“SIMULACIÓN DE UN ALGORITMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE...
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UNIVERSIDAD DE COLIMA
FACULTAD DE TELEMÁTICA
“SIMULACIÓN DE UN ALGORITMO DE ENRUTAMIENTO
PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS”
TESIS
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRA EN COMPUTACIÓN
PRESENTA:
ING. MAYTHÉ GONZÁLEZ GUTIÉRREZ
ASESORES:
D. EN C. RAÚL AQUINO SANTOS
M. EN C. OMAR ÁLVAREZ CÁRDENAS
COLIMA, COL., FEBRERO DE 2012.
Agradecimientos
A mis asesores de tesis el Dr. en C. Raúl Aquino Santos y el
M. en C. Omar Álvarez Cárdenas, por orientarme y
contribuir a la culminación de este proyecto.
Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y
al Gobierno del Estado de Colima, por financiar
mis estudios de posgrado.
A la Universidad de Colima y a mis profesores, por
brindarme las herramientas que me permitirán
contribuir a la comunidad científica mexicana.
Dedicatorias
A mi Madre y Padre que han sido mi ejemplo de voluntad,
perseverancia y entereza. Por su amor incondicional,
sabiduría y sustento.
A mis hermanas y hermanos por su cariño y amor,
por ser parte de mis proyectos, por brindarme
apoyo y aliento.
A mi amor y compañero de vida, por llenarme de dicha y
felicidad día con día. Por amarme y alentarme a seguir
creciendo y alcanzar mis objetivos.
Índice
Página
Lista de Figuras…………………………………………………………………………. i
Lista de Tablas………………………………………………………………………….. iii
Resumen…………………………………………………………………………........... iv
Abstract……………………………………………………………………….………….. v
Capítulo 1. Introducción………...……………………………………….…………… 1
1.1 Antecedentes…………………………………………………..………..……. 3
1.2 Hipótesis…………………………………….………………………..….……. 4
1.3 Objetivo General………………………………..…………………..……..…. 4
1.4 Objetivos Específicos…..…………………………………………………….. 4
1.5 Consideraciones y Limitaciones……………………………………………. 4
1.6 Organización del documento de Tesis………………………………….….. 5
Capítulo 2. Redes de Sensores Inalámbricos.…………………………………… 7
2.1 Marco histórico de las Redes de Sensores Inalámbricos.………………. 7
2.2 Aplicaciones de las Redes de Sensores Inalámbricos…...……………... 9
2.2.1 Seguridad…………………………………………………………… 10
2.2.2 Salud……………………………………………………..…………. 11
2.2.3 Monitoreo Ambiental………………………………………………. 13
2.2.4 Otras Aplicaciones………………………………….……………… 16
2.3 Arquitectura del nodo sensor…………..……………………………………. 17
2.3.1 Componentes de Hardware...…………………………………….. 17
2.3.2 Componentes de Software………………………………..……... 23
2.4 Norma IEEE 802.15.4…….…….………………………………………….... 26
2.4.1 Capa Física (PHY)…………………………………………………. 27
Índice (continuación)
Página
2.4.2 Capa de Acceso al Medio (MAC)…………………………….….. 28
2.4.3 Topologías de Red…..……………………………………………. 30
2.5 Protocolos de Enrutamiento para Redes de Sensores Inalámbricos….. 31
2.6 Simulación de Redes de Sensores Inalámbricos………….…………….. 34
2.7 Conclusiones del Capítulo…………………..……………………………… 37
Capítulo 3. LORA-CBF………………………………………...……………………… 39
3.1 Protocolo de Enrutamiento LORA-CBF……….…………………………… 39
3.1.1 Mecanismo de Formación LORA-CBF…………………………… 41
3 3.1.2 Predicción de Destino LORA-CBF……………………………… 48
3.1.3 Envío de Paquetes de Datos……………………………………… 50
3.2 Nodo Sensor………………………………………………………………….. 50
3.3 Conclusiones del Capítulo…………………………………………………. 54
Capítulo 4. Simulación de LORA-CBF….…………………………………………. 55
4.1 Métricas de Simulación……………………………………………………… 55
4.2 Escenarios de Simulación y Análisis de Resultados…..……………….. 56
. 4.2.1 Escalabilidad.………………………………………………………. 57
4 4.2.2 Robustez………………..…………………………………………… 63
4.2.3 Multidifusión………………………………………………………… 66
4.3 Conclusiones del Capítulo…………………………………………………… 71
Capítulo 5. Conclusiones……….……………………………………………………. 73
5.1 Trabajo Futuro………………………………………………………………… 75
Referencias……...……………………………………………………………………… 77
i
Lista de Figuras
Página
Figura 1. Componentes de Hardware de un nodo sensor…………..…………. 18
Figura 2. Capas de Software………………………………………………………. 23
Figura 3. Topologías de Red del estándar IEEE 802.15.4……………………... 30
Figura 4. Diagrama de Flujo del Funcionamiento de LORA-CBF…………….. 41
Figura 5. Estructura de un mensaje “Hello”……………………………………... 42
Figura 6. Diagrama de Flujo Formación LORA-CBF para entornos
vehiculares……………………………………………………………….
45
Figura 7. Diagrama de Flujo Formación LORA-CBF para Redes de
Sensores Inalámbricos………………………………………………….
47
Figura 8. Estructura de un Paquete de Solicitud de Enrutamiento (RREQ)… 48
Figura 9. Estructura del Nodo Sensor……………………………………………. 51
Figura 10. Modelo de Procesos de la Capa de Red……………………………… 52
Figura 11. Retardo Punto a Punto en Evaluación de Escalabilidad……………. 58
Figura 12. Tasa de Entrega de Paquetes en Evaluación de Escalabilidad……. 59
Figura 13. Sobre-procesamiento de Enrutamiento en Evaluación de
Escalabilidad……………………………………………………………...
60
Figura 14. Sobre-procesamiento en Evaluación de Escalabilidad……………… 61
Figura 15. Tiempo de Descubrimiento de Ruta…………………………………… 61
Figura 16. Tasa de Entrega de Paquetes en escenarios para evaluación de
Robustez………….…………………………………………..…………
63
Figura 17. Carga de Enrutamiento…………………………………………………. 65
Figura 18. Retardo Punto a Punto…………….…………………………………… 65
Figura 19. Retardo Punto a Punto en un escenario multidifusión……………… 67
Figura 20. Tasa de Entrega de Paquetes en un escenario multidifusión……… 68
Figura 21. Sobre-procesamiento de Enrutamiento………..…………..…………. 68
ii
Lista de Figuras (continuación)
Página
Figura 22. Sobre-procesamiento…………………………………………………… 69
Figura 23. Tiempo de descubrimiento de Ruta…………………………………… 70
iii
Lista de Tablas
Página
Tabla 1. Interfaces Seriales más utilizadas……………………………………. 19
Tabla 2. Resumen de los sensores empleados en redes de sensores
inalámbricos………………………………………………………………
22
Tabla 3. Bandas de Frecuencia y Velocidad de Datos………………………… 28
Tabla 4. Protocolos de Enrutamiento en Redes de Sensores Inalámbricos… 34
Tabla 5. Resumen de los Resultados obtenidos para evaluación de
escalabilidad………………………………………………………………
62
Tabla 6. Resumen de los Resultados obtenidos para evaluación de
multidifusión…………………………………………………………….
70
iv
Resumen
Las redes de sensores inalámbricos representan un medio eficaz para el análisis y
supervisión de un entorno, con ventajas sobre las redes de comunicaciones
convencionales como la cobertura de grandes terrenos sin necesidad de
infraestructura física, auto-organización de los nodos, y bajos costos de
implementación. Estas características han provocado el incremento de su uso en una
diversa gama de aplicaciones. Sin embargo, debido a las bajas velocidades que
manejan y el tamaño reducido de los nodos sensores, existen también, factores que
no de ser bien planificados y administrados, limitan las capacidades sensitivas de la
red.
Limitantes de energía, capacidad de almacenamiento y procesamiento, han derivado
en un gran número de investigaciones que buscan desarrollar soluciones que hagan
frente a dichas características, al mismo tiempo que garanticen el máximo
rendimiento de la red.
Este trabajo de tesis presenta el desarrollo y simulación de una red de sensores
inalámbricos con LORA-CBF como protocolo de enrutamiento a través de OPNET,
un software para el diseño y modelado de redes de comunicación. Se evalúan
aspectos de la red como: robustez, escalabilidad y rendimiento, donde se demuestra
que LORA-CBF es un protocolo de enrutamiento adaptable a redes de sensores
inalámbricos.
Palabras clave: LORA-CBF, Redes de Sensores Inalámbricos, simulación, protocolo
de enrutamiento.
v
Abstract
Wireless Sensor Networks represent an effective mean for an analysis and
environment monitoring, these kinds of networks have advantages over conventional
communication networks, including coverage for large areas without physical
infrastructure, self-organization, and low cost of implementation. Characteristics that
have provoked the increase of usage wireless sensor networks applications in recent
years. Nonetheless, due to the low speeds and the small size of the sensor nodes,
the hardware and software features can affect the sensory capabilities so they must
be well planned and managed.
Lack of energy, storage, and processing capacity has leaded up to large number of
investigations with the goal of developing solutions that face these characteristics
while ensuring the greatest network performance.
This thesis presents the development and simulation of a wireless sensor network
that works with LORA-CBF as the routing protocol, designed in OPNET Modeler,
software for modeling and designing of communication networks. Network aspects
such as robustness, scalability and performance are evaluated. We show that LORA-
CBF is a functional routing protocol of wireless sensor networks.
Keywords: LORA-CBF, Wireless Sensor Networks, simulation, routing protocol.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
1
Capítulo 1
Introducción
Las redes de sensores inalámbricos son redes constituidas por un grupo de nodos
autónomos, denominados también como motas. Cada nodo o mota, es integrado por
una serie de componentes que incluyen al menos un sensor.
Un sensor es un tipo de transductor, es decir, es un dispositivo capaz de convertir un
tipo de señal de entrada en otra señal de salida; en su mayoría son del tipo eléctrico
o electrónico. Los sensores, están compuestos comúnmente por un radio transmisor
y receptor, un microcontrolador y una batería (Xiang, 2008).
Con las herramientas y la tecnología actual, el desarrollo y producción de sensores
ah experimentado un progreso significativo. Hoy en día, son utilizados en una amplia
gama de aplicaciones de salud, industria, robótica, medio ambiente, agrícola,
militares, entre otras.
Cada nodo que compone una red de sensores inalámbricos, tiene el objetivo de
reunir información sobre las características del medio que lo rodea, de tal forma que
en conjunto sean capaces de ejecutar tareas específicas de la aplicación, basadas
en la información recolectada.
El enrutamiento en redes de sensores inalámbricos es más complejo en comparación
con otro tipo de redes inalámbricas. Debido a que las redes de sensores
inalámbricos son generalmente conformadas por un gran número de nodos, realizar
un direccionamiento y enrutamiento global como el de los protocolos IP no resulta
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
2
factible por los costos de energía y la capacidad de procesamiento que implica; en
gran parte de las aplicaciones de redes de sensores inalámbricos, es únicamente un
nodo el que recibe la información obtenida desde diferentes zonas o regiones de la
red, por lo que la posibilidad de redundancia de información se incrementa. Los
protocolos de enrutamiento deben afrontar dichas características, además de las
limitaciones de potencia de transmisión, energía, capacidad de procesamiento y
almacenamiento de información de los nodos (Hara et al., 2010).
Los protocolos de enrutamiento tratan de optimizar la gestión de recursos a través de
diversas técnicas por las que es posible clasificarlos.
De acuerdo a la manera en que un protocolo realiza la búsqueda de un nodo destino,
éstos pueden clasificarse en protocolos proactivos, reactivos e híbridos. En los
protocolos proactivos las rutas son calculadas al inicio de la red, y cada nodo genera
una tabla de enrutamiento; los protocolos reactivos, calculan las rutas de forma
dinámica, cuando se requiere, y finalmente, los protocolos híbridos se generan al
mezclar los dos tipos de protocolos (Castillo et al., 2007).
Es posible también, clasificar a los protocolos de enrutamiento en protocolos
centrados en datos, jerárquicos y basados en posición.
Los protocolos de enrutamiento centrados en datos se basan en consultas y
selección de datos relevantes para eliminar la redundancia de transmisiones; los
protocolos de enrutamiento jerárquicos, utilizan grupos y designan nodos como
cabeza de grupo lo que les permite reducir el tráfico y optimizar el consumo de
energía; los protocolos basados en posición, utilizan información sobre la ubicación
de los nodos para transmitir los datos a grupos específicos y así evitar la inundación
de tráfico a través de la red (Hara, et al., 2010).
Este trabajo de tesis presenta el desarrollo y simulación de una Red de Sensores
Inalámbricos en el simulador OPNET, en la que se modela y aplica el algoritmo de
enrutamiento con inundación basada en grupos conocido también por sus siglas en
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
3
inglés, LORA-CBF (Location Routing Algorithm with Cluster-Based Flooding),
protocolo que originalmente fue diseñado para redes vehiculares y cuyo propósito es
reducir la duplicación de transmisiones a través de la selección de nodos específicos
que manejan el tráfico de enrutamiento.
1.1 Antecedentes
Aquino Santos et al., (2005) presentan a LORA-CBF como un algoritmo ligero que
ofrece una entrega de datos eficiente. Diseñado originalmente para redes en
entornos vehiculares, LORA-CBF tenía como objetivos minimizar los costos de
comunicación y construir un enlace sólido que permitiera a los vehículos compartir
información con sus vecinos, aún cuando éstos se caracterizaran por una gran
movilidad.
LORA-CBF ha sido validado a través de simulaciones, en las que se comparó con
protocolos como AODV (del inglés, Ad hoc On-Demand Distance Vector), DSR (del
inglés Dynamic Source Routing Protocol) y GPSR (del inglés, Greedy Perimeter
Stateless Routing).
La inquietud de adoptar LORA-CBF a una red se sensores inalámbricos surge ante la
necesidad de un algoritmo que optimice las condiciones que caracterizan a los nodos
de éste tipo de redes, bajas velocidades, radios limitados, software ligero, etc.
Aquino Santos, et al., (2011) emplean LORA-CBF en una plataforma tecnológica
diseñada para sistemas de agricultura de precisión. Se demuestra que la topología
que LORA-CBF construye, garantiza un rápido descubrimiento de ruta, minimiza el
retardo punto a punto y la generación de tráfico de enrutamiento.
LORA-CBF fue probado a través de 20 sensores en un campo de sandías, sin
embargo, es evidente que si desea realizar una exhaustiva evaluación del
rendimiento y comportamiento del protocolo, factores como la escalabilidad y
robustez del algoritmo, se requieren redes de mayor magnitud.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
4
Simular LORA-CBF para identificar plenamente los beneficios y necesidades que
ofrece el protocolo es la parte medular de este trabajo de investigación.
1.2 Hipótesis
El protocolo de enrutamiento LORA-CBF es aplicable en redes de sensores
inalámbricos con adecuaciones mínimas.
1.3 Objetivo General
Desarrollar y simular en OPNET, una red de sensores inalámbricos con LORA-CBF
como protocolo de enrutamiento.
1.4 Objetivos Específicos
Diseñar el nodo sensor en el simulador OPNET.
Modelar el protocolo LORA-CBF dentro de un nodo sensor.
Publicación de resultados en revistas de prestigio.
1.5 Consideraciones y Limitaciones
A través de la simulación es posible conocer, establecer o probar el funcionamiento
de una red de sensores. Para simular un protocolo de enrutamiento es necesario
contar con un modelo de nodo sensor, un modelo de red de sensores inalámbricos y
una herramienta de simulación que brinde posibilidades de adecuar los elementos
necesarios para recolectar resultados relevantes (Benkiĉ et al., 2009).
La herramienta de simulación para este trabajo es OPNET, que en palabras de sus
creadores es “un modelador que acelera el proceso de investigación y desarrollo
para el análisis y diseño de redes de comunicación, dispositivos, protocolos y
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
5
aplicaciones, en el que los usuarios pueden analizar redes simuladas y comparar el
impacto de diferentes tecnologías, ya que incluye un amplio conjunto de protocolos y
tecnologías así como un entorno de desarrollo para permitir el modelado de todo tipo
de redes y tecnologías” (OPNET Technologies Inc., 2011). OPNET incluye en sus
librerías ZigBee, como tecnología para redes de baja velocidad, sin embargo, debido
a que el estándar que rige las redes de sensores inalámbricos solo define las capas
superiores, el modelo ZigBee no incluye los procesos de las capas superiores, razón
por la que se eligió un modelo desarrollado bajo la norma por un grupo de
investigación perteneciente a Open-ZB (Jurcik y Koubaa, 2009).
