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Seleccion de 10 Papers para el Examen de
Competencias
Sergio Daz
Octubre 16, 2015
Sergio Daz Presentacion Examen de Competencias
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachIntroduccion
Actualmente existen dos formas de hacer deteccion de fallas.
Proactiva: Donde cada nodo reporta su estado y el de sus
links periodicamente.Desventaja 1: Costos de computacion y comunicacion quereducen el tiempo de vida.Desventaja 2: La deteccion tiene latencia debido a que elmensaje es periodico.
Pasiva: La informacion util para la deteccion de fallas puedeser extraida de paquetes regulares enviados al sink.
Desventaja 1: Baja precision y no es escalable.
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachSBFD Componentes
Se propone SBFD (Sequence-Based Fault Detection) que tiene 4modulos:
IPT: In-network PacketTagging
NDB: Network Database
NPA: Network PathAnalysis
FDI: Fault Detection andIdentification
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachIPT: In-network Packet Tagging
Se usa el Fletcher Checksum Algorithm
El sink lo utiliza paramonitorea e identificar loscaminos
Su valor depende de lassecuencias de los IDs
Ex: {3,0,1,2}vs{3,1,0,2}dan valores diferentes dechecksum
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachNDB: Network Database
NDB guarda estadsticas asociadas con cada camino.
PAT: Nodo fuente,checksum, timestamp,frecuencia, lista de nodosdel path.
NAT: ID del nodo,timestamp
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachNPA: Network Path Analysis
Inicializacion NDB: Seinicializa con los caminosmas probables. El
algoritmo se corre sobreCTP.
Update NDB: NPAinspecciona el checksumde los paquetes que llegan
al sink.Si el camino existe seactualiza la NDB.Si el camino no existe yocurre 2 veces se enva
un mensaje de control.Sergio Daz Presentacion Examen de Competencias
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachFault Detection and Identification
Fault Detection
Si el camino del nodo fuenteal sink no cambia, entoncesno hay falla. Caso contrarioaplica.Si un mensaje llega por elcamino antiguo, entonce lafalla no era persistente.Caso contrario aplica.
Si la falla es persistente seidentifica el nodo divergentey sospechoso.
Si el timestamp es recientese tiene que el nodo estafuncionando.
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Failure Detection in Wireless Sensor Networks: A
Sequence-Based Dynamic ApproachFault Detection and Identification
Fault Identification.
Se envan mensajes decontrol de ida y vueltapara verificar el estado de
los nodos y de los links.
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Directional Diagnosis for Wireless Sensor NetworksVista General de DID
Node Tracing:
Sniffer dentro de losnodos
Node Collecting:Sink recolecta lainfo de los sniffers
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Directional Diagnosis for Wireless Sensor NetworksVista General de DID
Modelo deinferencia: Modelode probabilidadpara inferir las
causas de las fallas.
Prueba incremental:Si no se encuentrala causa entonces
se obtiene masinformacion deltracing collectingmodule.
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Paper Paper 2 Paper 3 Paper Paper 5 Paper 6 Paper 7 Paper 8 Paper 9 Paper 0
Directional Diagnosis for Wireless Sensor NetworksInformacion capturada por el sniffer
El sniffer captura elrelay list y el tracelist. En el paper seanaliza que nosobrepasa elrequeriemiento de
memoria para 1024nodos.
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p p p p p p p p p p
Directional Diagnosis for Wireless Sensor NetworksModelo de Inferencia Probabilistico
Los cuadrosnegros sonlas causas.Los cuadrosde otros
colores sonlos sntomas.Si el modelono encuentrala causa,entonces sepregunta por
nuevossntomas conel modulo deincrementalprobing.
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A self-adaptive fault-tolerant systems for a dependable
Wireless Sensor NetworksVista General de IDRS
MRP: Adapta laoperacion delprotocolo de
enrutamiento segunPacket SendingRate
RDA: Adapta segunel cambio del RSSI
RIRM: Da unsrespuesta segun laclasificacion de lafalla.
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A self-adaptive fault-tolerant systems for a dependable
Wireless Sensor NetworksRDA
Cuando c = 1se tiene que
hayinterferencia.No soloidentifica quehayinterferenciaDetermina si la
interferencia esfuerte, debil,corta o larga.
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A self-adaptive fault-tolerant systems for a dependable
Wireless Sensor NetworksRDA
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An autonomic bio-inspired algorithm for wireless sensor
network self-organization and efficient routingBiO4Sel
La probabilidad decada camino
depende de lacantidad deferomonas.
Las feromonas sonuna funcion de laenerga restante y elnumero de saltoshacia el sink.
