Passive wireless sensor systems can recognize activites of daily living

The ability to determine what activity of daily living a person performs is of interest in many application domains. It is possible to determine the physical and cognitive capabilities of the elderly by inferring what activities they perform in their houses. Our primary aim was to establish a proof of concept that a wireless sensor system can monitor and record physical activity and these data can be modeled to predict activities of daily living. The secondary aim was to determine the optimal placement of the sensor boxes for detecting activities in a room. A wireless sensor system was set up in a laboratory kitchen. The ten healthy participants were requested to make tea following a defined sequence of tasks. Data were collected from the eight wireless sensor boxes placed in specific places in the test kitchen and analyzed to detect the sequences of tasks performed by the participants. These sequence of tasks were trained and tested using the Markov Model. Data analysis focused on the reliability of the system and the integrity of the collected data. The sequence of tasks were successfully recognized for all subjects and the averaged data pattern of tasks sequences between the subjects had a high correlation. Analysis of the data collected indicates that sensors placed in different locations are capable of recognizing activities, with the movement detection sensor contributing the most to detection of tasks. The central top of the room with no obstruction of view was considered to be the best location to record data for activity detection. Wireless sensor systems show much promise as easily deployable to monitor and recognize activities of daily living.

Monitoreo de condiciones de higiene y seguridad del ambiente en entornos industriales usando redes de sensores inalámbricos

Resumen: Las redes de sensores inalámbricos han atraído mucha atención en los últimos años debido a la integración de tecnología inalámbrica, computación y tecnología de sensores. Estas redes consisten en una serie de nodos equipados con capacidades de procesamiento, comunicación y sensado. Utilizan protocolos especiales de radio para transmitir datos en un modo multisalto de operación. En este trabajo se propone utilizar una red de sensores para el monitoreo de las condiciones ambientales de Higiene y Seguridad en entornos industriales. Concretamente se monitorean Temperatura, Humedad, Ruido y Luminosidad. Se propone esta recolección de datos para dar soporte a la inspección anual de un auditor externo, por lo que no se considera esta recolección como crítica dado que no controlan ningún dispositivo. En primera instancia se aborda el problema utilizando una red de sensores con módulos que utilizan el protocolo 802.15 los cuales transmiten a un nodo maestro que sirve como gateway para enviar la información a un servidor que la almacena. La recolección de datos se realiza a través de una plataforma arduino como interface entre el módulo inalámbrico y los sensores. Esta primera propuesta es contrastada con un enfoque de Internet de las Cosas (IoT) utilizando módulos Arduino con WiFi embebido, denominados Wido, que permiten la comunicación de datos directamente al servidor de almacenaje. El trabajo comprende la caracterización del problema, elección del hardware, diseño de la red y la realización de pruebas para evaluar el funcionamiento de ambos enfoques.

Heterogeneous Collaborative Sensor Network for Electrical Management of an Automated House with PV Energy

In this paper we present a heterogeneous collaborative sensor network for electrical management in the residential sector. Improving demand-side management is very important in distributed energy generation applications. Sensing and control are the foundations of the “Smart Grid” which is the future of large-scale energy management. The system presented in this paper has been developed on a self-sufficient solar house called “MagicBox” equipped with grid connection, PV generation, lead-acid batteries, controllable appliances and smart metering. Therefore, there is a large number of energy variables to be monitored that allow us to precisely manage the energy performance of the house by means of collaborative sensors. The experimental results, performed on a real house, demonstrate the feasibility of the proposed collaborative system to reduce the consumption of electrical power and to increase energy efficiency.

Redes y servicios ubicuos para Internet de las Cosas en dispositivos llevables

En las últimas décadas se han producido importantes avances tecnológicos, lo que ha producido un crecimiento importante de las Redes Inalámbricas de Sensores (RIS), conocidas en inglés como Wireless Sensor Networks (WSN). Estas redes están formadas por un conjunto de pequeños nodos o también, conocidos como motas, compuestos por diversos tipos de sensores. Las Redes Inalámbricas de Sensores pueden resultar muy útiles en entornos donde el despliegue de redes cableadas, formadas por ordenadores, encaminadores u otros dispositivos de red no sea posible. Sin embargo, este tipo de redes presentan una serie de carencias o problemas que dificultan, en ocasiones, su implementación y despliegue. Este Proyecto Fin de Carrera tiene como principales objetivos: diseñar e implementar un agente que haga uso de la tecnología Bluetooth para que se pueda comunicar tanto con la arquitectura orientada a servicios, vía radio, como con el módulo Bioharness para obtener parámetros fisiológicos; ofrecer una serie de servicios simples a la Red Inalámbrica de Sensores; diseñar un algoritmo para un sistema de alarmas; realizar e implementar una pasarela entre protocolos que usen el estándar IEEE802.15.4 (ZigBee) y el estándar IEEE802.15.1 de la Tecnología Bluetooth. Por último, implementar una aplicación Android para el reloj WiMM y que este pueda recibir alarmas en tiempo real a través del la Interfaz Bluetooth. Para lograr estos objetivos, en primer lugar realizaremos un estudio del Estado del Arte de las Redes Inalámbricas de Sensores, con el fin de estudiar su arquitectura, el estándar Bluetooth y los dispositivos Bluetooth que se han utilizado en este Proyecto. Seguidamente, describiremos detalladamente el firmware iWRAP versión 4, centrándonos en sus modos de operación, comandos AT y posibles errores que puedan ocurrir. A continuación, se describirá la arquitectura y la especificación nSOM, para adentrarnos en la arquitectura orientada a servicios. Por último, ejecutaremos la fase de validación del sistema y se analizarán los resultados obtenidos durante la fase de pruebas. ABSTRACT In last decades there have been significant advances in technology, which has resulted in important growth of Wireless Sensor Networks (WSN). These networks consist of a small set of nodes, also known as spots; equipped with various types of sensors. Wireless Sensor Networks can be very useful in environments where deployment of wired networks, formed by computers, routers or other network devices is not possible. However, these networks have a number of shortcomings or challenges to, sometimes, their implementation and deployment. The main objectives of this Final Project are to design and implement an agent that makes use of Bluetooth technology so you can communicate with both the service-oriented architecture, via radio, as with Bioharness module for physiological parameters; offer simple services to Wireless Sensor Network, designing an algorithm for an alarm system, make and implement a gateway between protocols using the standard IEEE802.15.4 (ZigBee) and IEEE802.15.1 standard Bluetooth Technology. Finally, implement an Android application for WiMM watch that can receive real-time alerts through the Bluetooth interface. In order to achieve these objectives, firstly we are going to carry out a study of the State of the Art in Wireless Sensor Network, where we study the architecture, the Bluetooth standard and Bluetooth devices that have been used in this project. Then, we will describe in detail the iWRAP firmware version 4, focusing on their operation modes, AT commands and errors that may occur. Therefore, we will describe the architecture and specification nSOM, to enter into the service-oriented architecture. Finally, we will execute the phase of validation of the system in a real application scenario, analyzing the results obtained during the testing phase.