1.6 Organización del documento de Tesis
El documento de tesis está organizado en 6 capítulos:
Capitulo 1. Introducción: Se expone brevemente el objetivo del trabajo de
tesis, así como los motivos que llevaron a desarrollar la investigación.
Capítulo 2. Redes de Sensores Inalámbricos: es el estado del arte de las
redes de sensores inalámbricos, en el se describen los antecedentes
históricos de este tipo de redes, aplicaciones, estructura de un nodo sensor,
sistemas operativos, la norma IEEE 802.15.4, diferentes protocolos de
enrutamiento y se finaliza con la importancia de simulación para redes de
sensores inalámbricos.
Capítulo 3. LORA-CBF: se presenta el protocolo LORA-CBF, características,
elementos y funcionamiento. Se exponen el modelo de nodo desarrollado en
OPNET, y los procesos y paquetes creados para el protocolo de enrutamiento.
Capítulo 4. Simulación de LORA-CBF: es en este capítulo donde se
presenta la parte más importante del documento, se describen las métricas de
evaluación seleccionadas, los escenarios de simulación desarrollados y sus
objetivos, y finalmente, las gráficas de los resultados obtenidos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
6
Capítulo 5. Conclusiones: Es el capítulo final del documento de tesis, en el
se recogen las conclusiones basadas en los resultados obtenidos de los
escenarios de simulación.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
7
Capítulo 2
Redes de Sensores Inalámbricos
En este capítulo se abordan las características que definen a las redes de sensores
inalámbricos, los componentes de hardware y software, aplicaciones, la norma IEEE
802.15.4 y los principales protocolos de enrutamiento para redes de sensores
inalámbricos.
2.1 Marco Histórico de las Redes de Sensores Inalámbricos
Las redes de sensores inalámbricos surgieron a partir de desarrollos militares
durante la guerra fría; con el comienzo de la guerra submarina, la necesidad de
detección de amenazas marítimas se volvió prioritaria, por lo que la Marina de los
Estados Unidos instaló el Sistema de Vigilancia de Sonido (siglas en inglés SOSUS,
de Sound Surveillance System) en las profundidades marítimas de los océanos
Atlántico y Pacífico. Compuesto de una matriz de sensores o hidrófonos con
capacidad de detección de largo alcance, el sistema resultó un éxito en el
descubrimiento de submarinos enemigos, a través de las señales acústicas
producidas por éstos (Global Security, 2005).
En el año 1978, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de la Defensa
de los Estados Unidos (siglas en inglés DARPA, de Defense Advanced Research
Projects Agency), encargada del estudio y desarrollo de nuevas tecnologías para uso
militar, organiza el Taller de Redes de Sensores Distribuidos, cuyo objetivo era
estudiar y resolver los principales retos en la investigación de redes de sensores,
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
8
como las diferentes tecnologías, técnicas de procesamiento y algoritmos distribuidos
(Dargie y Poellabauer, 2010).
En 1980, dicha agencia comienza el Programa de Redes Distribuidas de Sensores o
DSN (Distributed Sensor Networks). Robert Kahn, director de la Oficina de
Información de Técnicas de Procesamiento, se planteó la posibilidad de extender los
beneficios de la entonces Arpanet a las redes de sensores, pensando en una red
compuesta por sensores distribuidos que podrían detectarse y comunicarse entre
ellos, operando de forma autónoma (Chong y Kumar, 2003).
La Universidad de California y el Centro Rockwell de Ciencia proponen en 1996 el
concepto de redes de sensores inalámbricos integrados o WINS (del inglés, Wireless
Integrated Network Sensors) (Dargie y Poellabauer, 2010).
Tras el surgimiento de las redes inalámbricas ad hoc, DARPA inicia una nueva
investigación con dos objetivos principales: el primero, desarrollar nuevas técnicas de
red para entornos dinámicos ad hoc, ya que en el campo de batalla los nodos
sensores requerían un despliegue rápido y las técnicas de voz y datos existentes no
eran suficientes; y segundo, el procesamiento de información de red, es decir, cómo
extraer la información útil, oportuna y confiable a través de la red de sensores. Este
proyecto fue nombrado Tecnología de Información de Sensor o SensiTI (Chong y
Kumar, 2003).
Con el desarrollo y aparición de nuevas tecnologías los sensores comenzaron a
fabricarse más pequeños y el costo de los mismos disminuyó, lo que permitió
comenzaran a desarrollarse nuevas aplicaciones para sectores diferentes al militar.
En el año 2002 la Universidad de California en Berkeley crea el proyecto “Polvo
Inteligente” (del inglés, Smart Dust), para diseñar un pequeño nodo llamado mota y
demostrar que era posible colocar un sistema de sensor completo en pequeños
dispositivos del tamaño de un grano de arena o del tamaño de una partícula de polvo
(Dargie y Poellabauer, 2010).
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9
En el año 2003 el Instituto de Ingenieros en Electricidad y Electrónica por sus siglas
en inglés IEEE, aprueba la norma IEEE 802.15.4-2003, para redes inalámbricas de
área personal de baja velocidad (LR-WPAN), de la que se desprende la revisión
IEEE 802.15.4-2006 (IEEE, 2002).
Establecida en el año 2002, la “ZigBee Alliance” una asociación de empresas que
trabajan en el desarrollo de dispositivos de control y monitoreo, anuncia en el año
2004 la publicación de la norma ZigBee, para redes de sensores inalámbricos,
basada en el estándar IEEE 802.15.4 (ZigBee Alliance, 2011).
En la actualidad, existen diversos desarrolladores de aplicaciones para redes de
sensores inalámbricos, cuyos sensores son fabricados con sistemas micro electro
mecánicos (MEMS), ya que éstos ofrecen una mayor sensibilidad.
Empresas comerciales como Crossbow, Sensoria, Worldsens, DusNetworks y Ember
Corporation ofrecen hoy en día dispositivos para diversos escenarios de aplicación,
herramientas de gestión, así como mantenimiento y visualización de información
adquirida por el sensor (Dargie y Poellabauer, 2010).
2.2 Aplicaciones de las Redes de Sensores Inalámbricos
Los sensores que actualmente se utilizan en las redes de sensores inalámbricos
permiten recolectar una amplia cantidad de información sobre el medio que les
rodea, humedad, temperatura, presión, ruido, movimiento vehicular, composición del
suelo, presencia de objetos, velocidad, dirección, sonido, etc., motivo por el que su
uso ha aumentado en los últimos años.
Las redes de sensores inalámbricos se utilizan mayormente en aplicaciones de
seguridad, salud y de monitoreo ambiental.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
10
2.2.1 Seguridad
En aplicaciones de seguridad, es quizá el ámbito militar uno de los más
desarrollados. Como se mencionó anteriormente, es en este campo de investigación
dónde las redes de sensores inalámbricos tienen origen, además, la investigación en
aplicaciones de redes de sensores inalámbricos para el entorno militar presenta
ventajas en comparación con otros campos, ya que las herramientas e inversión en
el trabajo de investigación y desarrollo son mayores.
La tolerancia a fallos y su rápido despliegue, así como la auto-organización de los
nodos ofrecen una buena táctica militar, esto, aunado al bajo costo del sensor que al
ser posiblemente destruido no implica pérdidas significativas, convierte a las redes
de sensores inalámbricos en una excelente herramienta militar.
Entre las principales aplicaciones militares en redes de sensores inalámbricos
destacan la vigilancia de fuerzas aliadas, campo de batalla, equipo y municiones, así
como el reconocimiento de terreno, identificación de fuerzas enemigas, orientación y
evaluación de daños en combate (Akyildiz et al., 2002).
Otro tipo de aplicaciones en materia de seguridad, son las aplicaciones de vigilancia
que tienen como objetivo, garantizar la seguridad, ya sea de sistemas, de control o
en la sociedad. García-Hernando, et al., (2008) dividen las aplicaciones de vigilancia
en aplicaciones para interiores y exteriores debido a que los requisitos pueden variar
según el tipo de ambiente. Las aplicaciones de vigilancia en interiores se encuentran
en lugares públicos, como hospitales, oficinas de gobierno, etc., o bien, en ambientes
privados como el hogar. Las aplicaciones de vigilancia en exteriores tienen el objetivo
de garantizar la seguridad en un perímetro determinado.
Una de las aplicaciones comunes de vigilancia para interiores es la detección y
alarma de incendios a través de sensores de humo y temperatura, sin embargo, es
posible añadir otras características, Nauman et al., (2011) proponen un algoritmo de
enrutamiento para ofrecer un tercer servicio, la identificación de rutas seguras para
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
11
los ocupantes del hogar ó edificio. Narendra et al., (2011) implementan un sistema de
monitoreo y extinción de incendios en un hospital, a través de una red de sensores
inalámbricos y una pantalla LCD que notifica la temperatura actual del lugar. Cuando
una temperatura cruza el umbral un nodo activa un mensaje de voz para indicar que
los extinguidores se encenderán. Los autores buscan reducir el número de
accidentes durante los incendios debido a que este tipo de extinguidores se activan
cuando se exponen a temperaturas altas.
Las redes de sensores inalámbricos son usadas también, como sistemas de
seguridad para detección de intrusos, a través de sensores térmicos y volumétricos,
éstos últimos, a través de radiación infrarroja se crea un campo invisible de amplia
detección en el área dónde la red está instalada (García-Hernando, et al., 2008). Es
posible mejorar este tipo de sistemas con video sensores, que son sensores
equipados con diminutas cámaras. Pham (2011) propone el uso de video sensores
para acortar el tiempo de detección de intrusos en los sistemas de vigilancia.
Para garantizar la seguridad en espacios exteriores, las redes de sensores
inalámbricos se utilizan para detectar anomalías en espacios públicos, que con la
reciente ola terrorista se han convertido en posibles blancos de ataque. Los sensores
pueden identificar si existe alguna liberación de gases tóxicos o posibles amenazas
nucleares, biológicas y químicas. Sin embargo, también son usados en sistemas de
seguimiento e identificación de rostros (García-Hernando, et al., 2008).
2.2.2 Salud
Las aplicaciones de redes de sensores inalámbricos en el área de salud son
realmente diversas, desde la administración de hospitales y personal médico, hasta
monitoreo de pacientes y medicamentos, identificación de alergias y síntomas o
alertas de emergencia a los cuerpos de atención médica.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
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Gravrilovska et al., (2010) presenta cuatro posibles escenarios para las aplicaciones
de salud: atención pre-hospitalaria, atención en el hospital, atención fuera del
hospital y atención continua.
La atención pre-hospitalaria se refiere a situaciones de emergencia, desastres o
accidentes masivos en los que los cuerpos de emergencia necesitan información
sobre el estado de las personas o del lugar afectado. Ahmad et al., (2011) proponen
un modelo de detección de sobrevivientes en desastres para redes de sensores
inalámbricos que permitiría localizar personas en circunstancias críticas. Los datos
son compartidos y transmitidos hasta el nodo responsable de enviar la información
sobre la zona de desastre a un centro de respuesta de emergencias, para así,
proporcionar equipos de rescate inmediato, o bien, a ambulancias y hospitales para
solicitud de atención médica.
La atención dentro del hospital requiere el monitoreo continuo de los signos vitales
en los pacientes y la transmisión de dicha información a los cuerpos médicos. Harun
et al., (2011) proponen un prototipo de brazalete de monitoreo de pulso cardiaco
codificado por colores de oximetría, que indica el nivel de saturación de oxígeno en la
sangre del usuario a través de una red de sensores inalámbricos. Pero las
aplicaciones de redes de sensores inalámbricos van más allá, hoy en día es posible
colocar los sensores dentro del cuerpo humano con el fin de supervisar parámetros
fisiológicos u órganos que necesiten monitoreo, como el nivel de glucosa en la
sangre de pacientes con diabetes (García-Hernando, et al., 2008).
La atención post-hospitalaria y atención continua, puede darse en situaciones de
recuperación de pacientes, o bien cuando se trata de personas de edad avanzada o
de capacidades diferentes. Situaciones en las que el monitoreo del paciente se dará
desde su hogar. Mileo et al., (2008) presentan el prototipo de un sistema de redes de
sensores inalámbricos para la recolección de información de la persona y el
ambiente que le rodea llamado SINDI (del inglés, Secure and Independent Living)
compuesto por sensores desplegados en el interior de la casa y un Dispositivo de
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
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Medición Inercial (siglas en inglés, IMUD) para la localización y detección de
movimiento.
Existen proyectos de desarrollo de aplicaciones de salud en las que se integran
varias de las características previamente referidas. Entornos inteligentes que
proveen un completo sistema para mejorar las condiciones de los pacientes y su
tratamiento.
El proyecto Código Azul, de la Universidad de Harvard es una aplicación médica de
redes de sensores inalámbricos en la que se monitoriza y ofrece tratamiento a los
pacientes, se incluyen tareas de pre-hospitalización, respuesta a situaciones de
riesgo, emergencias, cuidado y rehabilitación (Iyengar et al., 2010).
En la Facultad de Medicina de la Universidad de Grenoble, Francia, desarrollaron la
“Casa de Salud Inteligente” para comprobar si es factible que se realice un
seguimiento de doctores y pacientes dentro de un hospital. Cada paciente posee
pequeños nodos conectados a su cuerpo, para detectar su frecuencia cardiaca y
presión arterial. Los médicos los portan también, para ser localizados dentro del
hospital (Akyildiz, et al., 2002).
2.2.3 Monitoreo Ambiental
La situación actual del medio ambiente ha acrecentado la necesidad de sistemas que
contribuyan a la preservación de los recursos naturales y los ecosistemas. La
contaminación en el agua, el suelo, el aire, etc., necesitan ser controlados y
erradicados.
Entre las aplicaciones para monitoreo del ambiente, encontraremos una gran
variedad de aplicaciones para hacer frente a la contaminación. Khedo et al., (2010)
proponen un sistema para vigilar la contaminación del aire, bajo el nombre de
WAMPS (del inglés, Wireless Sensor Network Air Pollution Monitoring System) un
conjunto de nodos y un sistema de comunicaciones, realizan la recolección y envío
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
14
de información a un servidor, con el que identifican contaminantes como el ozono,
partículas finas, dióxido de nitrógeno, monóxido de carbono y dióxido de azufre.
García-Hernando et al., (2008) presenta un ejemplo sobre la detección de
contaminación de agua por sustancias químicas arrojadas por fábricas aledañas a
los ecosistemas acuáticos, los nodos pueden distribuirse en el área y localizar el
origen de la contaminación con el fin de identificar a las fábricas responsables y
reglamentar sus procesos de eliminación de desechos.
Las aplicaciones en el monitoreo del medio ambiente no se limitan a las condiciones
del agua, aire o suelo, también están enfocadas a la preservación de la flora y fauna.
Un ejemplo de este tipo de aplicaciones se encuentra en Los Ángeles California,
donde cuentan con una red enfocada al ambiente y monitoreo del hábitat, estudiando
tendencias climáticas, enfermedades y la población de animales (Chong y Kumar,
2003).
Además de las aplicaciones para el control de contaminación, las aplicaciones de
monitoreo ambiental también son utilizadas para optimizar las condiciones en la
ganadería y la agricultura, a través del análisis del suelo, la humedad, temperatura,
condiciones de luz e identificación de plagas.
Con la información recolectada, es posible aplicar sistemas de riego, determinar las
cantidades de fertilizante, para así mejorar la productividad, reducir costos laborales
y controlar el efecto invernadero (Chaudhary et al., 2011).
La agricultura de precisión es uno de los sectores que ha tenido un gran desarrollo
en los últimos años, Dargie y Poellabuer (2010) hacen mención de algunas
tecnologías creadas para facilitar y automatizar tareas en agricultura: monitores de
rendimiento, dispositivos que incluyen sensores de flujo de masa para supervisar el
volumen en los granos , sensores de humedad, etc.; mapeo de rendimiento, GPS
con monitores de rendimiento; gestión de fertilizantes, para controlar la aplicación de
fertilizantes líquidos y gaseosos; mapeo de maleza, permite identificar las zonas de
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
15
maleza; sistemas de fumigación, para el control de aplicación de pesticidas;
topografía y límites de terreno; asignación de salinidad, para el seguimiento de
salinidad en el terreno; sistemas de orientación utilizados para la fumigación, siembra
y exploración del campo.
