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• ADAPT
• algoritmo adattivo
• algoritmo offline
• consumo energetico
• inaffidabilità
• LEAP
• modello analitico
• reti di sensori
• wireless

Al giorno d'oggi l'informatica si sta evolvendo verso una sempre maggiore pervasività. Molti sono i nuovi campi di applicazione dove trova impiego: monitoraggio ambientale e industriale, sorveglianza, domotica, reti personali. Tra i fattori alla base di questo attualissimo trend, vi è lo sviluppo di una tecnologia: le reti di sensori wireless (Wireless Sensor Networks, WSN). Come evidente dal nome, si tratta di reti costituite da sensori, i quali misurano grandezze fisiche all'interno di un determinato ambiente, e
comunicano a un sink i dati ottenuti, mediante un canale wireless. È una tecnologia che gode di numerosi pregi: permette una semplice installazione, è poco invasiva nell'ambiente dove è impiegata, è estremamente flessibile permettendo il posizionamento dei nodi anche in luoghi di difficile accesso o in cui la cablatura risulterebbe impossibile.
Le reti di sensori wireless tuttavia presentano un problema, comune ad ogni dispositivo elettronico mobile: ciascun nodo di una WSN è infatti alimentato tramite una batteria, e dunque la durata di vita della rete è limitata. Non sempre è possibile ricorrere a soluzioni di recupero energetico (Energy Harvesting), né risulta sempre agevole – o addirittura possibile – la sostituzione della batterie stesse. Pertanto, allo scopo di permettere un funzionamento duraturo della rete, è necessario ricorrere ad accorgimenti
hardware e software.
È per queste ragioni che IEEE ha realizzato uno standard per reti di sensori wireless, 802.15.4, contenente le specifiche di un sistema di Power Management, basato sulla definizione di un duty cycle: tutti i nodi ricevono un pacchetto (detto beacon) a intervalli regolari, tramite cui si sincronizzano e impostano la durata di un periodo attivo, in cui possono comunicare tra loro e scambiarsi messaggi, e la durata di un periodo
inattivo, in cui si pongono in stato di sleep. In questo modo, ponendo il duty cycle sufficientemente basso, si riesce a contenere il consumo energetico.
Analisi sperimentali hanno però evidenziato che la soluzione realizzata in 802.15.4 comporta un effetto collaterale: aumentando il numero di dispositivi connessi alla rete si produce un sensibile calo nell'affidabilità della comunicazione, espressa in termini di delivery ratio, ossia nel rapporto fra il numero di pacchetti correttamente ricevuti dal sink e il numero complessivo di messaggi inviati dai nodi. È evidente che una affidabilità troppo bassa (fino al 20% nei casi peggiori) e insostenibile nella maggior parte delle applicazioni.
Studi su IEEE 802.15.4 hanno messo in luce che il problema risiede essenzialmente nella particolare realizzazione del protocollo di accesso al mezzo. In 802.15.4, infatti, i nodi utilizzano CSMA-CA come protocollo MAC: essendo questo basato su contesa, è lecito attendersi un peggioramento delle prestazioni all'aumentare del numero di dispositivi che tentano di accedere al canale wireless. In particolare, è stato dimostrato
che il principale fattore alla base dell'inaffidabilità di IEEE 802.15.4 consiste nel set di parametri indicati di default dallo standard per la configurazione del protocollo MAC:
settando in maniera diversa, e opportuna, questi parametri – che definiscono la durata e il numero degli stage di backoff e il numero di ritrasmissioni – è possibile ottenere una comunicazione affidabile, ossia è possibile ottenere una delivery ratio superiore o
uguale ad una soglia minima indicata dall'applicazione.
In ogni caso, la configurazione dei parametri non può avvenire in maniera arbitraria, in quanto la scelta dei valori incide non solo sull'affidabilità ma influenza notevolmente anche il consumo energetico e la latenza media sperimentata nella trasmissione dei pacchetti. La misura con cui questi parametri determinano i livelli di delivery ratio, ritardo e consumo energetico, dipende tuttavia da una molteplicità di elementi: il numero di dispositivi associati alla rete, il numero e la dimensione dei pacchetti scambiati, la perdita sul canale, gli istanti di generazione dei messaggi, ...
Al fine di raggiungere il miglior compromesso tra efficienza energetica, affidabilità e latenza, sono state sviluppate alcune soluzioni. Nel presente lavoro sono stati valutati e confrontati differenti approcci presenti in letteratura: a tal proposito sono state prese in considerazione soluzioni offline e soluzioni adattive. Fa parte del primo gruppo un algoritmo offline basato su un modello analitico di IEEE 802.15.4 slotted che, mediante una catena di Markov, permette di definire completamente il comportamento della
rete, e permette di risolvere il problema di ottimizzazione attraverso la risoluzione di
un complesso sistema di equazioni non lineari. La seconda categoria, invece, comprende soluzioni computazionalmente più leggere, adatte ad una esecuzione direttamente sui nodi sensori, che basano il loro funzionamento su misurazioni locali piuttosto che su procedimenti matematici. In particolare, è stato analizzato nel dettaglio ADAPT: un algoritmo adattivo che misura Beacon Interval per Beacon Interval la delivery ratio sperimentata dal nodo e effettua un opportuno tuning dei parametri per adeguare le misurazioni successive allo specifico vincolo di affidabilità imposto dall'applicazione.
Dalla valutazione delle prestazioni delle soluzioni che compongono lo stato dell'arte, è emerso che, sebbene ciascuna presenti pregi e difetti, l'unico algoritmo effettivamente utilizzabile in uno scenario reale è ADAPT. ADAPT infatti è l'unica soluzione presentata che riesce a rispettare i vincoli imposti dalle applicazioni, mantenendo basso il consumo energetico e garantendo rapidi tempi di convergenza e reazione; il tutto senza richiedere alcuna informazione a priori riguardo la tipologia di rete e di traffico.
Partendo da queste considerazioni, abbiamo esteso l'algoritmo ADAPT: abbiamo pertanto realizzato un nuovo algoritmo che implementa una semplice tecnica di apprendimento non supervisionato e che prende il nome di LEAP, Learning-based Access
Parameters tuning. LEAP permette inoltre di perfezionare ADAPT sotto altri punti di vista: ottimizzando il processo di decisione del set, la scelta compiuta da LEAP risulta essere più mirata e precisa. Pertanto, LEAP comporta valori di delivery ratio piu stabili e aderenti ai requisiti delle applicazioni. Tramite una dettagliata comparazione delle prestazioni di ADAPT e LEAP, si è dimostrato che LEAP in questo modo, permette un guadagno non trascurabile in termini di energia consumata e latenza, oltre che in termini di tempo di reazione al variare delle condizioni operative.