Distributed collaborative processing in wireless sensor networks with application to target localization and beamforming

Abstract The proliferation of wireless sensor networks and the variety of envisioned applications associated with them has motivated the development of distributed algorithms for collaborative processing over networked systems. One of the applications that has attracted the attention of the researchers is that of target localization where the nodes of the network try to estimate the position of an unknown target that lies within its coverage area. Particularly challenging is the problem of estimating the target’s position when we use received signal strength indicator (RSSI) due to the nonlinear relationship between the measured signal and the true position of the target. Many of the existing approaches suffer either from high computational complexity (e.g., particle filters) or lack of accuracy. Further, many of the proposed solutions are centralized which make their application to a sensor network questionable. Depending on the application at hand and, from a practical perspective it could be convenient to find a balance between localization accuracy and complexity. Into this direction we approach the maximum likelihood location estimation problem by solving a suboptimal (and more tractable) problem. One of the main advantages of the proposed scheme is that it allows for a decentralized implementation using distributed processing tools (e.g., consensus and convex optimization) and therefore, it is very suitable to be implemented in real sensor networks. If further accuracy is needed an additional refinement step could be performed around the found solution. Under the assumption of independent noise among the nodes such local search can be done in a fully distributed way using a distributed version of the Gauss-Newton method based on consensus. Regardless of the underlying application or function of the sensor network it is al¬ways necessary to have a mechanism for data reporting. While some approaches use a special kind of nodes (called sink nodes) for data harvesting and forwarding to the outside world, there are however some scenarios where such an approach is impractical or even impossible to deploy. Further, such sink nodes become a bottleneck in terms of traffic flow and power consumption. To overcome these issues instead of using sink nodes for data reporting one could use collaborative beamforming techniques to forward directly the generated data to a base station or gateway to the outside world. In a dis-tributed environment like a sensor network nodes cooperate in order to form a virtual antenna array that can exploit the benefits of multi-antenna communications. In col-laborative beamforming nodes synchronize their phases in order to add constructively at the receiver. Some of the inconveniences associated with collaborative beamforming techniques is that there is no control over the radiation pattern since it is treated as a random quantity. This may cause interference to other coexisting systems and fast bat-tery depletion at the nodes. Since energy-efficiency is a major design issue we consider the development of a distributed collaborative beamforming scheme that maximizes the network lifetime while meeting some quality of service (QoS) requirement at the re¬ceiver side. Using local information about battery status and channel conditions we find distributed algorithms that converge to the optimal centralized beamformer. While in the first part we consider only battery depletion due to communications beamforming, we extend the model to account for more realistic scenarios by the introduction of an additional random energy consumption. It is shown how the new problem generalizes the original one and under which conditions it is easily solvable. By formulating the problem under the energy-efficiency perspective the network’s lifetime is significantly improved. Resumen La proliferación de las redes inalámbricas de sensores junto con la gran variedad de posi¬bles aplicaciones relacionadas, han motivado el desarrollo de herramientas y algoritmos necesarios para el procesado cooperativo en sistemas distribuidos. Una de las aplicaciones que suscitado mayor interés entre la comunidad científica es la de localization, donde el conjunto de nodos de la red intenta estimar la posición de un blanco localizado dentro de su área de cobertura. El problema de la localization es especialmente desafiante cuando se usan niveles de energía de la seal recibida (RSSI por sus siglas en inglés) como medida para la localization. El principal inconveniente reside en el hecho que el nivel de señal recibida no sigue una relación lineal con la posición del blanco. Muchas de las soluciones actuales al problema de localization usando RSSI se basan en complejos esquemas centralizados como filtros de partículas, mientas que en otras se basan en esquemas mucho más simples pero con menor precisión. Además, en muchos casos las estrategias son centralizadas lo que resulta poco prácticos para su implementación en redes de sensores. Desde un punto de vista práctico y de implementation, es conveniente, para ciertos escenarios y aplicaciones, el desarrollo de alternativas que ofrezcan un compromiso entre complejidad y precisión. En esta línea, en lugar de abordar directamente el problema de la estimación de la posición del blanco bajo el criterio de máxima verosimilitud, proponemos usar una formulación subóptima del problema más manejable analíticamente y que ofrece la ventaja de permitir en¬contrar la solución al problema de localization de una forma totalmente distribuida, convirtiéndola así en una solución atractiva dentro del contexto de redes inalámbricas de sensores. Para ello, se usan herramientas de procesado distribuido como los algorit¬mos de consenso y de optimización convexa en sistemas distribuidos. Para aplicaciones donde se requiera de un mayor grado de precisión se propone una estrategia que con¬siste en la optimización local de la función de verosimilitud entorno a la estimación inicialmente obtenida. Esta optimización se puede realizar de forma descentralizada usando una versión basada en consenso del método de Gauss-Newton siempre y cuando asumamos independencia de los ruidos de medida en los diferentes nodos. Independientemente de la aplicación subyacente de la red de sensores, es necesario tener un mecanismo que permita recopilar los datos provenientes de la red de sensores. Una forma de hacerlo es mediante el uso de uno o varios nodos especiales, llamados nodos “sumidero”, (sink en inglés) que actúen como centros recolectores de información y que estarán equipados con hardware adicional que les permita la interacción con el exterior de la red. La principal desventaja de esta estrategia es que dichos nodos se convierten en cuellos de botella en cuanto a tráfico y capacidad de cálculo. Como alter¬nativa se pueden usar técnicas cooperativas de conformación de haz (beamforming en inglés) de manera que el conjunto de la red puede verse como un único sistema virtual de múltiples antenas y, por tanto, que exploten los beneficios que ofrecen las comu¬nicaciones con múltiples antenas. Para ello, los distintos nodos de la red sincronizan sus transmisiones de manera que se produce una interferencia constructiva en el recep¬tor. No obstante, las actuales técnicas se basan en resultados promedios y asintóticos, cuando el número de nodos es muy grande. Para una configuración específica se pierde el control sobre el diagrama de radiación causando posibles interferencias sobre sis¬temas coexistentes o gastando más potencia de la requerida. La eficiencia energética es una cuestión capital en las redes inalámbricas de sensores ya que los nodos están equipados con baterías. Es por tanto muy importante preservar la batería evitando cambios innecesarios y el consecuente aumento de costes. Bajo estas consideraciones, se propone un esquema de conformación de haz que maximice el tiempo de vida útil de la red, entendiendo como tal el máximo tiempo que la red puede estar operativa garantizando unos requisitos de calidad de servicio (QoS por sus siglas en inglés) que permitan una decodificación fiable de la señal recibida en la estación base. Se proponen además algoritmos distribuidos que convergen a la solución centralizada. Inicialmente se considera que la única causa de consumo energético se debe a las comunicaciones con la estación base. Este modelo de consumo energético es modificado para tener en cuenta otras formas de consumo de energía derivadas de procesos inherentes al funcionamiento de la red como la adquisición y procesado de datos, las comunicaciones locales entre nodos, etc. Dicho consumo adicional de energía se modela como una variable aleatoria en cada nodo. Se cambia por tanto, a un escenario probabilístico que generaliza el caso determinista y se proporcionan condiciones bajo las cuales el problema se puede resolver de forma eficiente. Se demuestra que el tiempo de vida de la red mejora de forma significativa usando el criterio propuesto de eficiencia energética.