Otras aplicaciones en el monitoreo del medio ambiente tienen propósitos de
investigación meteorológica, las redes de sensores inalámbricos ofrecen recolección
de datos sobre la lluvia, velocidad y dirección del viento, temperatura del aire, presión
barométrica, humedad relativa y radiación solar con el objetivo de predecir el clima o
posibles desastres naturales meteorológicos como huracanes, inundaciones, etc.
(García-Hernando, et al., 2008).
Yawut y Kilaso (2011) presentan un sistema de prevención de desastres, en el que
utilizan una red de sensores inalámbricos como estación meteorológica. Información
sobre temperatura, humedad, luz y presión es recolectada y valorada para crear
alertas pertinentes. Los autores destacan la ventaja de cubrir grandes distancias de
terreno aún cuando no se cuente con energía eléctrica.
No solo los desastres climáticos pueden ser afrontados con las redes de sensores
inalámbricos, existen aplicaciones para monitoreo geológico que se encargan de
analizar y alertar sobre posibles terremotos, erupciones volcánicas o deslizamientos
de tierra, Ramesh et al., (2009) describen un sistema de detección de deslizamientos
del suelo a través de una red de sensores inalámbricos. Los deslizamientos de suelo
son generalmente provocados por fuertes lluvias o terremotos y representan un
peligro latente para la población cercana.
Los terremotos pueden ser detectados también mediante sensores de aceleración,
sensores de inclinación y sensores piezoeléctricos, éstos últimos miden presión,
aceleración, tensión y fuerza (Dargie y Poellabauer, 2010).
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
16
2.2.4 Otras Aplicaciones
La mayoría de las aplicaciones de redes de sensores inalámbricos recaen en los
campos previamente expuestos, sin embargo, existen otras aplicaciones que aunque
guardan relación con los campos anteriores, también pueden tomarse como parte de
otros sectores.
Es el caso de las aplicaciones industriales, las redes de sensores inalámbricos
permiten obtener un alto nivel de precisión en los procesos de producción, mejorar el
rendimiento de la maquinaria y mantener bajos costos de operación.
El Instituto de Ingenieros en Electricidad y Electrónica (por sus siglas en inglés,
IEEE) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (por sus siglas en inglés,
NIST) pusieron en marcha el proyecto “P1451 Smart Transducer Interface Standard”
para permitir conectar sensores y redes en entornos industriales (Chong y Kumar,
2003). Gracias a implementaciones como éstas, las fábricas automatizan la
producción mientras elevan la calidad de sus productos.
En el ramo vehicular, las redes de sensores inalámbricos son utilizadas para control
de tráfico, realizan seguimiento vehicular y calculan velocidades. Sin embargo,
también los propios vehículos poseen sensores que al encontrarse intercambian
información sobre posibles atascos de tráfico que son localizados a través de
sensores de suelo, estos datos se propagan de vehículo a vehículo evitando a los
conductores quedar atrapados en embotellamientos (Chong y Kumar, 2003).
Gran parte de las aplicaciones de sensores tienen el objetivo de acceder a lugares
hostiles a los que el hombre no puede llegar, o bien, realizar tareas peligrosas para el
ser humano, un claro ejemplo es el uso de redes de sensores inalámbricos en la
minería. Los mineros descienden al subterráneo bajo condiciones riesgosas,
posibilidades de explosiones provocadas por gases, falta de ventilación, derrumbes,
etc. Dargie y Poellabuer (2010) definen tareas de detección a través del uso de redes
de sensores inalámbricos, como la localización de personas en situaciones normales
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
17
y anormales, localización de derrumbes, medición y pronósticos de sismos
ocasionados por las operaciones dentro de la mina y los provocados por terremotos,
medir la concentración de gases como metano, oxígeno y dióxido de carbono.
Es evidente que las redes de sensores inalámbricos ofrecen una amplia variedad de
aplicaciones con el fin de mejorar procesos, prevenir accidentes o simplemente
mejorar las condiciones de vida del ser humano; motivos por los que su uso sigue
desarrollándose y perfeccionándose día con día.
2.3 Arquitectura del Nodo Sensor
El nodo sensor es el elemento básico de una red de sensores inalámbricos. Cada
nodo es responsable del análisis del medio que le rodea, el procesamiento de la
información y la transmisión de la misma a sus nodos vecinos. La capacidad y
rendimiento de la red, dependerá en gran medida de los atributos de los nodos, por
lo que es de suma importancia seleccionar sus características acorde a las
necesidades de la aplicación. A continuación, se hablará acerca de la estructura de
los nodos y los elementos que los componen.
2.3.1 Componentes de Hardware
La composición básica de un sensor se muestra en la figura 1. Los sensores son
generalmente integrados por: controlador, memoria, dispositivos de alimentación,
dispositivos de comunicación y una fuente de alimentación.
El controlador es la unidad central de procesamiento (CPU) del nodo, recolecta la
información obtenida de los sensores, la procesa y toma decisiones de envío, ejecuta
protocolos y programas de aplicación. Aunque es posible utilizar procesadores
convencionales, es decir, los que se utilizan para computadoras de escritorio, éstos
tienen un alto consumo de energía, por lo que se utilizan procesadores para sistemas
embebidos, conocidos comúnmente como microcontroladores (Karl y Willig, 2007).
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
18
Figura 1. Componentes de Hardware de un nodo sensor (Karl y Willig, 2007).
Un microcontrolador es un pequeño circuito integrado, que comúnmente se compone
por una unidad central de procesamiento, memoria, interfaces paralelas de entrada y
salida, un generador de reloj, uno o más convertidores análogo-digitales e interfaces
de comunicación serial. Son recomendables para aplicaciones independientes
puesto que ofrecen flexibilidad de programación (Dargie y Poellabauer, 2010).
Existen otros posibles candidatos para el controlador, como los procesadores de
señal digital o DSPs (del inglés, Digital Signal Processors), circuitos integrados de
aplicación específica o ASIC (del inglés Aplication-Specific Integrated Circuit),
dispositivos de lógica programable o FPGAs (del inglés, Field Programmable Gate
Array).
Los procesadores de señal digital o DSPs están orientados al procesamiento de
señales discretas a través de filtros digitales, que reducen el ruido o modifican el
espectro de la señal para optimizarla. Se trata de procesadores altamente capaces,
con procesamiento de millones de muestras por segundo en tiempo real. Son
recomendados para aplicaciones multimedia, que implican señales de audio o video,
o bien, para aplicaciones en ambientes hostiles donde la señal puede ser afectada
por ruido e interferencias (Dargie y Poellabauer, 2010).
ControladorDispositivo
de Comunicación
Memoria
Sensores/Actuadores
Fuente de Alimentación
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
19
Los procesadores ASIC, son especializados, es decir, diseñados de acuerdo a la
aplicación final, lo que los convierte en procesadores más costosos. Por otro lado, los
procesadores FPGA son adaptables a necesidades cambiantes, pero esto requerirá
energía y tiempo, también resultan más costosos que los DSP y los
microprocesadores (Karl y Willig, 2007).
La memoria en un nodo sensor, puede ser de tipo RAM (del inglés Random Access
Memory), ROM (del inglés, Read Only Memory) o EEPROM (del inglés, Electrical
Erasable Programmable Read-Only Memory). Debido a las restricciones de energía
en redes de sensores inalámbricos, es importante considerar el tiempo requerido en
operaciones de lectura y escritura, por la cantidad de energía necesaria para
realizarlas.
Como dispositivos de comunicación, los sensores utilizan interfaces de tipo serial
debido a que las interfaces paralelas son demasiado grandes para el nodo. La tabla
1 resume las 2 interfaces seriales más comúnmente utilizadas (Dargie y Poellabauer,
2010).
Interfaz Serial Descripción
SPI (del inglés, Serial
Peripheral Interface)
Bus serial Full Duplex síncrono, de alta velocidad.
Desarrollado por Motorola, no cuenta con un estándar
oficial, por lo que es necesario ajustarse a la
especificación de otros fabricantes para compatibilidad.
Utiliza 4 líneas bidireccionales.
I2C (Inter Integrated Circuit)
Bus serial Half-Duplex Multi-maestro, desarrollado por
Philips Semiconductores, propietario también del
estándar oficial I2C que utiliza dos líneas bidireccionales.
Tabla 1. Interfaces Seriales más utilizadas.
Para la transmisión de datos suelen utilizarse dispositivos de radio frecuencia,
comunicación óptica, ultrasonido e inductancia magnética. La radio frecuencia es la
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
20
más utilizada, pues resulta más versátil al tipo de aplicación, proporciona largo
alcance y velocidades altas de transmisión, así como tasas de error y uso de energía
tolerable, además de no requerir línea de vista entre los transmisores. Los nodos
sensores son comúnmente provistos de un dispositivo transceptor, mecanismo que
combina las operaciones de transmisión y recepción (Karl y Willig, 2007).
Los sensores, representan el elemento modular de las redes de sensores
inalámbricos, Gavrilovska et al., (2010) los definen como dispositivos que traducen
aspectos de la realidad física en representaciones comprensibles y procesables para
los equipos.
La tabla 2 presenta los diferentes tipos de sensores utilizados en redes de sensores
inalámbricos así como sus principales características. La información presentada
resume lo expuesto por Dargie y Poellabuer (2010) y Gavrilovska et al., (2010).
Sensor Características
Sensor de temperatura
electromecánico
Compuesto por termostatos de metal que reaccionan
ante la contracción o expansión de materiales sometidos
a cambios de temperatura.
Sensor de temperatura eléctrico
(termopares)
Compuesto por una pareja de metales que generan un
flujo de corriente al existir una diferencia de temperatura.
Sensor de Silicio Utiliza la resistencia eléctrica masiva de materiales
semiconductores.
Sensor de temperatura resistivo
(termistores)
Basa su funcionamiento en una resistencia que cambia
conforme la temperatura.
Detector de temperatura resistivo
Constituido completamente de metal, a diferencia de los
termistores que incluyen cerámica. Cubre mayores
rangos de temperatura.
Continúa en la página siguiente…
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SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
21
Sensor de humedad relativa
capacitivo Reacciona a la humedad relativa en el medio ambiente.
Sensor de humedad resistivo Utiliza el cambio de resistencia para medir la humedad,
es pequeño y de bajo costo.
Sensor de Transductor Interdigital
Formado por una capa que sirve como dieléctrico entre
dos electrodos, cuyas propiedades cambian cuando
interactúan con determinadas sustancias.
Sensor de conductividad Al interactuar con algunos productos químicos, la
conductividad se modifica.
Sensor óptico químico A través de ondas ópticas se detectan reacciones
químicas. En su mayoría son sensores de gas.
Sensor químico piezoeléctrico
Utiliza el efecto piezoeléctrico, consistente en la
generación de una carga eléctrica sobre un material.
Responde a los cambios de composición química.
Sensor de presión Mide la presión, por ejemplo la presión de un líquido
(barómetro)
Sensor magnético de posición Tiene la tarea de descubrir, medir intensidad, dirección,
rotación o variación de un campo magnético.
Sensor ultrasónico de posición Similar a un radar, identifica objetivos a través de ondas
de sonido de alta frecuencia.
Acelerómetro
Mide la aceleración a la que es sometido, con este tipo
de sensor es posible detectar actividades volcánicas,
conocer la rigidez de una estructura o del cuerpo
humano, como huesos y articulaciones
Continúa en la página siguiente…
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SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
22
Oxímetro
Analiza la oxigenación de la sangre a través de la
hemoglobina del paciente.
Sensor de oxígeno Mide la cantidad y proporción de oxígeno en la sangre.
Sensor de flujo de sangre
Utiliza el desplazamiento Doppler de una onda ultrasónica
para reflejarla en la sangre.
ECG (electrocardiograma) Mide la Frecuencia cardiaca
EEG (electroencefalografía) Analiza la actividad eléctrica del cerebro
EMG (electromiografía) Utilizado para medir la actividad muscular
Sensor medidor de glucosa Mide los niveles de glucosa presentes en la sangre
Sensor foto acústico
A través de espectroscopia puede detectar la presencia de
gases. Sumamente utilizado para detectar fugas en las
tuberías.
Cilindro piezoeléctrico Mide la velocidad de los gases.
Sensor infrarrojo pasivo Utiliza radiación infrarroja para detectar movimiento.
Sensor sísmico Mide las ondas símicas y vibraciones, utilizado para la
detección y prevención de terremotos.
Sensor de emisión acústica Mide los cambios micro-estructurales o desplazamientos a
través de las ondas que genera.
Tabla 2. Resumen de los sensores empleados en redes de sensores inalámbricos.
Finalmente, la batería es generalmente la fuente de alimentación de un sensor, y de
ésta dependerá la vida de la red, por lo que se debe tener cuidado al seleccionar un
protocolo que optimice su uso al máximo. Es importante considerar el
almacenamiento y suministro de energía que se requiere, además de la reposición
de energía consumida (Dargie y Poellabauer, 2010).
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SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
23
Algunos fabricantes de tecnología ofrecen nodos de sensores que incluyen todas las
características de hardware previamente mencionadas. Éstas son conocidas como
plataformas de hardware y entre las más conocidas destacan Btnode desarrollada
por ETH Zurich, EyesIFX de Infineon, Mica de Crossbow, Kmote de TinyOS, Tmote
por Moteiv, SensiNet de Sensicast Systems, entre otros.
2.3.2 Componentes de Software
El software que compone un nodo sensor debe garantizar que el objetivo de la
aplicación se alcance. Los componentes de software deben superar las desventajas
de recursos limitados del hardware en los nodos sensores.
La figura 2 muestra los componentes de software que caracterizan a un nodo sensor,
partiendo desde el sistema operativo que se encuentra a nivel de nodo, al
middleware y la aplicación que se distribuyen a lo largo de la red.
Figura 2. Capas de Software (Reddy et al., 2009).
El sistema operativo en un nodo sensor es el medio por el que se accederá al
hardware, gestionará el uso de memoria y de energía a través de comandos, y
controlará los procesamientos que la aplicación requiere.
SistemaOperativo
Aplicación
Middleware
SistemaOperativo
SistemaOperativo
NodoNodo Nodo
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
24
Los sistemas operativos pueden ser clasificados en distintas formas: por su
arquitectura (monolíticos, modulares o de máquina virtual), por el modo de ejecución
(por eventos, multihilos o híbridos) y por el tipo de programación (dinámicos o
estáticos).
La arquitectura del kernel o núcleo, influye en la forma de prestación del servicio.
Ésta puede ser de tipo monolítica, que se compone de una única imagen del sistema,
integrada por los componentes necesarios del sistema operativo y la aplicación. En la
arquitectura modular, la aplicación y el sistema operativo, se construyen a través de
un conjunto de módulos que interactúan entre sí. Finalmente, la arquitectura de
máquina virtual, es una red amplia con una única imagen del sistema, compuesta por
la aplicación y componentes estáticos y dinámicos (Reddy, et al., 2009).
Los sistemas operativos estáticos, se caracterizan por la forma en que las
aplicaciones manejan los recursos, ya que lo hacen en tiempo de diseño, mientras
que los sistemas operativos dinámicos pueden asignar o cancelar los recursos en
tiempo de ejecución, convirtiéndolos en sistemas más flexibles y adecuados a
entornos con cambios constantes (Dong et al., 2010).
En los sistemas operativos basados en eventos, los programadores mantienen
manualmente el estado de la aplicación. Adecuados para aplicaciones sensibles, con
implementaciones pequeñas y de costos efectivos. Son una solución para nodos que
tienen grandes limitaciones de recursos. Los sistemas multihilos son menos
complejos que los basados en eventos, y finalmente, los sistemas híbridos son una
combinación de los sistemas operativos basados en eventos y los sistemas multihilos
(Reddy, et al., 2009).
Al elegir un sistema operativo, es importante tomar en cuenta factores como: el tipo
de datos, pues de acuerdo a la complejidad de los mismos se realizará el uso de los
recursos; la programación de tareas, referente a la eficiencia de un sistema operativo
para organizar y ejecutar las tareas; el almacenamiento de información temporal o
Pila, que definirá la capacidad de multiprocesamiento; llamadas al sistema, para
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
25
acceder al hardware; manejo de interrupciones, y asignación de memoria, uno de los
factores más importantes que el sistema operativo debe optimizar.
A continuación se enlistan los sistemas operativos para redes de sensores
inalámbricos más utilizados:
TinyOS: es un sistema operativo monolítico que utiliza el modelo de
componente, esto significa, que de acuerdo a las necesidades de la
aplicación, diferentes componentes pueden integrarse en una sola imagen.