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsMotivacion
Se desea que los nodos se puedan reprogramar para:Arreglar bugs en el codigo
Actualizar el sistema operativo y las aplicaciones
Adaptar el comportamiento de las aplicaciones
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsComponent-based Programming
Se basa en Component-based Programming que consiste en:Se disenan sistemas independientes que se comunican porinterfaces.
Se actualiza unicamente un sistema, no todo el binario.
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsREMOWARE - Middleware
No se actualiza la imagen binaria completa, se reconfigura laporcion de software necesaria.
El paper integra modelos de programacion y modelos dereconfiguracion. Como programar para que el codigo seareconfigurable?
REMOWARE (Middleware): Mitiga el costo de realizarsoftware updates sobre el aire.
Dunkel et al 2000: Permite realizar upgrades modulares enContiki OS en tiempo de ejecucion, es decir, actualizandounicamente una fraccion del software.
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsREMOWARE - Middleware
Es un middleware que soporta:
Preparacion del binario que se va a cargarDistribucion del codigo sobre el aireRuntime linkingAsignacion de memoria dinamicamenteRetencion del estado del sistema
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsREMOWARE - Middleware
Pasos para reprogramar sobre el aire.
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsREMOWARE - Middleware
Vista General
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Optimizing Sensor Network Reprogramming via in-situ
reconfigurable componentsREMOWARE - Middleware
Maquina de Desarrollo
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareMotivacion
Adaptabilidad del Software.Dinamica del ambiente impredecible.
Requerimientos cambiantes.
Escacez de recursos (Memoria).
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareProgramacion Orientada a Contexto
Contexto: Modelar la situacion a la cual el WSN software senecesita adaptar.Multiples contextos combinados al mismo tiempo determinancomo el software se debe adaptar.
El paper se basa en un ejemplo de seguimiento de animales.
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareProgramacion NO Orientada a Objetos
Uso de la variableglobal
base station reachable.Dficil: Debugging,mantenerlo,ampliarlo.
Modificar el codigoen un lugar requierecambios en otroslugares.
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwarePrincipios de Funcionamiento
Diferentes situacionescorresponden a
direfentes contextos.Funciones en capas(Layered Functions):Funciones cuyocomportamientocambia dependiendodel contexto,
transparente para elque llama la funcion.
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareCOnesC: Context-Oriented NesC
Seguimiento deAnimales.Sink alcanzable >Transmitir los datos.Sink No alcanzable > Guardar losdatos en la memoria.
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C O i d P i f Ad i Wi l
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareCOnesC: Context-Oriented NesC
Sink No Alcanzable.Se implementa lafuncion reportparaque guarde losdatos.
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C O i d P i f Ad i Wi l
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareCOnesC: Context-Oriented NesC
El contexto cambiadrasticamente elcomportamiento de laaplicacion.
Dependencia: Siahora el sink estaalcanzable verificarque el animal seestaba moviendo.Check: Antes deactivar el contextoalcanzable, verificarque hay suficienteenerga.
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C t t O i t d P i f Ad ti Wi l
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Context-Oriented Programming for Adaptive Wireless
Sensor Network SoftwareCOnesC: Context-Oriented NesC
Relaciona uncontexto con otro.
Trigger: Se activael contextoUnreachablecomoconsecuencias deque el contexto Lowha sido activado.
El paperimplementa untraductor deCONesC a NesCusando javacc.
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S lf Ad ti Middl f Wi l S N t k A
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Self-Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
Reference ArchitectureMotivacion
IBM definio un famework abstracto para sistemas IT capacesde auto-manejarse (2005).
Sistema autonomo: Es una coleccion de elementosautonomos.
Elemento autonomo: Se compone de un manejador autonomoy un recurso manejado.
Manjeador Autonomo: Realiza 4 actividades: Monitorear,Analizar, Planear y Ejecutar (MAPE-K)
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Self Adapti e Middle are for Wireless Sensor Net orks A
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Self-Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
Reference ArchitectureMAPE-K
Monitorear: Los elementos recolectan informacion importantea traves de los sensores para conocer el estado actual del
sistema.
Analizar: Se biscan sntomas del comportamiento actual y eldeseado.
Planear: Decide si es necesario adaptar el sistema.
Ejecucion: Se implementan los cambios necesarios en elsistema.
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Self Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
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Self-Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
Reference ArchitectureGoal Management Layer
Application Manager: Monitorear los datos sensados y ajustarlos requerimientos de la aplicacion.
Adaptation Policies Manager: Definir las polticas de
adaptacion y enviarla a las capas de NML y SML.Inspection Manager: Recibir una realimentacion de laadaptacion de la red.
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Self Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
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Self-Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
Reference ArchitectureNetwork MAPE-K Layer
Network Monitor:Monitorea la informacionde contexto y la enva alanalizador de la red.
Network Analyser:Detecta sntomas paradeterminar la necesidadde adaptacion.