The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group

The W3C Semantic Sensor Network Incubator group (the SSN-XG) produced an OWL 2 ontology to describe sensors and observations ? the SSN ontology, available at http://purl.oclc.org/NET/ssnx/ssn. The SSN ontology can describe sensors in terms of capabilities, measurement processes, observations and deployments. This article describes the SSN ontology. It further gives an example and describes the use of the ontology in recent research projects.

Detecting unknown attacks in wireless sensor networks that contain mobile nodes

As wireless sensor networks are usually deployed in unattended areas, security policies cannot be updated in a timely fashion upon identification of new attacks. This gives enough time for attackers to cause significant damage. Thus, it is of great importance to provide protection from unknown attacks. However, existing solutions are mostly concentrated on known attacks. On the other hand, mobility can make the sensor network more resilient to failures, reactive to events, and able to support disparate missions with a common set of sensors, yet the problem of security becomes more complicated. In order to address the issue of security in networks with mobile nodes, we propose a machine learning solution for anomaly detection along with the feature extraction process that tries to detect temporal and spatial inconsistencies in the sequences of sensed values and the routing paths used to forward these values to the base station. We also propose a special way to treat mobile nodes, which is the main novelty of this work. The data produced in the presence of an attacker are treated as outliers, and detected using clustering techniques. These techniques are further coupled with a reputation system, in this way isolating compromised nodes in timely fashion. The proposal exhibits good performances at detecting and confining previously unseen attacks, including the cases when mobile nodes are compromised.

A Development Methodology to Facilitate the Integration of Smart Spaces into the Web of Things

How to create or integrate large Smart Spaces (considered as mash-ups of sensors and actuators) into the paradigm of ?Web of Things? has been the motivation of many recent works. A cutting-edge approach deals with developing and deploying web-enabled embedded devices with two major objectives: 1) to integrate sensor and actuator technologies into everyday objects, and 2) to allow a diversity of devices to plug to Internet. Currently, developers who want to use this Internet-oriented approach need have solid understanding about sensorial platforms and semantic technologies. In this paper we propose a Resource-Oriented and Ontology-Driven Development (ROOD) methodology, based on Model Driven Architecture (MDA), to facilitate to any developer the development and deployment of Smart Spaces. Early evaluations of the ROOD methodology have been successfully accomplished through a partial deployment of a Smart Hotel.