Cada componente incluye comandos, eventos y tareas (Farooq y Kunz, 2011).
El ser de código abierto y operable en redes con marcadas limitaciones de
memoria, ha provocado que sea uno de los sistemas operativos más
populares. Actualmente cuenta con una gran comunidad de desarrollo.
TinyOS es impulsado por eventos, ofrece servicios de distribución y
herramientas de adquisición de datos (García-Hernando, et al., 2008). Este
sistema operativo debe su popularidad a su capacidad de adaptación a las
marcadas limitantes de los nodos, como la memoria y la energía.
SOS: se trata de un sistema operativo modular, en el que cada módulo
representa una función específica, se diferencia de TinyOS en el alojamiento
de memoria, mientras en TinyOS el alojamiento es estático, SOS permite una
asociación de memoria dinámica (Dargie y Poellabauer, 2010).
Contiki: es un sistema operativo modular de código abierto. Caracterizado por
ser ligero y portátil, orientado a eventos y multitarea. Destaca una interfaz
gráfica de usuario, un navegador y servidor web personal (Farooq y Kunz,
2011).
MagnetOS: este sistema operativo permite reducir el gasto energético al
realizar partición de código y colocar el código objeto a través de la red. Sin
embargo, la característica que lo distingue, es el hecho de poseer un sistema
único que simula la máquina virtual de Java, mismo que permite utilizar el
lenguaje Java (García-Hernando, et al., 2008).
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
26
LiteOS: sistema operativo basado en hilos, a diferencia de otros sistemas
operativos no brinda componentes o módulos, es decir, el sistema es una sola
aplicación. Utiliza alojamiento de memoria dinámico y soporta múltiples
aplicaciones (Dargie y Poellabauer, 2010).
NanoRK: sistema operativo monolítico multitarea, brinda soporte para redes
con múltiples saltos, utiliza muy pocos recursos de aplicación y acepta
aplicaciones y programación en tiempo real (Farooq y Kunz, 2011).
El middleware, es el intermediario entre los sistemas operativos y las aplicaciones.
En redes de sensores inalámbricos, el middleware debe hacer frente a la restricción
de recursos de los nodos, posibles ambientes hostiles, escalabilidad, etc.
Es posible clasificar al middleware de acuerdo al modelo de programación en:
middleware con soporte de programación en el que los sistemas, servicios y
mecanismos son proporcionados en tiempo de ejecución y, middleware de
programación abstracta, que guarda relación con el comportamiento de los nodos
(García-Hernando, et al., 2008).
2.4 Norma IEEE 802.15.4
El estándar IEEE 802.15.4 define el protocolo e interconexión en redes inalámbricas
de área personal con tasas bajas de transmisión de datos, por sus siglas en inglés
LR-WPAN (Low Rate – Wireless Personal Area Network). Este tipo de redes, utiliza
dispositivos de baja velocidad de datos, bajo consumo de energía y transmisiones de
radiofrecuencia de corto alcance.
A diferencia de las redes de tipo WLAN (del inglés Wireless Local Area Network) las
conexiones a través de las WPAN implican poca o ninguna estructura. Los
principales objetivos de una LR-WPAN son: facilidad de instalación, transferencia de
datos confiable, operación a corto alcance, costos muy bajos y duración de la batería
manteniendo un protocolo simple y flexible (IEEE, 2006).
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
27
La norma define las capas inferiores del modelo OSI: física y acceso al medio, el
conjunto de protocolos conocido como ZigBee construye las capas superiores.
2.4.1 Capa Física (PHY)
La capa física es la responsable de los procesos de modulación y demodulación de
las señales que recibe a través de un radio transceptor.
El estándar define dos servicios básicos: servicio de datos, para la transmisión y
recepción de unidades de datos del protocolo físico, mejor conocidos por sus siglas
en inglés como PDDUs (del inglés, PHY Protocol Data Units) a través del radio físico;
servicio de gestión de la capa física, una interfaz entre la entidad de gestión de la
capa física o PLME (del inglés, PHY Layer Magnament Entity) y el servicio de Acceso
o SAP (del inglés, Service Access PHY) conocido por sus siglas en inglés como
PLME-SAP (IEEE, 2006).
En redes de sensores inalámbricos, las señales son transmitidas a través de
radiofrecuencia, el estándar de la IEEE define cuatro posibles bandas de frecuencia
en la que los nodos sensores pueden operar. La tabla 3 resume sus principales
características.
De la elección de la banda de frecuencia dependen factores como la interferencia,
restricción de uso del espectro, convivencia con otros sistemas, etc. Sin embargo, en
el sistema de transmisión, también debe tomarse en cuenta la eficiencia de la
antena, debido a que por el tamaño de los nodos sólo se utilizan antenas pequeñas,
y esto provoca que la longitud de onda también decrezca, si la eficiencia que es el
poder de transmisión efectivo, disminuye, será necesaria más energía para alcanzar
el nivel deseado (Karl y Willig, 2007). La eficiencia en la energía es un factor crítico
en la capa física, se deben tomar en cuenta los costos relacionados a gastos
generales (overhead), retransmisiones, etc.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
28
PHY
(MHz)
Frecuencia
de Banda
(MHz)
Difusión Parámetros de datos
Tasa
de chip Modulación
Tasa de
bits
(Kb/s)
Velocidad de
símbolo
(ksymbol/s)
Símbolos
868/915
868-868.6 300 BPSK 20 20 Binario
902-928 600 BPSK 40 40 Binario
868/915
(opcional)
868-868.6 400 ASK 250 12.5 20-bit PSSS
902-228 1600 ASK 250 50 5-bit PSSS
868/915
(opcional)
868-868.6 400 Q-PSK 100 25 16-ary
Ortogonal
902-928 1000 Q-PSK 250 62.5 16-ary
Ortogonal
2450 2400-2483.5 2000 Q-PSK 250 62.5 16-ary
Ortogonal
Tabla 3. Bandas de Frecuencia y Velocidad de Datos (IEEE, 2006).
La capa física es responsable de la activación y desactivación del transceptor,
detección de energía, indicador de calidad del enlace, selección de frecuencia de
canal, recepción y transmisión de datos (IEEE, 2006).
2.4.2 Capa de Acceso al Medio (MAC)
La capa de acceso al medio provee dos servicios: servicio de datos MAC, que
permite la transmisión y recepción de datos de las MPDU (del inglés, MAC Protocol
Data Units) y el servicio de gestión MAC, que se desenvuelve como interfaz de la
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
29
entidad de gestión de la capa MAC (MLME) con el servicio de acceso (SAP) o
también MLME-SAP (IEEE, 2002).
En una red de sensores inalámbricos, los nodos compartirán generalmente el medio
de comunicación para transmisión de datos. El protocolo MAC tiene la tarea de
gestionar el acceso al medio de comunicación.
Entre las principales funciones de la capa MAC se encuentran: la gestión de beacon,
acceso al canal, gestión de Ranura Garantizada de Tiempo o GTS (del inglés
Guaranteed Time Slot), validación de macros, asociación y disociación (IEEE, 2002).
Actualmente existen diversos protocolos MAC, sin embargo, los más utilizados son
CSMA (del inglés, Carrier Sense Multiple Access) y MACA (del inglés, Multiple
Access with Collision Avoidance), además de sus variaciones.
CSMA es un algoritmo en el que se basan los protocolos basados en contención
para redes de sensores inalámbricos. En este algoritmo, en su forma no persistente,
un nodo inalámbrico está autorizado a transmitir inmediatamente los datos una vez
que el medio se libera, si el medio está ocupado, ocurre una versión de retroceso e
inicia un temporizador para reintentar el proceso. Por otra parte, en CSMA
persistente un nodo que desee transmitir datos de forma continua, escanea el medio
para encontrar posible actividad, cuando el medio está libre, el nodo transmite sus
datos, si existe alguna colisión, el nodo esperará un tiempo aleatorio antes de volver
intentar transmitir (Dargie y Poellabauer, 2010).
De CSMA se desprende CSMA/CA (del inglés, CSMA Collision Avoidance), este
protocolo MAC mejora la evasión de colisiones. Cuando el medio está libre para
transmitir, los nodos no transmiten inmediatamente, generan un periodo de espera, y
comparan sus tiempos, de este modo, el nodo con el menor periodo de espera podrá
transmitir.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
30
MACA maneja paquetes de control para evitar las colisiones, de esta forma, cuando
un nodo desea transmitir enviará un paquete para informar la petición, así como para
indicar el uso del canal, la recepción de información, etc.
2.4.3 Topologías de Red
La norma 802.15.4 define dos tipos de dispositivos: dispositivos de funciones
completas ó FFD (del inglés, Full-Function Device) y dispositivos de funciones
reducidas ó RFD (del inglés, Reduced Function Device). Cada dispositivo puede
operar en tres modos, como coordinador de la red, coordinador o dispositivo (IEEE,
2006).
La topología de una red dependerá de los requerimientos de la aplicación. La figura 3
muestra los dos tipos de topologías existentes: topología de estrella o topología
punto a punto.
Figura 3. Topologías de Red del estándar IEEE 802.15.4
En la topología de estrella, la comunicación entre dos dispositivos es establecida por
el coordinador PAN (siglas en inglés, Personal Area Network). Un dispositivo suele
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
31
tener una aplicación asociada, misma que puede ser el punto de inicio o terminación
de la red, sin embargo, un coordinador PAN tiene la capacidad de iniciar, terminar o
administrar el enrutamiento de la red para dichas aplicación. Algunas aplicaciones
que utilizan este tipo de topología son: Automatización del hogar, periféricos de una
PC, juguetes y aplicaciones de salud (IEEE, 2006).
En la topología punto a punto, se encuentra presente también un coordinador PAN,
sin embargo, en este tipo de topología cualquier dispositivo puede comunicarse con
otro, siempre que esté en su rango de cobertura. Aplicaciones ejemplo de esta
topología son: control y monitoreo industrial, redes de sensores inalámbricos,
agricultura inteligente y seguridad (IEEE, 2006).
De la topología punto a punto, se desprenden topologías más complejas como la
topología de red en malla, en la que es posible agregar funciones a las capas
superiores para el envío de mensajes de un dispositivo a cualquier otro, tal como
hace el conjunto de protocolos ZigBee.
2.5 Protocolos de Enrutamiento para Redes de Sensores
Inalámbricos
Los algoritmos de enrutamiento tienen como principal objetivo optimizar los recursos
de la red, aspectos como la demanda y utilización de energía, movilidad de los
nodos, auto organización, localización y administración e intercambio de información,
entre otros, son puntos críticos que los protocolos de enrutamiento deben tomar en
cuenta.
Los protocolos de enrutamiento para las redes de sensores inalámbricos se clasifican
en tres: Centrados en Datos, donde los nodos envían la información disponible
omnidireccionalmente y esperan a recibir una petición de los nodos interesados;
Jerárquicos donde los nodos se agrupan, propiciando el uso eficiente de los recursos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
32
para tareas de coordinación distribuida y, basados en Posición, donde los nodos
transmiten según la posición del destino de un paquete y la posición del nodo vecino.
La tabla 4 resume los principales protocolos de enrutamiento basados en datos
céntricos, posición o jerárquicos (Aquino Santos et al., 2007).
Tipo de
Protocolo
Protocolo de
Enrutamiento Características
Centrados
en Datos
Flooding
Cada nodo debe recibir un mensaje que ha sido
retransmitido hasta que se cumpla un número de saltos
límite o el destino del paquete sea el nodo. No requiere
mantenimiento de topología costoso o algoritmos de
descubrimiento de ruta, sin embargo, presenta
Implosión, Superposición y Ceguera de Recursos.
Gossiping Los nodos envían los paquetes entrantes a un vecino al
azar. Es una derivación de Flooding.
Sensor Protocol for
Information via
Negotiation (SPIN)
Emplea una estrategia de la ruta más corta basada en
tres tipos de mensajes para la comunicación:
(ADV) Nuevos Datos de Publicidad.
(REQ) Solicitud de Datos
(DATA) Mensajes de Datos
Proporciona la negociación y adaptación de recursos,
pero no garantiza la entrega de datos.
Direct Diffusion
Cada dato se genera con un atributo o más conteniendo
el nombre del nodo. Los demás nodos publican sus
intereses, y éstos, establecen gradientes que dirigen la
difusión de datos. Está basado en la estrategia de la
ruta más corta.
Continúa en la página siguiente…
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
33
Centrados
en Datos
Energy-Aware Utiliza sólo una ruta siempre. Incrementa el tiempo de
vida útil de la red.
Rumor Routing Utilizada para aplicaciones en las que el enrutamiento
geográfico no es viable. Variación de Direct Diffusion.
Gradient-Based
Memoriza el número de saltos cuando el interés se ha
difundido a través de la red. Variación de Direct
Diffusion.
Constraint Anisotropic
Diffusion Routing
(CADR)
Forma general de Direct Diffusion.
Active Query
Forwarding in Sensor
Networks (ACQUIRE)
Ve la red como una base de datos distribuida. Las
consultas grandes pueden dividirse en sub consultas.
Jerárquicos
Low-Energy Adaptive
Clustering Hierarchy
(LEACH)
Minimiza la disipación de energía con selección
aleatoria de nodos como cabezas de grupo.
Power-Efficient
Gathering in Sensor
Information System
(PEGASIS)
Permite que los nodos se comuniquen exclusivamente
con sus vecinos más cercanos. Utiliza una estrategia
por turnos para comunicarse con la estación base.
Threshold-sensitive
Energy Efficient protocol
(TEEN)
Los nodos se encuentran en constante estudio del
medio, sin embargo, los datos se transmiten con menor
frecuencia.
Adaptive Periodic TEEN
(APTEEN)
Cambia el periodo o valores límites usados por el
protocolo TEEN de acuerdo a las necesidades del
usuario y al tipo de aplicación.
Continúa en la página siguiente…
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
34
Basados en Posición
Minimum Energy
Communication Network
(MECN)
Minimiza el consumo de energía estableciendo un
sistema de energía de posicionamiento geográfico
(GPS). Localiza la subred con el menor número de
nodos que requiera el menor poder de transmisión entre
dos nodos.
Small Minimum Energy
Communication Network
(SMECN)
Es una extensión de MECN, pero con la ventaja de que
éste a diferencia del anterior considera los posibles
obstáculos entre los pares de nodos.
Geographic Adaptive
Fidelity (GAF)
Conserva la energía al apagar nodos innecesarios en la
red.
Geographic and Energy
Aware Routing
Utiliza energía consciente e información geográfica de
los vecinos para enviar los paquetes a sus destinos.
Tabla 4. Protocolos de Enrutamiento en Redes de Sensores Inalámbricos.
La investigación y desarrollo en materia de redes de sensores inalámbricos ha
impulsado propuestas de algoritmos y técnicas que buscan mejorar los estándares o
protocolos conocidos.
A continuación se presentan los trabajos relacionados respecto a la simulación,
comparación y propuestas de nuevos protocolos de enrutamiento.
2.6 Simulación de Redes de Sensores Inalámbricos
En las secciones anteriores se ha demostrado la importancia y capacidad de las
redes de sensores inalámbricos; lugares inhóspitos o actividades peligrosas para el
ser humano, pueden ser alcanzados a través de la implementación de este tipo de
redes, supervisión y avances de salud, seguridad en ambientes, prevención de
desastres, etc.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
35
Las redes de sensores inalámbricos a diferencia de las redes cableadas, utilizan un
medio de transmisión imprevisible, los elementos que pueden afectar un enlace
inalámbrico son mayores, sin olvidar que se trata de redes que a veces enfrentarán
escenarios bajo fuertes condiciones climáticas, o terrenos hostiles; generalmente
están formadas por cientos o miles de nodos por lo que la simulación se convierte en
una herramienta ideal para minimizar costos y tiempo de implementación.
Los simuladores proporcionan ambientes con condiciones controladas para la
evaluación y optimización en el diseño y configuración de una red. Ayudando al
mismo tiempo, a identificar aspectos de importancia en el funcionamiento de la
misma (García-Hernando, et al., 2008). Pero la simulación también es de importancia
cuando se desea implementar un nuevo protocolo o algoritmo, comprobar la
funcionalidad de una nueva aplicación, o bien, para la investigación o desarrollo de
nuevas tecnologías (Dargie y Poellabauer, 2010).
