Дослідження моделей та методів оптимізації енерговитрат систем Інтернету речей

Abstract

У дисертаційній роботі проведено аналіз існуючих протоколів для систем Інтернету речей на методи і моделі оптимізації енерговитрат, оскільки велика кількість пристроїв застосовують у якості джерела живлення акумулятори або одноразові батареї, які необхідно регулярно заряджати або міняти. Через це можлива ситуація коли пристроїв стане багато і витрати часу на заміну джерела живлення нівелюватимуть корисність пристрою у спрощенні житті людини. Існуючі протоколи Інтернету речей можна розділити на дві категорії: протоколи передачі сигналів та протоколи структури даних. До протоколів передачі сигналів відносяться: Wi-Fi, Bluetooth, NB-IoT, ZigBee, 6LoWPAN, WirelessHART та Matter. Через те, що Matter не має власних особливостей для передачі сигналів, а використовує мережі Wi-Fi та ZigBee, то він виключений з цього дослідження, оскільки результати його ефективності можна отримати з результатів протоколів Wi-Fi та ZigBee. Протоколами структури даних є: HTTP, SOAP, XMPP, STOMP, CoAP, MQTT. В процесі аналізу для протоколів передачі сигналів визначено структуру типового пакету даних та усі наявні в них методів оптимізації енерговитрат. Аналіз структури пакету даних дозволяє визначити обсяги технічних даних, що дозволить провести аналіз споживання енергії на основі загальної кількості інформації, що передається. На основі аналізу протоколів передачі сигналів виявлено методи оптимізації, що наявні в них та розподілені за категоріями: керування часом активності пристрою; керування частотними характеристиками передачі; керування потужністю передавача; керування пакетами даних; керування маршрутизацією. Протоколи ZigBee та WirelessHART мають методи оптимізації за всіма наявними категоріями. Протоколи Wi-Fi, 6LoWPAN мають по 4 категорії методів оптимізації. Bluetooth та NB-IoT мають по 3 категорії оптимізації. Найкращі показники у методів оптимізації, що відносяться до критерію «Керування часом активності пристрою», що зумовлено повним відключенням пристрою на певні проміжки часу, поки не настає момент збору даних та відправки їх до центру обробки. Над протоколами структури даних був проведений аналіз впливу форматування інформації на загальний розмір пакету даних. Для аналізу були сформовані три пакети даних з різним наповненням: числові дані, текстові дані, змішані дані. Ці пакети були приведені до форматів встановленні протоколами структури даних та порівняно їх розмір. Найкращі показники має протокол MQTT, але оскільки він вимагає постійної активності пристрою для підтримки каналу зв’язку, то оптимальніше використати протокол CoAP, що не має такої вимоги та має найближчі показники до MQTT. Оскільки протоколи структури даних мають працювати у парі з протоколами передачі сигналів, то була виконана перевірки загальних розмірів пакетів у парах кожен-з-кожним. Найгірші результати має протокол Zigbee у комбінації з SOAP або XMPP через те що у протоколах SOAP та XMPP є надмірність через подвійний опис змінних, через що дані не вміщуються в одному пакеті ZigBee і необхідно застосовувати декілька пакетів між якими розділяться усі данні. Найкращі результати виявлені у комбінації NB-IoT з MQTT. Вважаючи обмеження MQTT доцільніше застосування NB-IoT у парі з CoAP. Оскільки усі протоколи передачі сигналів мають у собі вимогу до захисту інформації при передачі, то було проведено аналіз впливу шифрування кожного протоколу на кінцеві розміри пакету даних. Згідно з результатами в кожному протоколі необхідно проводити доповнення технічними даними інформації, аби вона розміри повідомлення для шифрування були кратними до розміру ключа. В середньому обсяги доповнення складають близько 26% відносно обсягів інформації, що передається. Вплив на загальний розмір пакету складає близько 10% для протоколів Wi-Fi, ZigBee, WirelessHART, 6LoWPAN. Для Bluetooth складає 16%, а для NB-IoT – 20%. Більший обсяг доповнень пов’язаний з меншим обсягом технічних даних у протоколах Bluetooth та NB-IoT. На основі математичного рішення розроблене програмне забезпечення, що дозволяє обрати протоколи вказавши характеристики системи, що необхідно побудувати. Результати роботи програми є рекомендаційними і не обов’язковими для застосування, якщо є невраховані розбіжності між можливостями протоколів та системою Інтернету речей. The dissertation analyzes existing protocols for Internet of Things systems for methods and models for optimizing