Lifetime maximization for beamforming applications in wireless sensor networks

Energy efficiency is a major design issue in the context of Wireless Sensor Networks (WSN). If data is to be sent to a far-away base station, collaborative beamforming by the sensors may help to dis- tribute the load among the nodes and reduce fast battery depletion. However, collaborative beamforming techniques are far from opti- mality and in many cases may be wasting more power than required. In this contribution we consider the issue of energy efficiency in beamforming applications. Using a convex optimization framework, we propose the design of a virtual beamformer that maximizes the network's lifetime while satisfying a pre-specified Quality of Service (QoS) requirement. A distributed consensus-based algorithm for the computation of the optimal beamformer is also provided

Virtualización de dispositivos para servicios en la Ciudad del Futuro

El aumento de las capacidades de interconexión de dispositivos de todo tipo está suponiendo una revolución en el campo de la prestación de servicios, tanto en la cantidad como en la variedad. Esta evolución ha puesto de manifiesto la necesidad de abordar un desarrollo tecnológico sin precedentes, donde la previsión de dispositivos interconectados e interoperando entre sí y con las personas alcanza cifras del orden de los millardos. Esta idea de un mundo de cosas interconectadas ha dado lugar a una visión que se ha dado en llamar Internet de las Cosas. Un mundo donde las cosas de cualquier tipo pueden interactuar con otras cosas, incluyendo las que forman parte de redes con recurso limitados. Y esto además conduce a la creación de servicios compuestos que superan a la suma de las partes. Además de la relevancia tecnológica, esta nueva visión enlaza con la de la Ciudad del Futuro. Un concepto que recurre a la convergencia de la energía, el transporte y las tecnologías de la información y las comunicaciones para definir una forma mediante la que lograr el crecimiento sostenible y competitivo, mejorando así la calidad de vida y abriendo el gobierno de las ciudades a la participación ciudadana. En la línea de desarrollo que permite avanzar hacia la consecución de tales objetivos, este Proyecto Fin de Carrera propone una forma de virtualizar los servicios ofrecidos por la diversidad de dispositivos que van adquiriendo la capacidad de interoperar en una red. Para ello se apoya en el uso de una capa de intermediación orientada a servicios, nSOM, desarrollada en la EUITT. Sobre esta arquitectura se proponen como objetivos el diseño y desarrollo de una pasarela de servicios que haga accesibles desde la web los recursos ofrecidos en una red de sensores; el diseño y desarrollo de un registro de dispositivos y servicios en concordancia a la propuesta de arquitectura de referencia para Internet de las Cosas; y el estudio y diseño de un marco para la composición de servicios orquestados en redes de recursos limitados. Para alcanzar estos objetivos primero se abordará un estudio del estado del arte donde se profundizará en el conocimiento de la las tecnologías para la interoperatividad entre cosas, abordando los principios de las redes inalámbricas de sensores y actuadores, las arquitecturas para las comunicaciones Máquina a Máquina e Internet de las Cosas, y la visión de la Web de las Cosas. Seguidamente se tratarán las tecnologías de red y de servicios de interés, para finalizar con un breve repaso a las tecnologías para la composición de servicios. Le seguirá una descripción detallada de la arquitectura nSOM y del diseño propuesto para este proyecto. Finalmente se propondrá un escenario sobre el que se llevarán a cabo diferentes pruebas de validación. ABSTRACT. The increasing of the capabilities of all kind of devices is causing a revolution in the field of the provision of services, both in quantity and in diversity. This situation has highlighted the need to address unprecedented technological development, where the forecast of interconnected and interoperable devices between them and human beings reaches the order of billions. And these numbers go further when the connectivity of constrained networks is taken into account. This idea of an interconnected world of things has led to a vision that has been called "The Internet of Things". It’s a vision of a world where things of any kind can interact with other things, even those in the domain of a constrained network. This also leads to the creation of new composed services that exceed the sum of the parts. Besides the technological interest, this new vision relates with the one from the Smart City. A concept that uses the convergence of the energy, the transport, and the information and communication technologies to define a way to achieve sustainable and competitive growth, improving the quality of life, and opening the governance of the cities to the participation. In the development pathway to reach these goals, this Final Degree Dissertation proposes a way for the virtualization of the services offered by the variety of devices that are reaching the ability to interoperate in a network. For this it is supported by a service oriented middleware called nSOM that has been developed at EUITT. Using this architecture the goals proposed for this project are the design and development of a service gateway that makes available the resources of a sensor network through a web interface; the design and development of a Device & Service Registry according to the reference architecture proposal for the Internet of Things; and the study and design of a composition framework for orchestrated services in constrained networks. To achieve these goals this dissertation begins with a State of the Art study where the background knowledge about the technologies in use for the interoperation of things will be settled. At first it starts talking about Wireless Sensor and Actuator Networks, the architectures for Machine-to-Machine communication and Internet of Things, and also the concepts for the Web of Things vision. Next the related network and services technologies are explored, ending with a brief review of service composition technologies. Then will follow a detailed description of the nSOM architecture, and also of the proposed design for this project. Finally a scenario will be proposed where a series of validation tests will be conducted.