En la simulación, es necesario contar con un modelo de nodo sensor, un modelo de
red de sensores inalámbricos y una herramienta de simulación que brinde
posibilidades de adecuar los elementos necesarios para recolectar resultados
relevantes (Benkiĉ, et al., 2009).
Existen diversas herramientas para realizar simulaciones de redes de sensores
inalámbricos. Generalmente, los simuladores incluyen modelos con las
características de los nodos, modelos para el entorno físico y de comunicación,
además de incluir herramientas para la recolección y análisis de estadísticas sobre el
comportamiento de la red (Dargie y Poellabauer, 2010).
Los simuladores realizan simulaciones de eventos discretos, es decir, el
funcionamiento de lo que se desea probar se realiza mediante una secuencia de
eventos en un tiempo determinado y conforme éste avanza, los cambios en el
sistema son registrados (García-Hernando, et al., 2008).
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
36
Este trabajo de investigación utiliza OPNET Modeler como herramienta de
simulación, OPNET es una aplicación comercial perteneciente a OPNET
Technologies, Inc., es una poderosa herramienta para el modelado y simulación de
redes y tecnologías de comunicación. Utiliza simulación de eventos discretos y
cuenta con una gran cantidad de modelos y protocolos prediseñados.
OPNET Modeler ofrece un modelado de alta fidelidad. Para redes de tecnología
inalámbrica, es posible modelar aspectos como la propagación de radiofrecuencia,
antenas, modulación de señal, movilidad de nodos, etc. (OPNET Technologies Inc.,
2011).
Cada objeto es diseñado a través de procesos que son máquinas de estado finito, los
nodos son conectados a través de vínculos estáticos (punto a punto, bus e
inalámbricos). OPNET es capaz de determinar efectos de propagación y conectividad
entre los nodos (García-Hernando, et al., 2008).
La simulación de nuevos protocolos de enrutamiento ofrece grandes posibilidades de
evaluación y validación a los investigadores, por lo que en la literatura es posible
encontrar trabajos de investigación y mejoramiento de las redes de sensores
inalámbricos.
Pawan Singh (2008) simula y compara 5 tipos de algoritmos de enrutamiento usados
en redes de sensores inalámbricos: el primero de comunicación directa, en el que los
nodos se comunican directamente con la estación base; un algoritmo basado en
difusión, que utiliza información de localización; otro algoritmo de difusión
denominado E3D, que utiliza información acerca de la localización y niveles de
energía y carga; agrupación al azar, en donde el jefe de grupo se elige de manera
aleatoria y es el responsable del reenvío de paquetes y finalmente, un algoritmo de
agrupamiento. Concluyendo que son los algoritmos basados en posición los que
utilizan de forma más eficiente la energía de los nodos sensores.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
37
Tran-Quang y Miyoshi (2008), proponen un nuevo protocolo de enrutamiento
adaptativo llamado ARPEES (Adaptive Routing Protocol with Energy-Efficiency and
Event) que destaca la eficiencia energética, la agrupación dinámica y el relevo por
múltiples saltos, tomando en cuenta la energía disponible en los nodos repetidores
así como la distancia entre los mismos y la estación base. La simulación de este
protocolo realizada en el simulador OMNeT++ utiliza métricas como la cantidad de
energía residual, el número de nodos activos y el tiempo de vida de la red. Los
resultados demuestran que su protocolo de enrutamiento cumple con los objetivos
principales y en especial en redes con un gran número de nodos.
Ye Ming Lu y Vincent W.S (2007) retoman los múltiples saltos y proponen un
algoritmo de equilibrio de carga que distribuye el tráfico a través del descubrimiento
de rutas, convirtiéndolo en un protocolo de enrutamiento distribuido, con la capacidad
de encontrar múltiples rutas a nodos disjuntos .
Backhyun Kim e Iksoo Kim, proponen un algoritmo de energía consciente que
pretenden reduzca el consumo de energía, se trata de un protocolo jerárquico, en el
que el nodo con el nivel más alto de energía se convierte en el cabeza de grupo,
mismo que se encarga de enviar los datos al grupo o al sumidero (“sink”); para
comparar el rendimiento del protocolo, realizan una simulación en la que confirman
que dicha estrategia ofrece un mejor rendimiento en la red (Kim y Kim, 2006)
2.7 Conclusiones del Capítulo
Desde el surgimiento de las redes de sensores inalámbricos, múltiples campos de
aplicación han encontrado en éstas, la perfecta herramienta de recolección de datos
e información, con el objetivo de aprender acerca de su entorno. En la actualidad son
ampliamente utilizadas en hogares, hospitales, escuelas, aeropuertos, museos,
agricultura, etc.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
38
A pesar de que las redes de sensores inalámbricos ofrecen ventajas sobre las redes
cableadas o de punto a punto respecto a la poca o nula infraestructura física, su fácil
adaptación en ambientes diversos y bajos costos de implementación, también
existen factores críticos que deben tomarse en cuenta durante el diseño o planeación
de las mismas; recursos limitados de procesamiento, disponibilidad de energía y
capacidad de memoria, son algunos de los desafíos que han motivado a una gran
cantidad de investigadores a desarrollar nuevos algoritmos o plataformas que
optimicen las características de los nodos sensores y brinden un mejor rendimiento a
la aplicación final.
Cuando se desea desarrollar o proponer una nueva aplicación o un conjunto de
algoritmos, la simulación provee al investigador, el medio de evaluación ideal para
conocer el comportamiento y realizar una evaluación detallada del desarrollo en
cuestión, en redes de sensores inalámbricos los simuladores son ampliamente
utilizados, principalmente, porque para el análisis y pruebas de comportamiento de
éste tipo de redes que se distinguen por una gran cantidad de nodos, resulta más
factible simular las condiciones bajo las que se desenvolverá su aplicación y mejorar
el diseño y planeación de la misma.
En el capítulo siguiente, se expone el protocolo de enrutamiento para redes de
sensores objetivo de este trabajo de tesis, LORA-CBF, se definen las características
y los elementos que lo componen. Además, se presenta el modelo de nodo sensor
creado en OPNET Modeler y se detalla su funcionamiento.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
39
Capítulo 3
LORA-CBF
Los protocolos de enrutamiento en redes de sensores inalámbricos deben garantizar
la entrega de información que adquieren del medio que los rodea al mismo tiempo
que hacen uso óptimo de los recursos de la red, es por esta razón, por lo que son
numerosos los esfuerzos por desarrollar un algoritmo que optimice las capacidades
de los sensores y las adecue al propósito final de la aplicación.
En el presente capítulo se expone el protocolo de enrutamiento para redes de
sensores inalámbricos propuesto por este trabajo de investigación. Se describen los
elementos, procedimientos y características que definen al algoritmo; se presenta el
nodo sensor desarrollado en el modelador OPNET y, se describen sus elementos
principales: estructura, procesos, estados, y la configuración de parámetros
establecidos para la simulación.
3.1 Protocolo de Enrutamiento LORA-CBF
LORA-CBF es un protocolo de enrutamiento jerárquico basado en localización con
difusión basada en grupos.
Los protocolos de enrutamiento en los que los nodos son conscientes de su posición,
es decir, basados en localización, se caracterizan por un enrutamiento ligero en
comparación con otro tipo de protocolos gracias a que basan sus decisiones de
envío en la información que recolectan de los nodos vecinos. Esta característica,
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
40
permite reducir el tráfico de control y evitar inundaciones innecesarias de información
redundante.
Conocer la posición de los nodos vecinos ofrece mayor confiabilidad en la entrega de
paquetes, puesto que si no se conoce al destino de un paquete de datos, si se
conoce a un vecino cercano.
LORA-CBF define diferentes niveles en los nodos, nombrados también como
estados. La jerarquía de cada nodo en la red se define durante el despliegue inicial y
ésta puede mantenerse o modificarse durante el funcionamiento de la misma.
Del estado de los nodos dependerá la formación de grupos y las tareas de
enrutamiento.
Una mota en una red de sensores inalámbricos con el Protocolo de Enrutamiento
LORA-CBF puede tomar alguno de los siguientes estados:
Sin decisión (del inglés, Undecided): es el estado inicial de los nodos en el
despliegue de la red.
Miembro (del inglés, Member): un nodo se convierte en miembro del grupo
cuando escucha en el canal de transmisión a un cabeza de grupo.
Cabeza de Grupo (del inglés, Cluster Head): son los nodos responsables del
grupo así como del envío periódico de mensajes “hello”.
“Gateway”: cuando un nodo de estado miembro es vecino de un mínimo de
dos nodos cabeza de grupo, éste, se convierte en “gateway”. Los nodos
“gateway” tienen el propósito de minimizar la inundación de mensajes
omnidireccionales, reduciendo la duplicación de retransmisiones en una
misma región.
El funcionamiento de LORA-CBF puede resumirse en cuatro estados: cambio de
estado a “gateway”, descubrimiento de ubicación, enrutamiento de paquetes de
datos y el mantenimiento de la información de localización (Aquino Santos, et al.,
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
41
2005), en la figura 4 puede observarse el diagrama de flujo del funcionamiento del
protocolo.
Figura 4. Diagrama de Flujo del Funcionamiento de LORA-CBF (Aquino Santos, et al., 2005)
3.1.1 Mecanismo de Formación LORA-CBF
Al iniciar el despliegue de la red, el algoritmo ejecuta un mecanismo de formación de
grupos que comienza con el envío periódico de mensajes denominados “hello”. Cada
mensaje “hello” contiene información básica sobre el nodo emisor, como su
dirección, estado, etc., esta información es utilizada para que los nodos se den a
conocer y conozcan a otros nodos en la red.
Inicio
Mecanismo de formación LORA_CBF
Transmitir Datos
¿Transmitir datos?
¿Destino en rango?
Transmitir Datos al
vecino más cercano alnodo destino.
¿Destino?
Enviar paquete ACK al nodo origen
Si
No
Si
No
Si
¿Conoce la posicióndel destino?
Si
Predecir la posición del destino
Transmitir Paquete de Petición de Enrutamiento
No
Si
¿Destino?
Si
No
Enviar Paquete de Respuesta de Enrutamiento
al nodo origen
No
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
42
El envío de mensajes “hello” se realiza de forma omnidireccional, sin embargo éstos
solo se distribuirán en el área de cobertura del nodo emisor. La figura 5 muestra la
estructura de un mensaje de tipo “hello”.
Figura 5. Estructura de un mensaje “Hello”.
De acuerdo a la forma en que los nodos reciben los mensajes “hello”, cambiarán su
estado inicial sin decisión a: miembro, cabeza de grupo o “gateway”. Cuando un
nodo sensor se enciende, comienza a transmitir mensajes “hello” y esperará recibir
respuesta de otro nodo. Al enviar un mensaje “hello”, el nodo inicializará un
temporizador que definirá la validez del mensaje “hello”, si no existiera otro nodo en
el canal y el límite del temporizador se alcanza, el nodo emisor cambiará su estado
inicial a cabeza de grupo, y emitirá entonces un nuevo mensaje “hello”, reiniciará el
temporizador y escuchará el canal en espera de una repuesta.
Si un nuevo nodo en la red recibe un mensaje de un nodo con estado cabeza de
grupo, el nodo receptor cambiará su estado a miembro y almacenará la dirección del
nodo emisor como identificador de su cabeza de grupo, posteriormente, enviará un
mensaje “hello” de forma omnidireccional para dar a conocer a sus vecinos que su
estado ha cambiado.
Con la información que los nodos extraen de los mensajes “hello”, éstos comenzarán
a construir una tabla con información de sus nodos vecinos, misma que se
actualizará cada vez que un nodo cambie su estado o el identificador de su cabeza
de grupo sea modificado.
Tipo de frame(3 bits)
Estado(3 bits)
Tiempo de Creación
(3 bits)
Energía en Batería
(3 bits)
Tamaño de tabla(3 bits)
Dirección del nodo destino(16 bits)
Dirección de nodo emisor(16 bits)
Dirección del Cluster Head(16 bits)
Mensaje Hello
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
43
Si un nodo de estado miembro recibe un paquete “hello” de un nodo de estado
cabeza de grupo con un identificador diferente al identificador del nodo cabeza de
grupo almacenado, el nodo de estado miembro registrará el identificador del nuevo
nodo con estado cabeza de grupo, sin embargo, no modificará el identificador de su
cabeza de grupo a menos que el temporizador expire, el nodo cambiará su estado a
“gateway” y emitirá un nuevo mensaje con su estado actualizado.
Como se mencionó previamente, LORA-CBF fue originalmente diseñando para redes
en entornos vehiculares, la figura 6 muestra el diagrama de flujo del algoritmo
presentado por Aquino Santos et al (2005) y en la figura 7 se observa el diagrama de
flujo resultante de la adaptación a Redes de Sensores Inalámbricos.
Al comparar los diagramas de flujo, es posible observar que las modificaciones
realizadas fueron mínimas. Concretamente, en el nuevo diagrama se añaden
algunas comprobaciones de la información obtenida por los nodos, respecto a la
información ya almacenada con el objetivo de evitar la duplicación de información. Se
añade una validación respecto a la comparación de las tablas de vecinos que se
lleva a cabo cuando un cabeza de grupo recibe un mensaje “hello” de otro cabeza de
grupo, cuando esto sucede, uno de los nodos debe cambiar su estado, puesto que
no puede haber más de un cabeza de grupo dentro de un mismo grupo.
Difiere también, la forma en que los nodos retornan a un estado anterior, en el
algoritmo original, un nodo emite un mensaje “hello” antes de cambiar su estado de
forma permanente, una vez que la respuesta es recibida, el cambio de estado se
realiza. Recordemos que el protocolo fue diseñado para ambientes móviles, por lo
que era necesario considerar una topología cambiante, en el algoritmo para redes de
sensores inalámbricos, los nodos cambian su estado y emiten un mensaje “hello” con
información sobre su estado actualizada, pero además, almacenan temporalmente la
dirección del nuevo nodo, si el próximo mensaje “hello” difiere de la dirección
almacenada, el nodo emitirá otro mensaje, de esta forma se asegura una rápida
formación de grupos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
44
Continúa en la página siguiente…
¿temporizadorde Miembro
expiró?
Inicio
Nodo : sin decisión
Inicia temporizador
Envío mensaje
“hello”
¿Recibo mensaje“hello”?
Registrar Cabeza de
Grupo
¿Tx: Cabeza de Grupo?
Si
Si
¿Temporizadorexpiró?
Nodo : Cabeza de Grupo
Inicia temporizador
Envío mensaje “hello”
¿Recibo mensaje“hello”?
No
No
No
Si
No
¿Tx: Miembro?
No
Si
CG v=CG n
Si¿Tx: Cabezade Grupo?
NoSi
miembros CG rx>miembros CG tx
Si
1No
2
1
2
Registrar Miembro
Responder al mensaje “hello”
Nodo: Miembro
Inicia temporizador
¿Recibo mensaje“hello”?
Si
¿Temporizadorexpiró?
No
No
Si
1
¿Tx: Cabezade Grupo?
Si
¿Tx: CG n?
Si
¿Tx: Miembro?
No
¿Miembro de mi grupo?
Si
RegistrarMiembro
Si
Registrar Miembro y
Cabeza de Grupo
No
5No
Si
Volverse miembro
del Cabeza de Grupo
No No
2
Registrar Cabeza de
Grupo
Responder al
mensaje “hello”
4
CG v: Cabeza de grupo del nodo vecino
CG n: Cabeza de grupo del nodo actual
CG rx: Cabeza de grupo receptor
CG tx: Cabeza de grupo transmisor
3
Si
No
Registrar Miembro y
Cabeza de Grupo
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
45
Figura 6. Diagrama de Flujo Formación LORA-CBF para entornos vehiculares.
4
Nodo : “Gateway”
Inicia temporizador
¿Recibo mensaje“hello”?
Registrar Cabeza
de Grupo
¿Tx: Cabezade Grupo?
¿Temporizadorexpiró?
No
No
NoNo¿”Gateway” de
mi grupo?
Si
Registrar “Gateway” y
Cabeza de Grupo
Responder al mensaje “hello”
Si
¿temporizadorde “Gateway”
expiró?
Si
¿Tx: “Gateway”?
No
¿Tx: Miembro?
Si
4
5
¿Tx: “Gateway”?No
3
Responder al mensaje “hello”
Si
1Si
Volverse miembrodel Cabeza de Grupo
¿Cabeza dede mi grupo?
No
No
¿temporizadorde Miembro
expiró?
Si
Volverse “Gateway”
del Cabeza de Grupo
SiRegistrar Cabeza
de Grupo
4
3
Si¿Miembro de mi grupo?
