Design Framework for Heterogeneous Hardware and Software in Wireless Sensor Networks

International audienceWireless Sensor Networks are composed of many autonomous resource-constrained sensor nodes. Constrains are low energy, memory and processing speed. Nowadays, several limitations exist for heterogeneous Wireless Sensor Networks: various hardware and software are hardly supported at design and simulation levels. Meanwhile, to optimize a self-organized network, it is essential to be able to update it with new nodes, to ensure interoperability, and to be able to exchange not only data but functionalities between nodes. Moreover, it is difficult to make design space exploration, as accurate hardware-level models and network-level simulations have very different (opposite) levels. We propose a simulator-based on SystemC language-that allows such design space explorations. It is composed of a library of hardware and software blocks. More and more sophisticated software support is implemented in our simulator. As trend is to deploy heterogeneous nodes, various software levels have to be considered. Our simulator is also thought to support many levels: from machine code to high level languages

Simulation and optimization of energy consumption in wireless sensor networks

The great technique developments of embedded system in recent years have successfully enabled the combination of sensing, data processing and various wireless communication technologies all in one node. Wireless sensor networks (WSNs) that consist of many of such node have gained worldwide attention from academic institutions and industrial communities, since their applications are widespread in such as environment monitoring, military fields, event tracing/tracking and disaster detection. Due to the reliance on battery, energy consumption of WSNs has always been the most significant concern. In this paper, a mixed method is employed for the accurate energy evaluation on WSNs, which involves the design of a transaction-level system-level based SystemC simulation environment for energy exploration, and the building of an energy measurement system platform for the real world testbed node measurements to calibrate and validate both node energy simulation model and operation model. Elaborate energy consumption of several different node platform based networks are investigated and compared under different kinds of scenarios, and then comprehensive energy-saving strategies are also given after each case scenario for the developers and researchers who focus on the energy-efficient WSNs design. A genetic algorithm (GA) based optimization framework is designed and implemented using MATLAB for the energy aware WSNs. Due to the global search property of genetic algorithms, the optimization framework is able to automatically and intelligently fine tune hundreds/thousands of potential solutions to find the most suitable tradeoff among energy consumption and other performance metrics. The framework’s high efficiency and reliability of finding the tradeoff solutions among node energy, network packet loss and latency have been proved by tuning unslotted CSMA/CA algorithm parameters (used by non-beacon mode of IEEE 802.15.4) in our SystemC-based simulation via a weighted sum cost function. Furthermore, the framework is also available for the multi-scenario and multi-objective based optimization task by studying a typical medical application on human body. Keywords: Wireless sensor networks (WSNs), energy consumption, simulation/emulation, SystemC, testbeds, measurements, calibration, optimization, genetic algorithms, performance metrics, weighted sum cost function, multi-scenario and multi-objective optimization, Pareto-frontLes grandes évolutions de la technique de systèmes embarqués au cours des dernières années ont permis avec succès la combinaison de la détection, le traitement des données, et diverses technologies de communication sans fil tout en un nœud. Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) qui se composent d’un grand nombre de ces nœuds ont attiré l’attention du monde entier sur les établissements scolaires et les communautés industrielles, puisque leurs applications sont très répandues dans des domaines tels que la surveillance de l’environnement, le domaine militaire, le suivi des événements et la détection des catastrophes. En raison de la dépendance sur la batterie, la consommation d’énergie des réseaux de capteurs a toujours été la préoccupation la plus importante. Dans cet article, une méthode mixte est utilisée pour l’évaluation précise de l’énergie sur les réseaux de capteurs, ce qui inclut la conception d’un environnement de SystemC simulation base au niveau du système et au niveau des transactions pour l’exploration de l’énergie, et la construction d’une plate-forme de mesure d’énergie pour les mesures de nœud banc d’essai dans le monde réel pour calibrer et valider à la fois le modèle de simulation énergétique de nœud et le modèle de fonctionnement. La consommation d’énergie élaborée de plusieurs différents réseaux basés sur la plate-forme de nœud sont étudiées et comparées dans différents types de scénarios, et puis des stratégies globales d’économie d’énergie sont également données après chaque scénario pour les développeurs et les chercheurs qui se concentrent sur la conception des réseaux de capteurs efficacité énergétique. Un cadre de l’optimisation basée sur un algorithme génétique est conçu et mis en œuvre à l’aide de MATLAB pour les réseaux de capteurs conscients de l’énergie. En raison de la propriété de recherche global des algorithmes génétiques, le cadre de l’optimisation peut automatiquement et intelligemment régler des centaines de solutions possibles pour trouver le compromis le plus approprié entre la consommation d’énergie et d’autres indicateurs de performance. Haute efficacité et la fiabilité du cadre de la recherche des solutions de compromis entre l’énergie de nœud, la perte de paquets réseau et la latence ont été prouvés par réglage paramètres de l’algorithme CSMA / CA de unslotted (le mode non-beacon de IEEE 802.15.4) dans notre simulation basé sur SystemC via une fonction de coût de la somme pondérée. En outre, le cadre est également disponible pour la tâche d’optimisation basée sur multi-scénarios et multi-objectif par l’étude d’une application médicale typique sur le corps humain