A novel methodology for planning reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have shown their potentials in various applications, which bring a lot of benefits to users from both research and industrial areas. For many setups, it is envisioned thatWSNs will consist of tens to hundreds of nodes that operate on small batteries. However due to the diversity of the deployed environments and resource constraints on radio communication, sensing ability and energy supply, it is a very challenging issue to plan optimized WSN topology and predict its performance before real deployment. During the network planning phase, the connectivity, coverage, cost, network longevity and service quality should all be considered. Therefore it requires designers coping with comprehensive and interdisciplinary knowledge, including networking, radio engineering, embedded system and so on, in order to efficiently construct a reliable WSN for any specific types of environment. Nowadays there is still a lack of the analysis and experiences to guide WSN designers to efficiently construct WSN topology successfully without many trials. Therefore, simulation is a feasible approach to the quantitative analysis of the performance of wireless sensor networks. However the existing planning algorithms and tools, to some extent, have serious limitations to practically design reliable WSN topology: Only a few of them tackle the 3D deployment issue, and an overwhelming number of works are proposed to place devices in 2D scheme. Without considering the full dimension, the impacts of environment to the performance of WSN are not completely studied, thus the values of evaluated metrics such as connectivity and sensing coverage are not sufficiently accurate to make proper decision. Even fewer planning methods model the sensing coverage and radio propagation by considering the realistic scenario where obstacles exist. Radio signals propagate with multi-path phenomenon in the real world, in which direct paths, reflected paths and diffracted paths contribute to the received signal strength. Besides, obstacles between the path of sensor and objects might block the sensing signals, thus create coverage hole in the application. None of the existing planning algorithms model the network longevity and packet delivery capability properly and practically. They often employ unilateral and unrealistic formulations. The optimization targets are often one-sided in the current works. Without comprehensive evaluation on the important metrics, the performance of planned WSNs can not be reliable and entirely optimized. Modeling of environment is usually time consuming and the cost is very high, while none of the current works figure out any method to model the 3D deployment environment efficiently and accurately. Therefore many researchers are trapped by this issue, and their algorithms can only be evaluated in the same scenario, without the possibility to test the robustness and feasibility for implementations in different environments. In this thesis, we propose a novel planning methodology and an intelligent WSN planning tool to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs. First of all, a new method is proposed to efficiently and automatically model the 3D indoor and outdoor environments. To the best of our knowledge, this is the first time that the advantages of image understanding algorithm are applied to automatically reconstruct 3D outdoor and indoor scenarios for signal propagation and network planning purpose. The experimental results indicate that the proposed methodology is able to accurately recognize different objects from the satellite images of the outdoor target regions and from the scanned floor plan of indoor area. Its mechanism offers users a flexibility to reconstruct different types of environment without any human interaction. Thereby it significantly reduces human efforts, cost and time spent on reconstructing a 3D geographic database and allows WSN designers concentrating on the planning issues. Secondly, an efficient ray-tracing engine is developed to accurately and practically model the radio propagation and sensing signal on the constructed 3D map. The engine contributes on efficiency and accuracy to the estimated results. By using image processing concepts, including the kd-tree space division algorithm and modified polar sweep algorithm, the rays are traced efficiently without detecting all the primitives in the scene. The radio propagation model iv is proposed, which emphasizes not only the materials of obstacles but also their locations along the signal path. The sensing signal of sensor nodes, which is sensitive to the obstacles, is benefit from the ray-tracing algorithm via obstacle detection. The performance of this modelling method is robust and accurate compared with conventional methods, and experimental results imply that this methodology is suitable for both outdoor urban scenes and indoor environments. Moreover, it can be applied to either GSM communication or ZigBee protocol by varying frequency parameter of the radio propagation model. Thirdly, WSN planning method is proposed to tackle the above mentioned challenges and efficiently deploy reliable WSNs. More metrics (connectivity, coverage, cost, lifetime, packet latency and packet drop rate) are modeled more practically compared with other works. Especially 3D ray tracing method is used to model the radio link and sensing signal which are sensitive to the obstruction of obstacles; network routing is constructed by using AODV protocol; the network longevity, packet delay and packet drop rate are obtained via simulating practical events in WSNet simulator, which to the best of our knowledge, is the first time that network simulator is involved in a planning algorithm. Moreover, a multi-objective optimization algorithm is developed to cater for the characteristics of WSNs. The capability of providing multiple optimized solutions simultaneously allows users making their own decisions accordingly, and the results are more comprehensively optimized compared with other state-of-the-art algorithms. iMOST is developed by integrating the introduced algorithms, to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs for different configurations. The abbreviated name iMOST stands for an Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool. iMOST contributes on: (1) Convenient operation with a user-friendly vision system; (2) Efficient and automatic 3D database reconstruction and fast 3D objects design for both indoor and