energy consumption, since a large number of devices use accumulators or disposable batteries as a power source, which must be regularly charged or changed. Because of this, a situation is possible when there will be many devices and the time spent on replacing the power source will negate the usefulness of the device in simplifying human life. Existing Internet of Things protocols can be divided into two categories: signal transmission protocols and data structure protocols. Signal transmission protocols include: Wi-Fi, Bluetooth, NB-IoT, ZigBee, 6LoWPAN, WirelessHART and Matter. Since Matter does not have its own features for signal transmission, but uses Wi-Fi and ZigBee networks, it is excluded from this study, since the results of its efficiency can be obtained from the results of Wi-Fi and ZigBee protocols. The data structure protocols are: HTTP, SOAP, XMPP, STOMP, CoAP, MQTT. During the analysis, the structure of a typical data packet and all the energy optimization methods available in them were determined for the signal transmission protocols. Analysis of the data packet structure allows you to determine the volume of technical data, which will allow you to analyze energy consumption based on the total amount of information transmitted. Based on the analysis of the signal transmission protocols, the optimization methods available in them were identified and distributed by categories: device activity time management; transmission frequency characteristics management; transmitter power management; data packet management; routing management. The ZigBee and WirelessHART protocols have optimization methods for all available categories. The Wi-Fi and 6LoWPAN protocols have 4 categories of optimization methods each. Bluetooth and NB-IoT have 3 categories of optimization each. The best indicators in optimization methods related to the criterion "Device activity time management", which is due to the complete shutdown of the device for certain periods of time until the moment of data collection and sending it to the processing center. The data structure protocols were analyzed for the impact of information formatting on the total size of the data packet. For the analysis, three data packets with different contents were generated: numeric data, text data, mixed data. These packets were converted to the formats established by the data structure protocols and their sizes were compared. The MQTT protocol has the best indicators, but since it requires constant device activity to maintain the communication channel, it is more optimal to use the CoAP protocol, which does not have such a requirement and has the closest indicators to MQTT. Since data structure protocols must work in pairs with signaling protocols, the total packet sizes were checked in pairs of each-with-each. The worst results are achieved by the Zigbee protocol in combination with SOAP or XMPP because the SOAP and XMPP protocols have redundancy due to double description of variables, which means that the data does not fit in one ZigBee packet and it is necessary to use several packets between which all the data will be divided. The best results were found in the combination of NB-IoT with MQTT. Considering the limitations of MQTT, it is more expedient to use NB-IoT in combination with CoAP. Since all signaling protocols have a requirement for information protection during transmission, an analysis of the impact of encryption of each protocol on the final size of the data packet was conducted. According to the results, in each protocol it is necessary to supplement the technical data of the information so that the size of the message for encryption is a multiple of the key size. On average, the amount of supplementation is about 26% relative to the amount of information transmitted. The impact on the total size of the packet is about 10% for the Wi-Fi, ZigBee, WirelessHART, 6LoWPAN protocols. For Bluetooth, it is 16%, and for NB-IoT – 20%. The larger volume of additions is associated with a smaller volume of technical data in the Bluetooth and NB-IoT protocols. Based on the mathematical solution, software has been developed that allows you to select protocols by specifying the characteristics of the system that needs to be built. The results of the program are recommendatory and not mandatory for use if there are unaccounted for discrepancies between the capabilities of the protocols and the Internet of Things system.