholen, sehr wichtig.
Eine wesentliche Rolle beim Einsparen von Energie- und Rechenkapazitäten spielt die Zeitsynchronisation. Eine enge Synchronisation kann den Energieverbrauch der Knoten reduzieren, indem die funkaktive Zeit verringert wird. Dadurch lässt sich die Lebensdauer erheblich verlängern. Das neue Verfahren verringert den Zusatzaufwand der Synchronisation zwischen den Oszillatoren der einzelnen Sensoren. Es lernt mittels Zeitreihenanalyse das Verhalten der Sensoruhren und kann so zukünftige Verschiebungen vorhersagen und korrigieren, bevor es überhaupt zu Asynchronitäten kommt.
„Die Idee, das Verhalten zu beobachten und so zukünftige Korrekturen vorherzusagen, ist prinzipiell nicht neu“, erläutert Jorge Schmidt von der Uni Klagenfurt. „Wir konnten aber zeigen, dass die Verhaltensmodelle, die wir aus unserer Zeitreihenanalyse herausfiltern, sehr gut für handelsübliche drahtlose Sensorgeräte funktionieren.“ Das Verfahren wurde sowohl im Labor als auch in der freien Natur unter Temperaturschwankungen mit handelsüblichen Sensorgeräten getestet.
AAUK / RK