Il presente lavoro di tesi e così strutturato:

Il Capitolo 1 presenta lo standard IEEE 802.15.4, descrivendo le modalità di funzionamento del livello fisico e del livello MAC, le topologie di rete supportate e le tipologie di nodo, la struttura dei frame e del beacon interval, il protocollo di accesso al mezzo e i parametri MAC, le modalità di comunicazione diretta e indiretta, i meccanismi di associazione e disassociazione da rete.

Il Capitolo 2 presenta il problema dell'affidabilità in IEEE 802.15.4, evidenziando
l'impatto dei parametri MAC. Si compie inoltre una approfondita analisi dello stato dell'arte circa le soluzioni esistenti per la mitigazione del problema.

Nel Capitolo 3 si effettua la valutazione delle prestazioni di ciascuna delle soluzioni
precedentemente introdotte. Si presentano dunque i risultati di simulazioni compiute in una grande varietà di scenari diversi. Si compie altresì un approfondito confronto tra le soluzioni proposte, per determinare quale sia l'approccio migliore in ciascuno scenario presentato, e si traggono alcune considerazioni in termini di pregi e difetti.

Nel Capitolo 4, considerati i pregi e difetti di ogni metodo, si propone un nuovo approccio, con l'obiettivo di superare le limitazioni delle soluzioni presentate. Si definisce pertanto l'algoritmo LEAP e se ne fa un'analisi delle prestazioni, confrontandolo in particolare con l'algoritmo ADAPT.