6
Registrar Miembro y
Cabeza de Grupo
Responder al
mensaje “hello”
No
4
¿“Gateway” de mi grupo?
6
Responder al
mensaje “hello”
No
Registrar Gateway y
Cabeza de Grupo
Si
Si
No
No
No
Registrar “Gateway” y
Cabeza de Grupo
Registrar Miembro y
Cabeza de Grupo
Registrar Miembro y
Cabeza de Grupo
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
46
Continúa en la página siguiente…
Inicio
Nodo : sin decisión
Inicia temporizador
Envío mensaje “hello”
¿Recibo mensaje“hello”?
Registrar
Cabeza de Grupo
¿Tx: Cabezade Grupo?
Si
Si
¿Temporizadorexpiró?
Nodo : Cabeza de Grupo
Inicia temporizador
Envío mensaje “hello”
¿Recibo mensaje
“hello”?
No
No
No
Si
No
¿Tx: Miembro?No
Si
¿Tx: Cabezade Grupo?
Si
miembros CH rx>miembros CH tx
Si
1
1
2
Registrar Miembro
Responder al
mensaje “hello”Nodo: Miembro
Inicia temporizador
¿Recibo mensaje“hello”?
Si
No
No
1
¿Tx: Cabezade Grupo?
Si
¿Tx: CG n?
¿Tx: Miembro?No
CG n: Cabeza de Grupo del nodo actual
Tiempo de creación rx: Tiempo del mensaje hello en el nodo receptor
Tiempo de creación tx: Tiempo del mensaje hello del nodo transmisor
CG rx: Cabeza de Grupo receptor
CG tx: Cabeza de Grupo transmisor
3
Si
miembros CH rx =miembros CH tx
2
No
Si
RegistrarMiembro
¿Miembroconocido?
No
Si
1
tiempo de creación rx < tiempo de crea-
ción tx
No
Si
Si
No
¿temporizadorde Miembro
expiró?
Si
Volverse miembrodel Cabeza de Grupo
2
¿Miembroconocido?
No
Registrar Cabeza
de Grupo6
Si
No
5
No4
4
No
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
47
Figura 7. Diagrama de Flujo Formación LORA-CBF para Redes de Sensores Inalámbricos.
Debido a que en redes de sensores inalámbricos la topología puede cambiar por
factores como el consumo de energía o la destrucción de un nodo, etc., una vez que
los grupos son formados, el periodo de envío de paquetes “hello” se realiza de
manera esporádica, con el fin de actualizar la información local de los nodos y de ser
necesario llevar a cabo una reagrupación.
6
Nodo : “Gateway”
Inicia temporizador
¿Recibo mensaje“hello”?
Registrar
Cabeza de Grupo
¿Temporizador
expiró?
No
No
No SiRegistrar “Gateway”
¿Cabeza de
Grupo conocido?
¿Tx: “Gateway”?
No
¿Tx: Miembro?
7
5
¿Tx: “Gateway”?
3
Si
¿Cabeza demi grupo?
Volverse “Gateway”del Cabeza de Grupo
¿“Gateway”conocido?
8
Si
Envío mensaje “hello”
7
¿“Gateway”conocido?
6
¿Tx: Cabezade Grupo?
SiNo
No
7Si
No
¿temporizadorde “Gateway”
expiró?
No
Si
7
No
¿Miembro conocido?
No
Registrar
Miembro
Si
7
Si
8
No Registrar “Gateway”
Si
Si
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
48
3.1.2 Predicción de Destino LORA-CBF
Una vez que la formación de grupos ha finalizado y cada nodo posee un estado
válido, la transmisión de paquetes de datos puede comenzar. Cuando un nodo desea
transmitir un paquete de datos, buscará en su tabla de vecinos la dirección del nodo
destino, si éste se encuentra en rango de cobertura del nodo, su dirección estará en
su tabla de vecinos y podrá entonces, transmitir la información sin problema alguno.
Sin embargo, si el nodo no posee información sobre el nodo destino, acudirá a sus
vecinos para poder transmitir paquetes de datos destinados a él.
Si un nodo no posee información para alcanzar a un nodo, comenzará un proceso de
predicción de destino, este proceso utiliza dos tipos de paquetes: los paquetes de
solicitud de enrutamiento o RREQ (del inglés, Routing Request) y los paquetes de
respuesta de enrutamiento o RREP (del inglés, Routing Reply).
En la figura 8 se observa la estructura de un paquete de solicitud de enrutamiento. El
paquete contiene información del nodo emisor (el nodo inicial), la dirección del nodo
que desea alcanzar, y las direcciones del nodo anterior y el nodo siguiente, posee
también, una secuencia numérica que los nodos utilizan para evitar duplicaciones de
mensajes, un contador con el número de saltos generados y un campo para conocer
la energía consumida al alcanzar al nodo destino.
Figura 8. Estructura de un Paquete de Solicitud de Enrutamiento (RREQ)
Solicitud de Enrutamiento
Tipo de frame(3 bits)
Secuencia Numérica
(8 bits)
Dirección del nodo destino(16 bits)
Dirección de nodo emisor(16 bits)
Dirección del siguiente salto(16 bits)
Dirección del salto anterior(16 bits)
Número de Saltos(3 bits)
Consumo Energético
(3 bits)
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
49
Cuando un nodo inicia el proceso de predicción de destino, emite un mensaje RREQ
de forma omnidireccional, con el objetivo de alcanzar al nodo cabeza de grupo, para
evitar la inundación innecesaria de tráfico de enrutamiento, únicamente los nodos de
estado cabeza de grupo retransmitirán los paquetes de solicitud de enrutamiento a
otros nodos cabezas de grupo a través de los nodos de estado “gateway”, éstos,
retransmitirán el paquete a sus similares siempre y cuando pertenezcan a un cabeza
de grupo diferente.
Cuando un cabeza de grupo recibe una petición de enrutamiento, busca en su tabla
de vecinos la dirección del nodo destino en el paquete, si no lo encuentra, almacena
la información adquirida y retransmite el paquete, sin embargo, si el destino de la
solicitud de enrutamiento es su vecino, el cabeza de grupo enviará una respuesta de
enrutamiento o LREP al nodo emisor inicial. Conforme una solicitud de enrutamiento
avance a través de los nodos, éstos formarán una tabla de enrutamiento, de tal forma
que al enviar el paquete de respuesta de enrutamiento, se conocerá una ruta para
alcanzar el nodo destino.
Cada vez que un nodo recibe un paquete, almacena la dirección del nodo inicial y la
dirección del nodo más cercano a éste, que es el nodo del que están recibiendo el
paquete de solicitud de enrutamiento (salto anterior), de esta forma, cuando un
paquete de datos destinado al nodo inicial sea recibido por cualquiera de estos
nodos, sabrán que pueden alcanzarlo a través del nodo que tienen almacenado en
su tabla de enrutamiento.
La estructura del paquete de respuesta de enrutamiento es la misma que la mostrada
en la figura 8 para el paquete de solicitud de enrutamiento, un paquete LREP será
retransmitido hasta el nodo que originó la solicitud. Si el nodo que emite una solicitud
de enrutamiento no recibe una respuesta de enrutamiento en un tiempo determinado,
éste generará una nueva solicitud y esperará recibir una respuesta de enrutamiento
que le confirme que al nodo destino ha sido alcanzado.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
50
De esta forma el algoritmo se asegura del envío eficiente de los paquetes de datos
del nodo origen al nodo destino, puesto que los nodos en la red conocerán la
información de los nodos más cercanos con la información contenida en los paquetes
de reconocimiento.
3.1.3 Envío de Paquetes de Datos
Cuando un nodo desea transmitir un paquete de datos buscará la dirección del nodo
destino en su tabla de enrutamiento, si ésta no existe, iniciará la predicción de
posición del nodo destino a través de una solicitud de enrutamiento. Al recibir la
respuesta de enrutamiento, el nodo guardará en su tabla de enrutamiento las
direcciones del nodo destino y del nodo anterior.
Cuando un nodo recibe un paquete de datos destinado a él cómo salto siguiente pero
no como nodo final, buscará primero en su tabla de vecinos la dirección del nodo
destino y de no estar en rango, entonces buscará en su tabla de enrutamiento y
retransmitirá el paquete al nodo almacenado en su tabla de enrutamiento como el
vecino más cercano.
Cuando un nodo destino recibe un paquete de datos dirigido a él, genera un paquete
de confirmación que es enviado de la misma forma a través de los nodos en la red.
Si el nodo emisor del paquete de datos recibe la confirmación de entrega del paquete
generará un nuevo paquete que seguirá el mismo procedimiento. Si la respuesta no
es recibida en un rango de tiempo, entonces generará un nuevo paquete de datos y
actualizará las métricas pertinentes.
3.2 Nodo Sensor
El nodo sensor utilizado para diseñar LORA-CBF fue creado a partir del modelo de
nodo desarrollado por Jurcik y Koubaa (2009) bajo el conjunto de normas que define
ZigBee.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
51
El nodo original lleva a cabo las tareas de enrutamiento y procesamiento de datos en
la capa de acceso al medio (Capa MAC), éstas fueron omitidas para utilizar el nodo
con LORA-CBF como protocolo de enrutamiento, mismo que fue desarrollado a nivel
de capa de Red.
La figura 9 muestra la estructura del nodo sensor. La capa física está constituida por
el radio transmisor y receptor, ambos configurados con una velocidad de transmisión
de datos de 250 Kbps, ancho de banda de 2000 kHz, -85 dBm en potencia de
recepción, 1mW en potencia de transmisión y QPSK como técnica de modulación,
parámetros configurados de acuerdo a la norma IEEE 802.15.4.
Figura 9. Estructura del Nodo Sensor
Para el propósito de este trabajo de tesis, la capa de acceso al medio solo se utiliza
para la recepción y envío de paquetes a la capa de red o bien a la capa física.
En la capa de Aplicación se generan los paquetes de datos cuando la capa de red
así lo solicita, una vez que el proceso de descubrimiento de ruta ha finalizado. En
esta capa se recolectan algunas de las métricas seleccionadas para el análisis del
protocolo.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
52
El módulo de la batería se actualiza cada vez que un mensaje es enviado o recibido,
calculando la energía consumida en cada operación en base al tamaño del paquete y
el ancho de banda de la red, éste módulo simula dos baterías de 1.5V como energía
inicial y otras dos baterías de 3V como fuente de alimentación.
Es en la capa de red donde LORA-CBF se desarrolla, en la figura 10 se observan los
procesos que la componen.
Figura 10. Modelo de Procesos de la Capa de Red.
En el estado inicial “init” se llama a la función que obtiene de la interfaz de
configuración, los atributos del nodo establecidos por el usuario; registra las
estadísticas que serán calculadas; inicializa las variables de estado, las tablas de
vecinos y llama a la función que iniciará la transmisión de mensajes “hello”.
En el estado “idle” se validan las diferentes interrupciones que conducirán a los
demás estados, en el proceso de formación de grupos, por ejemplo, cada vez que un
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
53
mensaje “hello” sea generado, el nodo pasará al estado “MAC” para que la capa de
acceso al medio envié el paquete al radio del nodo y el mensaje sea transmitido a
otros nodos. Cuando un paquete es recibido, éste llega a la capa de acceso al medio
a través del radio del nodo, y la capa MAC se encargará de hacerlo llegar a la capa
de red para procesarlo y continuar con el algoritmo.
Cuando la formación de grupos finaliza, una interrupción activa la transición que
iniciará el proceso de enrutamiento (INIT_ROUTING), y conducirá a la simulación al
estado “routing”, en este estado se define si el nodo necesita o no enviar un paquete
de solicitud de enrutamiento, si es así, se toma la transición
“SEND_RREQ_PACKET”, de lo contrario se activará la transición “WAIT_PACKET”
que retornará al nodo al estado “idle” en espera de un nuevo paquete, si un mensaje
de solicitud de enrutamiento es enviado, el nodo se moverá al estado “MAC” y
volverá posteriormente al estado “idle”.
Cuando un mensaje de solicitud de enrutamiento es recibido por un cabeza de grupo
que conoce al destino final de un paquete, vuelve a activarse la transición
“INIT_ROUTING”, sin embargo, de acuerdo a la validaciones hechas en el algoritmo,
esta vez se activará la transición “SEND_RREP_PACKET” para pasar al estado
“send RREP” donde se enviará una respuesta de enrutamiento, una vez que el
paquete es enviado, el nodo retornará al estado “idle”.
Cuando la predicción de ruta finalice, una interrupción remota generará un paquete
de datos en la capa de Aplicación con la información pertinente, éste será enviado a
la capa de red, donde se activará la transición “RCV_PCK_FROM_APPL”, el paquete
se enviará a capa MAC, quien lo enviará al radio transmisor para enviarlo a través de
los nodos vecinos hasta alcanzar su destino. De la misma forma, cuando un paquete
de datos alcance su destino, una interrupción remota procedente de la capa de red y
dirigida a la capa de aplicación, generará un paquete de respuesta que será enviado
al nodo que originó el paquete de datos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
54
Cada vez que la capa de red realice operaciones de generación de tráfico de datos o
de recepción del mismo, las métricas de evaluación del protocolo se actualizan, al
igual que cuando los temporizadores de los diferentes paquetes sean alcanzados.
3.3 Conclusiones del Capítulo
Este trabajo de tesis presenta la adaptación de un protocolo de enrutamiento creado
para redes en entornos vehiculares a redes de sensores inalámbricos.
LORA-CBF un protocolo de enrutamiento de localización con difusión basada en
grupos que ofrece ventajas como el manejo y toma de decisiones locales a través de
la información que recolecta de sus vecinos.
LORA-CBF utiliza nodos designados para la transmisión de paquetes de
enrutamiento, lo que disminuye el tráfico de control, evita inundaciones de tráfico
innecesario y garantiza la entrega de datos.
Este protocolo de enrutamiento es apto para topologías cambiantes ya que no
depende de una unidad central y los grupos se actualizan durante el funcionamiento
de la red.
En este capítulo fue expuesto el modelo de nodo sensor desarrollado en el
modelador OPNET. En el capítulo siguiente, se describen los escenarios de
simulación y pruebas realizadas para la evaluación del algoritmo así como la
selección de métricas y las gráficas de los resultados obtenidos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
55
Capítulo 4
Simulación de LORA-CBF
Una simulación es una secuencia de eventos producidos durante un lapso
determinado, con el objetivo de evaluar y analizar el comportamiento de un sistema,
una aplicación, etc. Previamente fue expuesto el modelo utilizado para la evaluación
del protocolo LORA-CBF en redes de sensores inalámbricos, en este capítulo, se
presentan los elementos utilizados para evaluar el algoritmo: las métricas
seleccionadas, escenarios de prueba y los resultados obtenidos.
4.1 Métricas de Simulación
La simulación se realiza con el objetivo de evaluar el comportamiento de un sistema
bajo condiciones definidas y controladas, sin embargo, para poder analizar dicho
comportamiento, es importante seleccionar adecuadamente la información que será
relevante para el proceso de evaluación.
Las métricas seleccionadas para evaluar los distintos escenarios presentados en el
presente trabajo de tesis son:
Retardo punto a punto (seg): Tiempo de transferencia de los paquetes de
datos desde el nodo emisor al nodo destino.
Sobre-procesamiento de Enrutamiento (bits/seg): Cantidad de información
de enrutamiento transmitida durante la simulación.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
56
Sobre-procesamiento de Enrutamiento (paquetes): Es el número total de
paquetes de enrutamiento transmitidos durante la simulación.
Tasa de entrega de paquetes: Es el porcentaje de paquetes de datos
entregados exitosamente.
Sobre-procesamiento: Es el número total de paquetes de enrutamiento entre
la suma del número total de paquetes de datos transmitidos y el número total
de paquetes de enrutamiento.
Carga de enrutamiento: Es el número total de paquetes de enrutamiento
transmitidos entre el total de paquetes entregados al nodo destino.
4.2 Escenarios de Simulación y Análisis de Resultados
Para realizar la evaluación de LORA-CBF se desarrollaron distintos escenarios de
prueba con la finalidad de evaluar tres aspectos: escalabilidad, robustez y
rendimiento con transmisión de datos en multidifusión.
La importancia de la escalabilidad es evidente debido a que se trata de redes de
sensores inalámbricos, este tipo de redes, caracterizadas generalmente por un gran
número de nodos, deben contar con un protocolo de enrutamiento que asegure un
alto rendimiento de recursos así como la interconexión de todos los nodos aún
cuando se continúe añadiendo motas a la red.