Simulation et optimisation de la consommation énergétique de réseaux de capteurs sans fil

Les grandes évolutions de la technique de systèmes embarqués au cours des dernières années ont permis avec succès la combinaison de la détection, le traitement des données, et diverses technologies de communication sans fil tout en un nœud. Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) qui se composent d’un grand nombre de ces nœuds ont attiré l’attention du monde entier sur les établissements scolaires et les communautés industrielles, puisque leurs applications sont très répandues dans des domaines tels que la surveillance de l’environnement, le domaine militaire, le suivi des événements et la détection des catastrophes. En raison de la dépendance sur la batterie, la consommation d’énergie des réseaux de capteurs a toujours été la préoccupation la plus importante. Dans cet article, une méthode mixte est utilisée pour l’évaluation précise de l’énergie sur les réseaux de capteurs, ce qui inclut la conception d’un environnement de SystemC simulation base au niveau du système et au niveau des transactions pour l’exploration de l’énergie, et la construction d’une plate-forme de mesure d’énergie pour les mesures de nœud banc d’essai dans le monde réel pour calibrer et valider à la fois le modèle de simulation énergétique de nœud et le modèle de fonctionnement. La consommation d’énergie élaborée de plusieurs différents réseaux basés sur la plate-forme de nœud sont étudiées et comparées dans différents types de scénarios, et puis des stratégies globales d’économie d’énergie sont également données après chaque scénario pour les développeurs et les chercheurs qui se concentrent sur la conception des réseaux de capteurs efficacité énergétique. Un cadre de l’optimisation basée sur un algorithme génétique est conçu et mis en œuvre à l’aide de MATLAB pour les réseaux de capteurs conscients de l’énergie. En raison de la propriété de recherche global des algorithmes génétiques, le cadre de l’optimisation peut automatiquement et intelligemment régler des centaines de solutions possibles pour trouver le compromis le plus approprié entre la consommation d’énergie et d’autres indicateurs de performance. Haute efficacité et la fiabilité du cadre de la recherche des solutions de compromis entre l’énergie de nœud, la perte de paquets réseau et la latence ont été prouvés par réglage paramètres de l’algorithme CSMA / CA de unslotted (le mode non-beacon de IEEE 802.15.4) dans notre simulation basé sur SystemC via une fonction de coût de la somme pondérée. En outre, le cadre est également disponible pour la tâche d’optimisation basée sur multi-scénarios et multi-objectif par l’étude d’une application médicale typique sur le corps humain.The great technique developments of embedded system in recent years have successfully enabled the combination of sensing, data processing and various wireless communication technologies all in one node. Wireless sensor networks (WSNs) that consist of many of such node have gained worldwide attention from academic institutions and industrial communities, since their applications are widespread in such as environment monitoring, military fields, event tracing/tracking and disaster detection. Due to the reliance on battery, energy consumption of WSNs has always been the most significant concern. In this paper, a mixed method is employed for the accurate energy evaluation on WSNs, which involves the design of a transaction-level system-level based SystemC simulation environment for energy exploration, and the building of an energy measurement system platform for the real world testbed node measurements to calibrate and validate both node energy simulation model and operation model. Elaborate energy consumption of several different node platform based networks are investigated and compared under different kinds of scenarios, and then comprehensive energy-saving strategies are also given after each case scenario for the developers and researchers who focus on the energy-efficient WSNs design. A genetic algorithm (GA) based optimization framework is designed and implemented using MATLAB for the energy aware WSNs. Due to the global search property of genetic algorithms, the optimization framework is able to automatically and intelligently fine tune hundreds/thousands of potential solutions to find the most suitable tradeoff among energy consumption and other performance metrics. The framework’s high efficiency and reliability of finding the tradeoff solutions among node energy, network packet loss and latency have been proved by tuning unslotted CSMA/CA algorithm parameters (used by non-beacon mode of IEEE 802.15.4) in our SystemC-based simulation via a weighted sum cost function. Furthermore, the framework is also available for the multi-scenario and multi-objective based optimization task by studying a typical medical application on human body. Keywords: Wireless sensor networks (WSNs), energy consumption, simulation/emulation, SystemC, testbeds, measurements, calibration, optimization, genetic algorithms, performance metrics, weighted sum cost function, multi-scenario and multi-objective optimization, Pareto-fron

Simulation et optimisation de la consommation énergétique de réseaux de capteurs sans fil