outdoor environments; (3) It provides multiple multi-objective optimized 3D deployment solutions and allows users to configure the network properties, hence it can adapt to various WSN applications; (4) Deployment solutions in the 3D space and the corresponding evaluated performance are visually presented to users; and (5) The Node Placement Module of iMOST is available online as well as the source code of the other two rebuilt heuristics. Therefore WSN designers will be benefit from v this tool on efficiently constructing environment database, practically and efficiently planning reliable WSNs for both outdoor and indoor applications. With the open source codes, they are also able to compare their developed algorithms with ours to contribute to this academic field. Finally, solid real results are obtained for both indoor and outdoor WSN planning. Deployments have been realized for both indoor and outdoor environments based on the provided planning solutions. The measured results coincide well with the estimated results. The proposed planning algorithm is adaptable according to the WSN designer’s desirability and configuration, and it offers flexibility to plan small and large scale, indoor and outdoor 3D deployments. The thesis is organized in 7 chapters. In Chapter 1, WSN applications and motivations of this work are introduced, the state-of-the-art planning algorithms and tools are reviewed, challenges are stated out and the proposed methodology is briefly introduced. In Chapter 2, the proposed 3D environment reconstruction methodology is introduced and its performance is evaluated for both outdoor and indoor environment. The developed ray-tracing engine and proposed radio propagation modelling method are described in details in Chapter 3, their performances are evaluated in terms of computation efficiency and accuracy. Chapter 4 presents the modelling of important metrics of WSNs and the proposed multi-objective optimization planning algorithm, the performance is compared with the other state-of-the-art planning algorithms. The intelligent WSN planning tool iMOST is described in Chapter 5. RealWSN deployments are prosecuted based on the planned solutions for both indoor and outdoor scenarios, important data are measured and results are analysed in Chapter 6. Chapter 7 concludes the thesis and discusses about future works. vi Resumen en Castellano Las redes de sensores inalámbricas (en inglés Wireless Sensor Networks, WSNs) han demostrado su potencial en diversas aplicaciones que aportan una gran cantidad de beneficios para el campo de la investigación y de la industria. Para muchas configuraciones se prevé que las WSNs consistirán en decenas o cientos de nodos que funcionarán con baterías pequeñas. Sin embargo, debido a la diversidad de los ambientes para desplegar las redes y a las limitaciones de recursos en materia de comunicación de radio, capacidad de detección y suministro de energía, la planificación de la topología de la red y la predicción de su rendimiento es un tema muy difícil de tratar antes de la implementación real. Durante la fase de planificación del despliegue de la red se deben considerar aspectos como la conectividad, la cobertura, el coste, la longevidad de la red y la calidad del servicio. Por lo tanto, requiere de diseñadores con un amplio e interdisciplinario nivel de conocimiento que incluye la creación de redes, la ingeniería de radio y los sistemas embebidos entre otros, con el fin de construir de manera eficiente una WSN confiable para cualquier tipo de entorno. Hoy en día todavía hay una falta de análisis y experiencias que orienten a los diseñadores de WSN para construir las topologías WSN de manera eficiente sin realizar muchas pruebas. Por lo tanto, la simulación es un enfoque viable para el análisis cuantitativo del rendimiento de las redes de sensores inalámbricos. Sin embargo, los algoritmos y herramientas de planificación existentes tienen, en cierta medida, serias limitaciones para diseñar en la práctica una topología fiable de WSN: Sólo unos pocos abordan la cuestión del despliegue 3D mientras que existe una gran cantidad de trabajos que colocan los dispositivos en 2D. Si no se analiza la dimensión completa (3D), los efectos del entorno en el desempeño de WSN no se estudian por completo, por lo que los valores de los parámetros evaluados, como la conectividad y la cobertura de detección, no son lo suficientemente precisos para tomar la decisión correcta. Aún en menor medida los métodos de planificación modelan la cobertura de los sensores y la propagación de la señal de radio teniendo en cuenta un escenario realista donde existan obstáculos. Las señales de radio en el mundo real siguen una propagación multicamino, en la que los caminos directos, los caminos reflejados y los caminos difractados contribuyen a la intensidad de la señal recibida. Además, los obstáculos entre el recorrido del sensor y los objetos pueden bloquear las señales de detección y por lo tanto crear áreas sin cobertura en la aplicación. Ninguno de los algoritmos de planificación existentes modelan el tiempo de vida de la red y la capacidad de entrega de paquetes correctamente y prácticamente. A menudo se emplean formulaciones unilaterales y poco realistas. Los objetivos de optimización son a menudo tratados unilateralmente en los trabajos actuales. Sin una evaluación exhaustiva de los parámetros importantes, el rendimiento previsto de las redes inalámbricas de sensores no puede ser fiable y totalmente optimizado. Por lo general, el modelado del entorno conlleva mucho tiempo y tiene un coste muy alto, pero ninguno de los trabajos actuales propone algún método para modelar el entorno de despliegue 3D con eficiencia y precisión. Por lo tanto, muchos investigadores están limitados por este problema y sus algoritmos sólo se pueden evaluar en el mismo escenario, sin la posibilidad de probar la solidez y viabilidad para las implementaciones en diferentes entornos. En esta tesis, se propone una nueva metodología de planificación así como una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas para ayudar a los diseñadores a planificar WSNs fiables de una manera eficiente. En primer lugar, se propone un nuevo método para modelar demanera eficiente y automática los ambientes interiores y exteriores en 3D. Según nuestros conocimientos hasta la fecha, esta es la primera vez que las ventajas del algoritmo de _image understanding_se aplican para reconstruir automáticamente los escenarios exteriores e interiores en 3D para analizar la propagación de la señal y viii la