Gracias a las características del algoritmo, una red que funcione con LORA-CBF
garantiza robustez a la red, el mecanismo de formación de grupos permite que la red
funcione de forma distribuida y que a pesar de que los nodos se apaguen o se
dañen, el funcionamiento no se vea afectado.
Finalmente, la evaluación del rendimiento de la red con el uso de multidifusión como
forma de transmisión se realiza con el propósito de conocer la capacidad del
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
57
algoritmo para desenvolverse en aplicaciones en las que sea necesario el envío de
información a más de un destino.
4.2.1 Escalabilidad
La escalabilidad es un factor sumamente importante en materia de redes, representa
la capacidad de extender el tamaño de la red sin comprometer el rendimiento de la
misma. En redes de sensores inalámbricos, es común que las redes estén
compuestas por un gran número de nodos, motivo por el que un algoritmo de
enrutamiento debe ofrecer un alto rendimiento aún cuando se trate de redes
extensas en número.
Para evaluar la capacidad de escalabilidad en LORA-CBF se crearon 5 escenarios
de simulación distintos con 25, 50, 75, 100 y 200 nodos sensores.
En el escenario inicial, 25 nodos son desplegados en el campo de simulación y un
nodo es el responsable de realizar el envío periódico de paquetes de datos al nodo
“sink”, para el resto de los escenarios, nodos extras fueron agregados alrededor de
los nodos iniciales, sin embargo, el nodo responsable de realizar el envío de
paquetes de datos no cambió, con el fin de evaluar la red manteniendo la distancia
entre el nodo emisor y el nodo destino.
Los resultados mostrados a continuación son el promedio de los valores obtenidos
en una simulación de 10 horas; la cobertura de cada nodo es de aproximadamente
300 metros; el nodo emisor se encuentra a una distancia aproximada de 850 metros
del nodo “sink” y envía un tamaño de paquete de 128 bytes.
La figura 11 muestra los resultados obtenidos en el retardo punto a punto. Se
observa que en todos los escenarios el retardo es constante entre cada salto, la
diferencia entre los escenarios radica en el número de saltos necesarios para que el
nodo fuente alcance al nodo destino, debemos tener presente que los nodos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
58
agregados en cada escenario modifican la forma en que éstos se agrupan, razón por
la que la ruta seleccionada para la transmisión de envío de datos puede ser diferente
para cada escenario.
Figura 11. Retardo Punto a Punto en Evaluación de Escalabilidad.
La figura 12 muestra el porcentaje de entrega de paquetes obtenida en los diferentes
escenarios. Como se mencionó anteriormente, LORA-CBF es un protocolo de
enrutamiento basado en posición. Los nodos en la red tienen la capacidad de
comunicarse con el nodo destino, ya sea de forma directa (en rango de cobertura), o
bien, través de el vecino más cercano. Se agrega además, la ventaja de que todos
los paquetes incluyen información sobre el nodo sensor al que está destinado, por lo
que se asegura una entrega efectiva de la información.
Como es posible observar, el porcentaje de entrega de paquetes se encuentra por
encima del 99% y es posible que la razón por la que en los escenarios de 50, 75, 100
y 200 nodos se recolecten valores de 99%, esté ocasionado por el tiempo simulación
programado. La tasa de entrega efectiva de paquetes se obtiene del promedio de
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Seg
un
do
s
Número de Saltos
Retardo Punto a Punto
25 nodos
50 nodos
75 nodos
100 nodos
200 nodos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
59
datos enviados con relación al total de datos recibidos, cada vez que un paquete es
recibido por un nodo, la métrica de paquetes recibidos se actualiza y cuando se trata
del nodo destino, se envía un mensaje de respuesta al nodo que originó el paquete
de datos, cuando éste recibe la respuesta, la métrica de paquetes exitosos es
actualizada. Es posible que el tiempo total de simulación se alcance justo cuando la
respuesta a ese paquete está en camino, por lo que la métrica de paquetes recibidos
no se actualizará en los demás nodos, esto puede comprobarse en la tasa efectiva
colectada para el último salto en cada escenario, donde se registró una entrega de
paquetes del 100%.
Figura 12. Tasa de Entrega de Paquetes en Evaluación de Escalabilidad.
El sobre-procesamiento de enrutamiento se genera por los paquetes de enrutamiento
utilizados durante el tiempo de simulación, la figura 13 muestra los valores obtenidos
en los diferentes escenarios.
Se observa que la generación de paquetes de enrutamiento no guarda relación con
el tamaño de la red, sin embargo, si lo hace con el número de saltos necesarios para
98
99
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Po
rcen
taje
Número de Saltos
Tasa de Entrega de Paquetes
25 nodos
50 nodos
75 nodos
100 nodos
200 nodos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
60
alcanzar al nodo destino. En el escenario con 50 nodos que registra la ruta más
larga, fue el escenario en que se registro menor generación de tráfico de
enrutamiento, mientras que el escenario con 100 nodos, que obtuvo la ruta más
corta, con apenas 7 saltos, fue el escenario que generó más paquetes de
enrutamiento. Esto se debe a que a menor número de saltos, el número de paquetes
de datos transmitidos aumenta y por lo tanto, también lo hace el sobre-
procesamiento de enrutamiento.
Figura 13. Sobre-procesamiento de Enrutamiento en Evaluación de Escalabilidad.
El sobre-procesamiento en sistemas de comunicaciones, es un factor que disminuye
las capacidades y rendimiento de la red, sin embargo, es necesario si se desea
asegurar la entrega de datos.
Un protocolo de enrutamiento que genere bajos niveles de sobre-procesamiento
garantizará un mejor rendimiento a la red. La figura 14 muestra los resultados de
sobre-procesamiento obtenidos en la simulación. El sobre-procesamiento es la
relación de los paquetes de enrutamiento entre la suma de los paquetes de datos
22,000
24,000
26,000
28,000
30,000
32,000
34,000
36,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Paq
uete
s
Número de Saltos
Sobreprocesamiento de Enrutamiento
25 nodos
50 nodos
75 nodos
100 nodos
200 nodos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
61
enviados y los paquetes de enrutamiento, es posible observar que los niveles de
sobre-procesamiento generados por LORA-CBF son sumamente bajos.
Figura 14. Sobre-procesamiento en Evaluación de Escalabilidad.
Figura 15. Tiempo de Descubrimiento de Ruta
0.499
0.5
0.501
0.502
0.503
0.504
0.505
0.506
0.507
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Paq
uete
s
Número de Saltos
Sobre-procesamiento
25 nodos
50 nodos
75 nodos
100 nodos
200 nodos
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Seg
un
do
s
Número de Saltos
Tiempo de Descubrimiento de Ruta
25 nodos
50 nodos
75 nodos
100 nodos
200 nodos
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
62
En la figura 15 se observan los resultados obtenidos para el tiempo de
descubrimiento de ruta.
Los valores mostrados representan el tiempo promedio en el que cada nodo conoce
al nodo a través del que enviará la información a su destino, es posible observar que
los tiempos de retardo para cada salto son similares.
A continuación, se presenta una comparación de los valores obtenidos en los
escenarios de simulación, se observa que el tamaño de la red de sensores
inalámbricos no influye en la generación de tráfico de enrutamiento o de control, el
tiempo de descubrimiento de ruta o la tasa de entrega de paquetes al nodo destino.
Escenario No.
Saltos
Retardo Punto a
Punto (seg)
Tasa de
Entrega de
Paquetes
Tiempo de
Descubrimiento
de Ruta
25 nodos 8 0.83200555 100% 0.416004
50 nodos 10 1.040004327 100% 0.520004
75 nodos 9 0.93600405 100% 0.468004
100 nodos 7 0.72800301 100% 0.364003
200 nodos 8 0.83200339 100% 0.416003
Tabla 5. Resumen de los Resultados obtenidos para evaluación de escalabilidad
Los resultados presentados en la tabla 5 son los valores obtenidos para el nodo
destino, motivo por el que se considera el 100% de entrega efectiva de paquetes.
También se presentan los valores obtenidos para el retardo punto a punto y el tiempo
de descubrimiento de la ruta. Es posible afirmar que el protocolo LORA-CBF ofrece
escalabilidad en la red, aún cuando se comparta el canal de transmisión con un gran
número de nodos la entrega de la información no se verá afectada, pero ¿qué
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
63
pasaría si el envío periódico de datos lo generara más de un nodo?, a continuación
se exponen los escenarios de simulación y resultados para comprobar la robustez
que el protocolo ofrece al compartir el canal de transmisión con más de un nodo.
4.2.2 Robustez
La robustez de una red, se refiere a la capacidad de ésta para asegurar un buen
rendimiento aún cuando existan condiciones adversas como la falta de un nodo o la
saturación del canal de transmisión.
Para evaluar la robustez que LORA-CBF ofrece, se utilizaron 3 escenarios con 75
nodos cada uno, en el primer escenario se seleccionó un único nodo para el envío
periódico de datos, en el segundo se agrega un nodo emisor y finalmente en el
tercero son 4 los nodos que emiten paquetes de datos al nodo “sink”.
Al igual que en los escenarios utilizados para evaluar la escalabilidad, se utilizaron
paquetes de 128 bytes y se simuló un total de 10 horas.
Figura 16. Tasa de Entrega de Paquetes en escenarios para evaluación de Robustez.
25
35
45
55
65
75
85
95
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Po
rcen
taje
Número de Saltos
Tasa de Entrega de Paquetes
Ruta 1
Ruta 2
Ruta 3
Ruta 4
Ruta 1
Ruta 2
Ruta 1
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
64
La figura 16 presenta los resultados obtenidos en la entrega de paquetes. Se
observa que la tasa de entrega para el escenario con una sola ruta es del 99%, para
el escenario 2, la tasa de entrega de paquetes disminuye a un promedio entre el 70%
y 80%. El medio ahora es compartido por dos nodos, y el nodo “sink” debe atender
las solicitudes de ambos nodos.
En el escenario con cuatro nodos, se observa que en los primeros saltos se
registraron tasas por debajo del 50%. Como se explicó en la evaluación de
escenarios de escalabilidad, para considerar que un paquete fue entregado
exitosamente, el nodo “sink” emite un acuse de recibo al nodo que originó el paquete
de datos, una vez que el nodo emisor recibe este mensaje, puede considerar que el
paquete fue entregado con éxito, en caso de no recibirlo, el nodo actualiza la métrica
de paquetes perdidos y genera un nuevo paquete de datos.
Se observa que los nodos más cercanos al nodo “sink”, es decir, los últimos saltos,
registran valores de entrega de datos superiores, incluso mayores que el porcentaje
registrado en el escenario con dos nodos emisores. Esto se debe probablemente a
que los datos son efectivamente entregados al nodo “sink” pero el mensaje de acuse
de recibo se pierde en la ruta de regreso.
La figura 17, muestra la comparación de los escenarios respecto a la generación de
paquetes de enrutamiento. Se hace evidente que conforme la cantidad de nodos
emisores aumenta, también lo hacen los paquetes necesarios para realizar el envío
de paquetes de datos.
Mientras el escenario con un nodo emisor no rebasa los 5,000 paquetes de
enrutamiento, el escenario con dos nodos generando paquetes de datos, alcanza
valores por arriba de los 6,000 paquetes y el escenario con el doble de nodos
emisores rebasa los 12,000 paquetes de enrutamiento.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
65
Figura 17. Carga de Enrutamiento.
Figura 18. Retardo Punto a Punto.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
66
Respecto al tiempo promedio que recorre un paquete de datos desde el nodo fuente
al nodo destino, la figura 18 muestra el promedio obtenido para los tres escenarios.
Los tiempos mostrados son el promedio del retardo de las rutas en cada escenario.
El primer escenario, que es el que posee un mayor tiempo de transmisión, es el
escenario de una única ruta, misma que se alcanza a través de 9 saltos, por lo que
evidentemente que los tiempos serán mayores a los tiempos promediados por el
escenario con 2 rutas las cuales se alcanzan a través de 6 y 9 saltos, y los del
escenario con 4 rutas para las que se registran 5, 7 y 8 saltos para dos de ellas.
Se observa que en el retardo punto a punto no se ve afectado por la cantidad de
nodos compartiendo que comparten el canal de transmisión.
De acuerdo a los resultados obtenidos, podemos deducir que el uso de más de un
nodo transmisor en una red de sensores inalámbricos con LORA-CBF como
algoritmo de enrutamiento, puede afectar la entrega efectiva de paquetes.
Sin embargo, se destaca la capacidad de LORA-CBF para garantizar tiempos de
transmisión reducidos aún cuando el medio de transmisión se comparta con dos o
más nodos sensores, así como los bajos niveles de información de enrutamiento.
4.2.3 Multidifusión
En los escenarios previos, los datos se enviaban desde un emisor a un receptor
(nodo “sink”), este tipo de transmisión de datos, es conocida como unidifusión (del
inglés, unicast). En redes de sensores inalámbricos, es común realizar el envío de
información en modo unidifusión, sin embargo también es posible adaptar el método
de transmisión por multidifusión (del inglés, multicast).
Este tipo de transmisión es necesaria cuando un nodo en la red desea transmitir a
más de un destino. A pesar de que la transmisión omnidireccional podría ser la
solución, se estaría generando también más tráfico de control.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
67
En el modelo desarrollado para LORA-CBF se habilitó la generación de tráfico
multidifusión. Para evaluar esta característica, un escenario con 75 nodos fue
probado por un periodo de 10 hrs, esta vez el nodo “sink” es el responsable del envío
periódico de paquetes de datos. Se utilizó un paquete de tamaño de 128 bytes a 3
destinos diferentes.
Figura 19. Retardo Punto a Punto en un escenario multidifusión.
En la figura 19 se observan los resultados obtenidos para el retardo punto a punto.
La imagen muestra que el retardo de transmisión es proporcional al número de saltos
necesarios para alcanzar el nodo destino, y, que los tiempos de transmisión entre
cada salto son regulares en las diferentes rutas.
En la simulación de este escenario se obtuvieron rutas de 11, 8 y 6 saltos.
Al igual que los escenarios en los que el modo de transmisión fue en unidifusión, los
resultados para la entrega de paquetes en modo multidifusión muestran altas tasas,
logrando un promedio de 99% para la mayoría de los saltos obtenidos en cada ruta,
estos resultados pueden observarse en la figura 20.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Seg
un
do
s
Número de Saltos
Retardo Punto a Punto
Destino 1
Destino 2
Destino 3
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
68
Figura 20. Tasa de Entrega de Paquetes un escenario multidifusión.
Figura 21. Sobre-procesamiento de Enrutamiento.
98
99
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Po
rcen
taje
Número de Saltos
Tasa de Entrega de Paquetes
Destino 1
Destino 2
Destino 3
9000
14000
19000
24000
29000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Paq
uete
s
Número de Saltos
Sobre-procesamiento de Enrutamiento
Destino 1
Destino 2
Destino 3
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
69
En la figura 21, se muestran los resultados colectados para el sobre-procesamiento
de enrutamiento, es decir, el número de paquetes de enrutamiento generados
durante el tiempo de simulación.
Se observa que los valores para los primeros 4 saltos es mayor en las diferentes
rutas, esto se debe a que para alcanzar a los destinos, el nodo “sink” utiliza a los
mismos nodos al iniciar la construcción de la ruta, por lo que los valores de sobre-
procesamiento registrados en dichos nodos será el mismo para cada ruta y
aumentará puesto que se está tratando de alcanzar 4 destinos distintos. En los saltos
posteriores, el sobre-procesamiento de enrutamiento se muestra en niveles menores.
Figura 22. Sobre-procesamiento.
La figura 22 muestra los resultados de sobre-procesamiento obtenidos durante la
simulación, para cada ruta, como puede observarse, LORA-CBF sigue garantizando
un sobre-procesamiento realmente bajo.
0.5
0.502
0.504
0.506
0.508
0.51
0.512
0.514
0.516
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Bit
s p
or
seg
un
do
Número de Saltos
Sobre-procesamiento
Destino 1
Destino 2
Destino 3
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
70
Figura 23. Tiempo de descubrimiento de Ruta.
En la figura 23 se observan los tiempos obtenidos para el descubrimiento de ruta,
como se mencionó anteriormente, este tiempo varía de acuerdo al número de saltos,
sin embargo, el tiempo que se requiere de un salto a otro es constante.
Destino No.