Network Planner: Planeauna nueva configuracionuna vez que recibe unapeticion del networkanalyser.
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Self Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
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Self-Adaptive Middleware for Wireless Sensor Networks : A
Reference ArchitectureSensor MAPE-K Layer
Sensor Manager: Manejael comportamiento de losnodos.
Sensor Analyser:Recolecta informacion decontexto y detectasntomas
Sensor Planner: Planeauna reconfiguracion unavez que una anomala esdetectada.
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
for Wireless Sensor NetworksMotivacion
Reprogramacion sobre el aire.
Actualizar el software del nodo
Corregir bugs del software
Corregir bugs de seguridad
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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Elon: Enabling Efficient and Long Term Reprogramming
for Wireless Sensor NetworksProblemas
Problemas asociados.
El tamano del codigo a transmitir no puede ser muy grande.
Reiniciar el nodo para que tome los cambios es costoso,implica correr nuevamente algoritmos de auto-configuracion.
Es deseable evitar escribir en memoria flash porque consumeenerga. MSP430F1611 opera en 1.8 v, pero cuando escribe
en flash gasta 2.7 v. (Solamente se puede reprogramar enflash en los primeros 23% de tiempo de vida de la red.)
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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Elon: Enabling Efficient and Long Term Reprogramming
for Wireless Sensor NetworksContribucion del paper
Contribucion.
(Disminuir el tamano del codigo): Define Componentes
Reemplazables que necesitan ser constantementereprogramados. El kernel no cambia tanto, la aplicacion s.Limita los modulos que luego se pueden reemplazar.
Solamente se reinicia el componente reemplazable.
El codigo reemplazable es escrito en la memoria RAM, paraevitar el gasto de energa.
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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Elon: Enabling Efficient and Long Term Reprogramming
for Wireless Sensor NetworksDefinir Componentes Reemplazables.
Componente Reemplazable: Consiste de Codigo reemplazable,Datos reemplazables.
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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Elon: Enabling Efficient and Long Term Reprogramming
for Wireless Sensor NetworksSystem Interfaces.
Las interfaces de sistema son lmites entre el componentereemplazable y componentes del kernel.
Las aplicaciones necesitan identificar las interfaces del sistemapara aceder a los servicios del kernel.
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Elon: Enabling Efficient and Long-Term Reprogramming
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g g p g g
for Wireless Sensor NetworksReinicio Parcial.
Reiniciar parcialmente para no tener que volver a realizarauto-configuracion.
El codigo reemplazable se posiciona en la RAM El codigocabe en la RAM? Depende de la complejidad de la aplicacion.
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An alternative Clustering Scheme in WSN
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An alternative Clustering Scheme in WSN
El algoritmo se basa en informacion local.
Creacion de ClustersDeteccion y Correccion de fallas en Clusters
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An alternative Clustering Scheme in WSN
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gCreacion de Clusters
Se usa logica difusa.
Metrica: Energa, centralidad del nodo y distancia local delnodo.El nodo con mayor metrica es el CH, tambien lista los nodosCMs en orden de mayor a menor metrica para conocer los
Backup CHs.
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An alternative Clustering Scheme in WSN
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gCDeteccion y correccion de fallas.
Los CM incluyen lametrica en susmensajes al CHpara actualizar lalista.
Los CH revisanconstantemente susmetricas, si no esmayor de un
threshold seleccionaun BCH de su lista.
Se usa TDMA paraverificar si el CH yCMs estan vivos.
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A General Self-Organized Tree-Based Energy-Balance
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Routing Protocol forWireless Sensor NetworkFases del Algoritmo de arbol
Algoritmo para la creacion de arbol con 4 etapasEs distribuido
Incluye balanceo de carga
Fase Inicial.
Fase de contruccion del arbol
Fase de transmision y recoleccion de datos auto-organizada
Fase de intercambio de informacion
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A General Self-Organized Tree-Based Energy-Balance
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Routing Protocol forWireless Sensor NetworkFase Inicial
El sink broadcast un mensaje informando: Tiempo de inicio,la duracion del tiempo de slot y el numero de nodos.
Los nodos calculan su energa restante. Se enva un beaconcon la energa y la posicion. Los nodos conocen sus vecinos.
Cada nodo enva la informacion de sus vecinos.
Al finalizar esta etapa el nodo conoce SUS vecinos, y los
vecinos de sus vecinos.
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A General Self-Organized Tree-Based Energy-Balance
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Routing Protocol forWireless Sensor NetworkFase de contruccion del arbol
El sink selecciona un nodo root y broadcast su ID y suposicion.Cada nodo selecciona un padre usando la energa restante y ladistancia.
La distancia entre el padre y el sink debe ser menor que ladistancia entre el nodo y el sink. Sink < padre < nodo.
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