planificación de la red. Los resultados experimentales indican que la metodología propuesta es capaz de reconocer con precisión los diferentes objetos presentes en las imágenes satelitales de las regiones objetivo en el exterior y de la planta escaneada en el interior. Su mecanismo ofrece a los usuarios la flexibilidad para reconstruir los diferentes tipos de entornos sin ninguna interacción humana. De este modo se reduce considerablemente el esfuerzo humano, el coste y el tiempo invertido en la reconstrucción de una base de datos geográfica con información 3D, permitiendo así que los diseñadores se concentren en los temas de planificación. En segundo lugar, se ha desarrollado un motor de trazado de rayos (en inglés ray tracing) eficiente para modelar con precisión la propagación de la señal de radio y la señal de los sensores en el mapa 3D construido. El motor contribuye a la eficiencia y la precisión de los resultados estimados. Mediante el uso de los conceptos de procesamiento de imágenes, incluyendo el algoritmo del árbol kd para la división del espacio y el algoritmo _polar sweep_modificado, los rayos se trazan de manera eficiente sin la detección de todas las primitivas en la escena. El modelo de propagación de radio que se propone no sólo considera los materiales de los obstáculos, sino también su ubicación a lo largo de la ruta de señal. La señal de los sensores de los nodos, que es sensible a los obstáculos, se ve beneficiada por la detección de objetos llevada a cabo por el algoritmo de trazado de rayos. El rendimiento de este método de modelado es robusto y preciso en comparación con los métodos convencionales, y los resultados experimentales indican que esta metodología es adecuada tanto para escenas urbanas al aire libre como para ambientes interiores. Por otra parte, se puede aplicar a cualquier comunicación GSM o protocolo ZigBee mediante la variación de la frecuencia del modelo de propagación de radio. En tercer lugar, se propone un método de planificación de WSNs para hacer frente a los desafíos mencionados anteriormente y desplegar redes de sensores fiables de manera eficiente. Se modelan más parámetros (conectividad, cobertura, coste, tiempo de vida, la latencia de paquetes y tasa de caída de paquetes) en comparación con otros trabajos. Especialmente el método de trazado de rayos 3D se utiliza para modelar el enlace de radio y señal de los sensores que son sensibles a la obstrucción de obstáculos; el enrutamiento de la red se construye utilizando el protocolo AODV; la longevidad de la red, retardo de paquetes ix y tasa de abandono de paquetes se obtienen a través de la simulación de eventos prácticos en el simulador WSNet, y según nuestros conocimientos hasta la fecha, es la primera vez que simulador de red está implicado en un algoritmo de planificación. Por otra parte, se ha desarrollado un algoritmo de optimización multi-objetivo para satisfacer las características de las redes inalámbricas de sensores. La capacidad de proporcionar múltiples soluciones optimizadas de forma simultánea permite a los usuarios tomar sus propias decisiones en consecuencia, obteniendo mejores resultados en comparación con otros algoritmos del estado del arte. iMOST se desarrolla mediante la integración de los algoritmos presentados, para ayudar de forma eficiente a los diseñadores en la planificación de WSNs fiables para diferentes configuraciones. El nombre abreviado iMOST (Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool) representa una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores con optimización multi-objetivo. iMOST contribuye en: (1) Operación conveniente con una interfaz de fácil uso, (2) Reconstrucción eficiente y automática de una base de datos con información 3D y diseño rápido de objetos 3D para ambientes interiores y exteriores, (3) Proporciona varias soluciones de despliegue optimizadas para los multi-objetivo en 3D y permite a los usuarios configurar las propiedades de red, por lo que puede adaptarse a diversas aplicaciones de WSN, (4) las soluciones de implementación en el espacio 3D y el correspondiente rendimiento evaluado se presentan visualmente a los usuarios, y (5) El _Node Placement Module_de iMOST está disponible en línea, así como el código fuente de las otras dos heurísticas de planificación. Por lo tanto los diseñadores WSN se beneficiarán de esta herramienta para la construcción eficiente de la base de datos con información del entorno, la planificación práctica y eficiente de WSNs fiables tanto para aplicaciones interiores y exteriores. Con los códigos fuente abiertos, son capaces de comparar sus algoritmos desarrollados con los nuestros para contribuir a este campo académico. Por último, se obtienen resultados reales sólidos tanto para la planificación de WSN en interiores y exteriores. Los despliegues se han realizado tanto para ambientes de interior y como para ambientes de exterior utilizando las soluciones de planificación propuestas. Los resultados medidos coinciden en gran medida con los resultados estimados. El algoritmo de planificación x propuesto se adapta convenientemente al deiseño de redes de sensores inalámbricas, y ofrece flexibilidad para planificar los despliegues 3D a pequeña y gran escala tanto en interiores como en exteriores. La tesis se estructura en 7 capítulos. En el Capítulo 1, se presentan las aplicaciones de WSN y motivaciones de este trabajo, se revisan los algoritmos y herramientas de planificación del estado del arte, se presentan los retos y se describe brevemente la metodología propuesta. En el Capítulo 2, se presenta la metodología de reconstrucción de entornos 3D propuesta y su rendimiento es evaluado tanto para espacios exteriores como para espacios interiores. El motor de trazado de rayos desarrollado y el método de modelado de propagación de radio propuesto se describen en detalle en el Capítulo 3, evaluándose en términos de eficiencia computacional y precisión. En el Capítulo 4 se presenta el modelado de los parámetros importantes de las WSNs y el algoritmo de planificación de optimización multi-objetivo propuesto, el rendimiento se compara con los otros algoritmos de planificación descritos en el estado del arte. La herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas, iMOST, se describe en el Capítulo 5. En el Capítulo 6 se llevan a cabo despliegues reales de acuerdo a las soluciones previstas para los escenarios interiores y exteriores, se miden los datos importantes y se analizan los resultados. En el Capítulo 7 se concluye la tesis y se discute acerca de los trabajos futuros.