Saltos
Retardo Punto a
Punto (seg)
Tasa de Entrega
de Paquetes
Tiempo de
Descubrimiento de
Ruta
1ro. 11 1.248005 99% 0.624005
2do. 8 0.832004 100% 0.416004
3ro. 6 0.624002 99% 0.312002
Tabla 6. Resumen de los Resultados obtenidos para evaluación de multidifusión.
Los resultados obtenidos en este escenario de simulación se resumen en la tabla 6.
Es posible constatar que LORA-CBF garantiza un buen funcionamiento de la red en
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Seg
un
do
s
Número de Saltos
Tiempo de Descubrimiento de Ruta
Destino 1
Destino 2
Destino 3
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
71
envío de datos de tipo multidifusión, los resultados muestran una alta tasa de entrega
de paquetes, bajas cantidades de sobre-procesamiento y sobre-procesamiento de
enrutamiento.
4.3 Conclusiones del Capítulo
En este capítulo se presentan los aspectos referentes a la simulación de una Red de
Sensores Inalámbricos con LORA-CBF como protocolo de enrutamiento en el
modelador OPNET.
Se analizan las métricas de evaluación seleccionadas y las características de los
escenarios de prueba, además, se analizan los resultados para identificar los niveles
de escalabilidad, robustez y transmisión en modo multidifusión que LORA-CBF
ofrece.
Respecto a la escalabilidad, se encontró que LORA-CBF garantiza un buen
funcionamiento de la red sin importar la cantidad de nodos que la compongan;
asegura la tasa de entrega de paquetes así como bajos niveles de retardo punto a
punto y de descubrimiento de ruta.
En la evaluación de robustez, el envío de datos se hizo a través de más de un nodo
sensor, en los resultados obtenidos, se observó un decremento en la tasa de entrega
de paquetes en relación al número de nodos emisores, sin embargo, los niveles de
sobre-procesamiento y sobre-procesamiento de enrutamiento se mantuvieron en
bajos niveles.
Para el escenario de simulación en modo multidifusión, el nodo “sink” fue el
responsable del envío periódico de paquetes de datos, pero en éste, se
seleccionaron tres nodos diferentes como destino. Los resultados obtenidos para
este escenario muestran que la tasa de entrega de paquetes para las rutas
seleccionadas es en promedio del 99%, los niveles de sobre-procesamiento y sobre-
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
72
procesamiento de enrutamiento son también bajos. Los retardos de transmisión y de
descubrimiento de ruta garantizan un rápido despliegue y convergencia en la red.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
73
Capítulo 5
Conclusiones
Las redes de Sensores Inalámbricos ofrecen un medio eficaz para el análisis y
monitoreo de los fenómenos físicos y químicos que ocurren a su alrededor. Las
características que las distinguen, les permiten desplegarse en una gran variedad de
terrenos, ya sea bajo condiciones hostiles o bien en situaciones de peligro, motivos
por los que su uso ha continuado aumentando en diferentes sectores como la
industria, medicina, seguridad, domótica, agricultura, etc.
A pesar de las ventajas que suponen las redes de sensores inalámbricos respecto a
la infraestructura física o el costo de implementación sobre las redes de
comunicación convencionales, también encuentran limitantes en aspectos como la
energía disponible y las capacidades de memoria y procesamiento, lo que ha
desembocado en un gran esfuerzo de investigación para desarrollar métodos o
algoritmos que optimicen las características de los nodos y amplíen el alcance de las
redes de sensores inalámbricos.
El desarrollo de nuevos algoritmos para las redes de sensores inalámbricos busca
mejorar los protocolos existentes y optimizar las características de los nodos
sensores, además de ampliar el campo de aplicación de los mismos.
La simulación es una herramienta de gran valor para el análisis del comportamiento
de una red bajo situaciones controladas. OPNET Modeler ofrece una amplia gama de
modelos y librerías para la evaluación de redes de comunicación.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
74
Este trabajo de tesis desarrollo y simuló un modelo para redes de sensores
inalámbricos con LORA-CBF como protocolo de enrutamiento, protocolo
originalmente creado para redes en entornos vehiculares o VANETs, con el objetivo
de demostrar que el protocolo es aplicable a redes de sensores inalámbricos con
adecuaciones mínimas.
Para cumplir con el objetivo del trabajo de investigación, se pensó utilizar el modelo
de nodo ZigBee incluido en el modelador, sin embargo, debido a que el conjunto de
protocolos ZigBee un es de libre distribución, únicamente es posible modificar las
características de la capa de acceso al medio, ya que se deseaba desarrollar el
protocolo LORA-CBF a nivel de capa de red, dicho modelo fue descartado. Luego de
una larga revisión de modelos existentes desarrollados por diversos grupos de
investigación, se seleccionó un modelo de nodo desarrollado por el grupo de
investigación Open ZigBee. Dicho modelo permitió desarrollar LORA-CBF y modificar
al mismo tiempo las capas de aplicación y de acceso al medio para satisfacer las
necesidades del protocolo propuesto en este trabajo de tesis.
Para desarrollar el protocolo LORA-CBF se analizaron detalladamente los
documentos publicados por los autores del algoritmo y las características que
definían a una red de sensores inalámbricos, debido a que las características de las
redes vehiculares son en su mayoría similares a las de las redes de sensores
inalámbricos, la adaptación del protocolo a éstas últimas, no representó mayor
problema. Sin embargo, fueron necesarias algunas modificaciones para asegurar el
correcto manejo de los recursos de los nodos y evitar duplicación de información.
El modelo desarrollado en OPNET Modeler, permitió realizar un análisis del
comportamiento de una red de sensores inalámbricos con el protocolo LORA-CBF
como protocolo de enrutamiento. Con las métricas seleccionadas para evaluación y
los diferentes escenarios de simulación creados, fue posible el análisis de aspectos
como la escalabilidad que el protocolo ofrece, robustez de la red y diferentes
métodos de envío de datos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
75
Se demostró que LORA-CBF es funcional en redes de pequeña y gran escala al
simular escenarios con 25, 50, 75, 100 y 200 nodos y arrojar resultados positivos
respecto a la tasa de entrega de paquetes y a los tiempos reducidos de retardo punto
a punto y de descubrimiento de ruta.
La robustez de la red se analizó a través del envío de datos por más de un nodo
sensor al nodo “sink” en escenarios con uno, dos y cuatro nodos emisores. A pesar
de que la tasa de entrega de paquetes se redujo en el escenario con cuatro nodos
emisores, el sobre-procesamiento de la red y sobre-procesamiento de enrutamiento
se mantuvo en bajos niveles en los tres escenarios simulados.
LORA-CBF se adaptó para dar soporte a envío multidifusión, en el escenario
desarrollado para evaluar esta característica, un nodo sensor fue el encargado de
enviar tráfico de datos a más de un destino. Se obtuvieron excelentes resultados en
la tasa de entrega de paquetes, alcanzando niveles de casi el 100%, mientras que
los niveles de tráfico de enrutamiento así como los tiempos de retardo de transmisión
y descubrimiento de ruta se mantuvieron en niveles bajos.
Se comprobó que es posible adaptar el protocolo de enrutamiento LORA-CBF a
redes de sensores inalámbricos, que el algoritmo ofrece un rápido despliegue y
convergencia a la red, garantiza altos niveles de entrega efectiva de datos y ofrece
posibilidades de escalabilidad, robustez y diferentes formas de envío de datos.
5.1 Trabajo Futuro
Se contempla realizar una validación de LORA-CBF a través de una comparación
con otros protocolos de enrutamiento con características similares utilizando OPNET
Modeler como herramienta de simulación.
A futuro se piensa dotar al protocolo con características adicionales que permitan
mejorar su desempeño y ofrecer más control sobre los recursos de la red.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
76
Otra área de oportunidad sería añadir al protocolo criterios de selección de ruta en
base a la energía residual de los nodos.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
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Referencias
Ahmad, N., Riaz, N., y Hussain, M. (2011). Ad hoc wireless Sensor Network Architecture for Disaster Survivor Detection. International Journal of Advanced Science and Technology, Vol. 34, 9-16.
Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., y Cayirci, E. (2002, Agosto). A Survey on Sensor Networks. IEEE Communications Magazine, Vol. 40, 102-114.
Aquino Santos, R., Edwards, A., Edwards, R., y Seed, L. (2005). Performance evaluation of routing protocols in vehicular ad-hoc networks. International Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, Vol. 1, 80-91. doi: 10.1504/IJAHUC.2005.008022
Aquino Santos, R., González Potes, A., Edwards Block, A., y Virgen Ortiz, R. A. (2011). Developing a New Wireless Sensor Network Platform and Its Application in Precision Agriculture. Sensors, Vol. 11(1), 1192-1211. doi: 10.3390/s110101192
Aquino Santos, R., Villaseñor González, L., Sánchez, J., y Rosario Gallardo, J. (2007). Routing Strategies for Wireless Sensor Networks. IFIP International Federation for Information Processing, Vol. 248, 191-192. doi: 10.1007/978-0-387-74899-3_17
Benkiĉ, K., Malajner, M., Pešovic, U., y Ĉuĉej, Ž. (2009). Simplified OPNET node model for developing load balanced routing protocol in WSN. Documento presentado en 17th Telecommunications forum TELFOR 2009, Serbia, Belgrade.
Castillo, J. C., Olivares, T., y Orozco, L. (2007). Implementation of a Rule-based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks. Documento presentado en 2nd ACM workshop on Performance monitoring and measurement of heterogeneous wireless and wired networks, New York, NY, USA:.
Chaudhary, D. D., Nayse, S. P., y Waghmare, L. M. (2011). Application of Wireless Sensor Networks for Greehouse Parameter Control in Precision Agriculture. International Journal of Wireless & Mobile Networks (IJWMN), Vol. 3 (1), 140-149. doi: : 10.5121/ijwmn.2011.3113
Chong, C.-Y., y Kumar, S. P. (2003). Sensor Networks: Evolution, Opportunities, and Challenges. Proceedings of th IEEE, Vol. 91. doi: 10.1109/JPROC.2003.814918
Dargie, W., y Poellabauer, C. (2010). Fundamentals of Wireless Sensor Networks Theroy and Practice J. W. a. S. Ltd. (Ed.)
Dong, W., Chen, C., Liu, X., y Bu, J. (2010). Providing OS Support for Wireless Sensor Networks: Challenges and Approaches. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, 12(4), 519-530. doi: 10.1109/SURV.2010.032610.00045
Farooq, M. O., y Kunz, T. (2011). Operating Systems for Wireless Sensor Networks: A Survey. Sensors. doi: 10.3390/s110605900
García-Hernando, A.-B., Martínez-Ortega, J.-F., López-Navarro, J.-M., Prayati, A., y Redondo-López, L. (2008). Problem Solving for Wireless Sensor Networks Computer Communications and Networks,
Gavrilovska, L., Krco, S., Milutinovic, V., Stojmenovic, I., y Trobec, R. (2010). Application and Multidisciplinary Aspects of Wireless Sensor Networks: Concepts, Integration, and Case Studies: Springer.
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
78
Global Security. (2005). Sound Surveillance System (SOSUS) Recuperado el 24 de febrero, 2011, de http://www.globalsecurity.org/intell/systems/sosus.htm
Hara, T., Zadorozhny, V. I., y Buchmann, E. (2010). Wireless Sensor Network Technologies for the Information Explosion Era Studies in Computational Intelligence, Vol. 278. doi:10.1007/978-3-642-13965-9
Harun, F. K. C., Zulkarnain, N., Aziz, M. F. A., Mahmood, N. H., Kamarudin, M. F., y Linoby, A. (2011). Pulse Oximetry Color Coded Heart Rate Monitoring System Using ZigBee
5th Kuala Lumpur International Conference on Biomedical Engineering 2011. In N. A. A. Osman, W. A. B. W. Abas, A. K. A. Wahab y H.-N. Ting (Eds.), (Vol. 35, pp. 348-351): Springer Berlin Heidelberg.
IEEE. (2002). IEEE 802.15 Working Group for WPAN Recuperado el 23 de febrero, 2011, de http://www.ieee802.org/15/pub/TG4Expert.html
IEEE. (2006). Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate WirelessPersonal Area Networks (WPANs) (pp. 0_1 - 305 ). New York, NY. USA.
Iyengar, S. S., Parameshwaran, N., Phoha, V. V., Balakrishnan, N., y Okoye, C. D. (2010). Fundamentals of Sensor Network Programming: Applications and Technology: John Wiley & Sons.
Jurcik, P., y Koubaa, A. (2009). IEEE 802.15.4/ZigBee OPNET Simulation Model (Version version 3.0 beta) [ GNU General Public License ].
Karl, H., y Willig, A. (2007). Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks: John Wiley & Sons.
Khedo, K. K., Perseedoss, R., y Mungur, A. (2010). A Wireless Sensor Network Air Pollution Monitoring System. International Journal of Wireless & Mobile Networks (IJWMN), Vol. 2(2), 31-45. doi: 10.5121/ijwmn.2010.2203
Kim, B., y Kim, I. (2006). Energy Aware Routing Protocol in Wireless Sensor Networks. International Journal of Computer Science and Network Security, Vol. 6(No. 1), 201-207.
Mileo, A., Merico, D., y Bisiani, R. (2008). A Logic Programming Approach to Home Monitoring for Risk Prevention in Assisted Living
Logic Programming. In M. Garcia de la Banda y E. Pontelli (Eds.), (Vol. 5366, pp. 145-159): Springer Berlin / Heidelberg.
Ming Lu, Y., y W.S. Wong, V. (2007). An Energy-Efficient Multipath Routing Protocol for Wireless Sensor Networks. International Journal of Communication Systems - Energy-Efficicent Network Protocols and Algorithms for Wireless Sensor Networks, Vol. 20(No. 7), 743-908. doi: 10.1002/dac.v20:7
Narendra, R., Basarkod, y Manvi, S. S. (2011). Wireless Sensor Network based Fire Monitoring and Extinguishing System in Real Time Environment. Advanced Networking and Applications Vol. 3(02), 1070-1075.
Nauman, Z., Iqbal, S., Khan, M. I., y Tahir, M. (2011). WSN-Based Fire Detection and Escape System with Multi-modal Feedback
Multimedia Communications, Services and Security. In A. Dziech y A. Czyżewski (Eds.), (Vol. 149, pp. 251-260): Springer Berlin Heidelberg.
OPNET Technologies Inc. (2011). OPNET Modeler Accelerating Network R&D Recuperado el 1 de Marzo, 2011, de http://www.opnet.com/solutions/network_rd/modeler.html#
Pham, C. (2011). Scheduling Randomly-Deployed Heterogeneous Video Sensor Nodes for Reduced Intrusion Detection Time
SIMULACIÓN DE UN ALGORÍTMO DE ENRUTAMIENTO PARA REDES DE SENSORES INALÁMBRICOS
79
Distributed Computing and Networking. In M. Aguilera, H. Yu, N. Vaidya, V. Srinivasan y R. Choudhury (Eds.), (Vol. 6522, pp. 303-314): Springer Berlin / Heidelberg.
Ramesh, M. V., Kumar, S., y Rangan, P. V. (2009). Wireless Sensor Network for Landslide Detection. Documento presentado en International Conference on Wireless Networks (ICWN 09).
Reddy, A. M. V., Kumar, A. V. U. P., Janakiram, D., y Kumar, G. A. (2009). Operating Systems for Wireless Sensor Networks: A Survey. International Journal of Sensor Networks, Vol 5(No. 4). doi: 10.1504/IJSNET.2009.027631
Singh Faujadar, P. (2008). Energy Efficient Routing Protocols in Wireless Sensor Networks (WSN). Masters of Technology (Hons.) in Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Kharagpur, India. Recuperado de http://www.facweb.iitkgp.ernet.in/~adas/facad/03UG/Synopsis/03CS3006_Pawan_Singh_Faujadar.pdf
Tran-Quang, V., y Miyoshi, T. (2008). Adaptive Routing Protocol with Energy Efficiency and Event Clustering for Wireless Sensor Networks. IEICE Transactions on Communications, Vol. E91-B(No. 9), 2795-2805. doi: 10.1093/ietcom/e91-b.9.2795
Xiang, Y. L. (2008). Wireless Ad Hoc and Sensor Networks. Theory and Applications C. U. Press (Ed.) Yawut, C., y Kilaso, S. (2011). A Wireless Sensor Network for Weather and Disaster Alarm Systems
Documento presentado en International Conference on Information and Electronics Engineering Singapore.
ZigBee Alliance. (2011). ZigBee Specification Overview Recuperado el 23 de febrero, 2011, de http://www.zigbee.org