МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ
advertisement
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ А.В. Дрындин Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет), г. Москва E-mail: alexiydr@rambler.ru В работе исследуются процессы в информационно-измерительных системах (ИИС), а именно – в мобильных ИИС с независимым или смешанным питанием, отличающихся присутствием в их структуре автономных интеллектуальных узлов (измерителей, датчиков) на основе микропроцессорной техники. Предполагается, что каждый автономный интеллектуальный узел в общем случае может обеспечивать регистрацию сигналов с первичных преобразователей, их предварительную обработку, преобразование в цифровую форму, имеет возможность накапливать данные в ограниченном объеме, а также взаимодействовать с другими узлами и/или с выделенным блоком управления и визуализации с использованием проводных или беспроводных каналов. Рассматриваемое архитектурное решение применяется в системах измерения и контроля параметров работы крупноразмерных установок, измерения пространственных характеристик событий и явлений (например, сейсмических) на некоторой территории, устройствах слежения за параметрами движения транспортных средств и т.д. [1]. Функциональные возможности интеллектуальных узлов в существенной степени определяют характеристики всей системы, как измерительного устройства. Например, соотношение между пропускной способностью коммуникационных каналов узла и объемом локальной памяти для буферизации данных измерений, передаваемых другим узлам, определяет максимальную скорость регистрации сигналов, при которой еще не будет происходить потерь. Набор поддерживаемых узлом протоколов синхронизации непосредственно влияет на точность и согласованность измерений всей системы в целом. Конкретные решения по функционалу обычно принимаются на этапе проектирования исходя из требований к вновь разрабатываемой ИИС. Кроме того, современные аппаратные и программные средства позволяют выполнять реконфигурирование и репрограммирование автономных узлов уже в ходе эксплуатации ИИС в случае изменения требований или условий ее работы. С другой стороны, на функциональные возможности узла влияет ограниченность ресурсов используемой аппаратно-программной платформы, конечное время истощения источников питания, процессы деградации компонентов (в частности, флэш-памяти при интенсивном ее использовании). В ряде случаев требуется реализовать в ИИС возможности по автоматической самоадаптации к изменениям условий эксплуатации, к истощению ресурсов и выходу отдельных узлов из строя. Задача функциональной адаптации может быть сформулирована следующим образом: путем самоадаптации распределения между автономными узлами функциональных возможностей, алгоритмов и конфигураций ИИС требуется обеспечить максимальное время работы ИИС с сохранением ее точностных, скоростных и других характеристик в заданных требованиями интервалах и с учетом заданных ограничений на ресурсы автономных узлов. К распределяемым функциональным возможностям можно отнести, в частности, сервисы эталона синхронизации, определения местоположения (локализации), предварительной обработки и накопления данных, маршрутизации данных, обеспечения безопасности и т.д. [2]. Исследование процессов самоадаптации выполняется с использованием разработанной в среде OMNET++ [3] имитационной модели распределенной ИИС, функционирующей в определяемых параметрами внешних условиях. В ходе вычислительных экспериментов производится расчет статистических оценок таких характеристик функционирования ИИС, как энергия, потребляемая от источников питания за время проведения серии измерений, число циклов «стирания–записи» блоков накопителей данных измерений на основе флэш-памяти. В совокупности с оценками того или иного исследуемого алгоритма адаптации (время сходимости, объем памяти, требуемой для хранения модели состояния ИИС и внешних условий и др.) это дает возможность сравнивать вновь создаваемые алгоритмы друг с другом с точки зрения эффективности применения в мобильных распределенных ИИС [4]. Результаты моделирования могут быть использованы при проектировании комплексов мобильных измерителей со средствами интеркоммуникации, мобильных средств телеизмерений, сенсорных сетей, «умной пыли» (smart dust) и других мобильных ИИС, а также для отработки методик проведения измерений с учетом влияния процессов адаптации на метрологические характеристики ИИС. Литература 1. Раннев Г.Г. Измерительные информационные системы. – М.: Академия, 2010. – 336 с. 2. Handbook of Sensor Networks / ed. by M. Ilyas and I. Mahgoub. – CRC Press LLC, 2005. – 774 c. 3. OMNET++ INET Framework. // http://www.omnetpp.org. 4. Добронравов О.Е., Дрындин А.В. Разработка математического обеспечения накопителя данных измерений мобильных цифровых информационно-измерительных систем. // IX научно-практическая конференция «Современные информационные технологии в управлении и образовании», М: ФГУП НИИ «Восход», 2010.
