A self-organizing management platform for wireless sensor networks

Abstract

Through advances in sensor, networking, semiconductor and energy storage technologies, Wireless Sensor Networks (WSNs) are increasingly being deployed in many important applications to enable users to access information about the physical world. As a result, WSNs role as one of key components of the Internet Of Things. However, the increase of number of sensors, the number of sensor types, and the number of applications will make very difficult for the management systems of WSNs. In this thesis, we propose a self organizing management platform designed to ensure sensor nodes and user applications are set up and running as intended. Our management platform, called DISON (DIstributed Self Organizing Network) uses a multilevel management schema to provide scalability for large sensor networks. We show how sensor nodes self adapt to the changes in network resources and application requirements and how network resources are coordinated efficiently among groups of adjacent sensor nodes. For flexibility, our platform are implemented and performed in an independent layer and interact with the user application and network protocols through public interfaces. This helps our platform to be easily integrated to an existing or a new application. A set of management data models and protocols are developed to validate the efficiency of the proposed platform in resolving challenging management problems in both single and shared sensor networks. Finally, in order to qualitatively evaluate our platform, we present two case studies, one with a single sensor network and another with a shared sensor network, where DISON was used to coordinate network resources and application requirements. The results from extensive experiments show that using DISON can bring a dramatic improvement to the scalability, the stability, the efficiency, the reliability and the flexibility of WSNs.

Gracias a los avances en la tecnología de sensores, redes, semiconductores y almacenamiento de energía, el uso de las redes de sensores inalámbricos (WSNs) ha augmentado notablemente en los últimos años con la aparación de multitud de nuevas aplicaciones que permiten a los usuarios acceder a la información sobre el mundo físico. Como resultado, las WSNs son uno de los componentes clave en la Internet of Things. Sin embargo, el aumento del número de sensores, la diversidad de sensores, y del número de aplicaciones hará muy difícil para los sistemas de gestión de redes inalámbricas de sensores. En esta tesis, se propone una plataforma de gestión auto-organizativa diseñada para asegurar que los nodos sensores y aplicaciones de usuario estén siempre configurados y funcionando según lo previsto. Nuestra plataforma de gestión, llamada DISON (DIstributed Self Organizing Network), utiliza un esquema de gestión de varios niveles para proporcionar escalabilidad en redes de sensores de gran tamaño. Mostramos cómo los nodos sensores se auto-adaptan a los cambios en los recursos de la red y en los requisitos de las aplicaciones y cómo los recursos de red se coordinan de manera eficiente entre grupos de nodos de sensores adyacentes. Para una mayor flexibilidad, nuestra plataforma se implementa y materializa en una capa independiente que interactúa con la aplicación de usuario y los protocolos de red a través de interfaces públicas. Esto ayuda a nuestra plataforma a integrarse fácilmente a una aplicación ya existente o a una nueva. Un conjunto de modelos de datos y protocolos de gestión se han desarrollado para validar la eficacia de la plataforma propuesta en la resolución de problemas de gestión de desafío en tanto las redes individuales y compartidas de los sensores. Por último, con el objetivo de evaluar nuestra plataforma, presentamos dos estudios de caso, uno con una red individual de sensores y otra con una red compartidas de sensores, donde se utilizó DISON para coordinar los recursos de red y aplicaciones de usuario. Los resultados de extensos experimentos muestran que el uso de DISON puede aportar una mejora dramática a la escalabilidad, la estabilidad, la eficiencia, la fiabilidad y la flexibilidad de WSN.