A reliable support tool for monitoring, testing and debugging wireless sensor cookie nodes

In this work a WSN Support Tool for developing, testing, monitoring and debugging new application prototypes in a reliable and robust way is proposed, by combining a Hardware -Software Integration Platform with the implementation of a parallel communication channel that helps users to interact to the experiments in runtime without interfering in the operation of the wireless network. As a pre-deployment tool, prototypes can be validated in a real environment before implementing them in the final application, aiming to increase the effectiveness and efficiency of the technology. This infrastructure is the support of CookieLab: a WSN testbed based on the Cookie Nodes Platform.

The counteractive effect of the sensor housing on the unit sensitivity across a series of dynamic temperature profiles.

The advantages of wireless sensing implemented on the cold chain of fresh products are well known. These sensor systems consist of a combination of delicate internal electronic circuitry enclosed in a special housing unit. Manufacturers however are presented with the challenge that the housing required to withstand the harsh environment in which the sensors are being used all too often take from the functionality of the sensor. Therefore the target of this study is to determine the dynamic behavior and the counteractive effects of the sensor housing on temperature recording accuracy in the wireless nodes of Wireless Sensor Network (WSN) and Radio Frequency Identification (RFID) semi-passive tags. Two kind of semi-passive Turbo Tags were used (T700 and T702-B), which consisted of sensors with and without a cover, and two kind of WSN nodes, IRIS (sensors Intersema and Sensirion soldered in the motherboard) and NLAZA (Sensirion in a cable and soldered to the motherboard). To recreate the temperature profiles the devices were rotated between a cold room(5 ºC) through a ambient room(23 ºC) to a heated environment (35ºC) and vice versa. Analysis revealed the differences between housing and no housing are 308.22s to 21.99s respectively in the step from 5 to 35 ºC. As is demonstrated in these experiments the influence of the housing significantly hinders sensor accuracy.

A novel topology control approach to maintain the node degree in dynamic wireless sensor networks

Topology control is an important technique to improve the connectivity and the reliability of Wireless Sensor Networks (WSNs) by means of adjusting the communication range of wireless sensor nodes. In this paper, a novel Fuzzy-logic Topology Control (FTC) is proposed to achieve any desired average node degree by adaptively changing communication range, thus improving the network connectivity, which is the main target of FTC. FTC is a fully localized control algorithm, and does not rely on location information of neighbors. Instead of designing membership functions and if-then rules for fuzzy-logic controller, FTC is constructed from the training data set to facilitate the design process. FTC is proved to be accurate, stable and has short settling time. In order to compare it with other representative localized algorithms (NONE, FLSS, k-Neighbor and LTRT), FTC is evaluated through extensive simulations. The simulation results show that: firstly, similar to k-Neighbor algorithm, FTC is the best to achieve the desired average node degree as node density varies; secondly, FTC is comparable to FLSS and k-Neighbor in terms of energy-efficiency, but is better than LTRT and NONE; thirdly, FTC has the lowest average maximum communication range than other algorithms, which indicates that the most energy-consuming node in the network consumes the lowest power.

Plataformas de desarrollo de WSAN y MiddleWare para despliegue

Son muchos los dominios de aplicación que han surgido en los últimos años con motivo de los avances tecnológicos. Algunos como eHealth, Smart Building o Smart Grid están teniendo una gran aceptación por parte de empresas que incrementan sus inversiones en este tipo de campos. Las redes inalámbricas de sensores y actuadores juegan un papel fundamental en el desarrollo de este tipo de aplicaciones. A través de este tipo de redes inalámbricas es posible monitorizar y actuar sobre un entorno gracias a nodos sensores y actuadores de forma cómoda y sencilla. Las WSANs (Wireless Sensors and Actuators Networks) junto con la robótica y M2M (Machine-to-Machine) están forjando el camino hacia el Internet of Things (IoT), un futuro en el que todo esté conectado entre sí. Cada vez aparecen dispositivos más pequeños y autónomos, que junto con el crecimiento de las redes, propician la interconexión de “el todo”. Este Proyecto Fin de Carrera tiene como objetivo contribuir en este avance, desarrollando parcialmente una solución middleware que abstraiga al usuario de la complejidad del hardware, implementando ciertas funcionalidades ofrecidas por el middleware nSOM desarrollado por la UPM. Para conseguir este objetivo se realizará un estudio del Estado del Arte actual y una comparativa de las diferentes plataformas hardware involucradas en las Redes Inalámbricas de Sensores y Actuadores (Wireless Sensor-Actuator Networks). Este estudio tendrá como fin la elección de una de las plataformas hardware para su futuro uso en un despliegue parcial del mencionado middleware nSOM. Posteriormente, se diseñará e implementará un sistema para ejemplificar un caso de uso sobre dicha plataforma integrando la publicación de las características y servicios de cada nodo final y el envío de peticiones y la recepción de respuestas. Finalmente se obtendrá un conjunto de conclusiones a partir de los resultados obtenidos y se detallarán posibles líneas de trabajo. ABSTRACT. There are many applications domains that have arisen because of technological advances in recent years. Some as eHealth, Smart Building or Smart Grid are having a great acceptance by companies that increase their investments in such fields. Wireless sensors and actuators networks play a fundamental role in the development of such applications. By means of this kind of wireless network it is possible to monitor and act upon an environment with the assistance of sensors and actuators nodes, readily. The WSANs (Wireless Sensors and Actuators Networks) together with robotics and M2M (Machine-to-Machine) are forging the way towards the Internet of Things (IoT), a future in which all of them are connected among themselves. Smaller and more autonomous devices are appearing that, along with the growth of networks, foster the interconnection of ‘the whole’. This Degree Final Project aims to contribute to this breakthrough, developing partially a middleware solution that abstracts the user from the complexity of hardware, implementing certain functionalities offered by the nSOM middleware solution carried out by UPM. To achieve this objective a study of the current state of the art and a comparison of the different hardware platforms involved in the Wireless and Actuators Sensor Networks (Wireless Sensor-Actuator Networks) will be performed. This study will aim the election of one of the hardware platforms for its future use in a partial deployment of the mentioned middleware nSOM. Subsequently, a system will be designed and implemented to exemplify a use case on the platform mentioned before integrating the publication of the features and services of each end node and sending requests and receiving responses. Finally a set of conclusions from the results will be stated and possible lines of future works will be detailed.