Les grandes évolutions de la technique de systèmes embarqués au cours des dernières années ont permis avec succès la combinaison de la détection, le traitement des données, et diverses technologies de communication sans fil tout en un nœud. Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) qui se composent d un grand nombre de ces nœuds ont attiré l attention du monde entier sur les établissements scolaires et les communautés industrielles, puisque leurs applications sont très répandues dans des domaines tels que la surveillance de l environnement, le domaine militaire, le suivi des événements et la détection des catastrophes. En raison de la dépendance sur la batterie, la consommation d énergie des réseaux de capteurs a toujours été la préoccupation la plus importante. Dans cet article, une méthode mixte est utilisée pour l évaluation précise de l énergie sur les réseaux de capteurs, ce qui inclut la conception d un environnement de SystemC simulation base au niveau du système et au niveau des transactions pour l exploration de l énergie, et la construction d une plate-forme de mesure d énergie pour les mesures de nœud banc d essai dans le monde réel pour calibrer et valider à la fois le modèle de simulation énergétique de nœud et le modèle de fonctionnement. La consommation d énergie élaborée de plusieurs différents réseaux basés sur la plate-forme de nœud sont étudiées et comparées dans différents types de scénarios, et puis des stratégies globales d économie d énergie sont également données après chaque scénario pour les développeurs et les chercheurs qui se concentrent sur la conception des réseaux de capteurs efficacité énergétique. Un cadre de l optimisation basée sur un algorithme génétique est conçu et mis en œuvre à l aide de MATLAB pour les réseaux de capteurs conscients de l énergie. En raison de la propriété de recherche global des algorithmes génétiques, le cadre de l optimisation peut automatiquement et intelligemment régler des centaines de solutions possibles pour trouver le compromis le plus approprié entre la consommation d énergie et d autres indicateurs de performance. Haute efficacité et la fiabilité du cadre de la recherche des solutions de compromis entre l énergie de nœud, la perte de paquets réseau et la latence ont été prouvés par réglage paramètres de l algorithme CSMA / CA de unslotted (le mode non-beacon de IEEE 802.15.4) dans notre simulation basé sur SystemC via une fonction de coût de la somme pondérée. En outre, le cadre est également disponible pour la tâche d optimisation basée sur multi-scénarios et multi-objectif par l étude d une application médicale typique sur le corps humain.The great technique developments of embedded system in recent years have successfully enabled the combination of sensing, data processing and various wireless communication technologies all in one node. Wireless sensor networks (WSNs) that consist of many of such node have gained worldwide attention from academic institutions and industrial communities, since their applications are widespread in such as environment monitoring, military fields, event tracing/tracking and disaster detection. Due to the reliance on battery, energy consumption of WSNs has always been the most significant concern. In this paper, a mixed method is employed for the accurate energy evaluation on WSNs, which involves the design of a transaction-level system-level based SystemC simulation environment for energy exploration, and the building of an energy measurement system platform for the real world testbed node measurements to calibrate and validate both node energy simulation model and operation model. Elaborate energy consumption of several different node platform based networks are investigated and compared under different kinds of scenarios, and then comprehensive energy-saving strategies are also given after each case scenario for the developers and researchers who focus on the energy-efficient WSNs design. A genetic algorithm (GA) based optimization framework is designed and implemented using MATLAB for the energy aware WSNs. Due to the global search property of genetic algorithms, the optimization framework is able to automatically and intelligently fine tune hundreds/thousands of potential solutions to find the most suitable tradeoff among energy consumption and other performance metrics. The framework s high efficiency and reliability of finding the tradeoff solutions among node energy, network packet loss and latency have been proved by tuning unslotted CSMA/CA algorithm parameters (used by non-beacon mode of IEEE 802.15.4) in our SystemC-based simulation via a weighted sum cost function. Furthermore, the framework is also available for the multi-scenario and multi-objective based optimization task by studying a typical medical application on human body. Keywords: Wireless sensor networks (WSNs), energy consumption, simulation/emulation, SystemC, testbeds, measurements, calibration, optimization, genetic algorithms, performance metrics, weighted sum cost function, multi-scenario and multi-objective optimization, Pareto-frontLYON-Ecole Centrale (690812301) / SudocSudocFranceF

iMASKO: A Genetic Algorithm Based Optimization Framework for Wireless Sensor Networks

In this paper we present the design and implementation of a generic GA-based optimization framework iMASKO (iNL@MATLAB Genetic Algorithm-based Sensor NetworK Optimizer) to optimize the performance metrics of wireless sensor networks. Due to the global search property of genetic algorithms, the framework is able to automatically and quickly fine tune hundreds of possible solutions for the given task to find the best suitable tradeoff. We test and evaluate the framework by using it to explore a SystemC-based simulation process to tune the configuration of the unslotted CSMA/CA algorithm of IEEE 802.15.4, aiming to discover the most available tradeoff solutions for the required performance metrics. In particular, in the test cases different sensor node platforms are under investigation. A weighted sum based cost function is used to measure the optimization effectiveness and capability of the framework. In the meantime, another experiment is performed to test the framework’s optimization characteristic in multi-scenario and multi-objectives conditions