Використання дисперсії Аллана для ідентифікації нормальної роботи сенсорних вузлів

Abstract

Під час передачі даних вимірювань у кіберфізичних системах та інтернеті речей існує загроза як виходу з ладу сенсорних вузлів, так і несанкціонованого втручання у роботу системи. Враховуючи велику кількість таких вузлів та обмеження з боку енергоспоживання, що обмежує трафік та обчислювальні ресурси систем, а також потребу повної автоматизації їхньої роботи з огляду на економічну недоцільність обслуговування, виникає потреба в розробці та удосконалені методів контролю роботи сенсорних вузлів. Пропонується використовувати один зі статистичних методів дослідження стохастичних процесів у часових послідовностях, що представляють реалізації випадкових результатів вимірювання — дисперсію Аллана або загальніше поняття структурних функцій. Перевагою цього методу є придатність обчислювати статистичні характеристики нестаціонарних процесів та визначали спектральні залежності різних видів шуму, при цьому обчислювальні витрати є доволі помірними. В роботі проведено застосування дисперсії Аллана для обробки модельних даних температури та вологості з давача системи інтернету речей на базі Arduino, обчислені залежності відхилення Аллана та схожих модифікацій в залежності від інтервалу усереднення. Для типових режимів роботи вимірювачів в системі Інтернету речей залежності відхилення Аллана відповідають типу шуму «випадкові блукання», що підтверджується розрахунками на різних інтервалах вимірювання. Досліджено вплив різних видів шуму на хід цих залежностей та вибрано мінімальний набір параметрів, які можуть за обмеженого масиву даних характеризувати нормальний процес вимірювання або можливі природні та штучні порушення нормальної роботи. Вказано на можливість розділення процесу статистичної обробки між сенсорним вузлом і контролером мережі Інтернету речей, що дозволить зменшити трафік і, відповідно, витрати енергії сенсорним вузлом.

In cyberphysical systems and the Internet of Things (IoT) the threat of failure of sensor nodes as well the threat of unau-thorized interference during the transmission of measurement data exists. Thus, the need to develop and improve methods of monitoring sensor nodes is relevant given the large number of such nodes, energy constraints that limit traffic and compu-ting resources of systems, as well as the need for full automation of work due to the economic inexpediency of their mainte-nance. It is proposed to use one of the statistical methods, namely the Allan variance or a more general concept of structural functions, to study stochastic processes in time sequences representing the implementation of random measurement results in such systems. The ability to calculate the statistical characteristics of nonstationary processes and to determine the spec-tral dependences of various kinds of noise at moderate computational costs is the advantage of that method. The use of Allan dispersion to process model temperature and humidity data from Arduino-based sensors in the Internet of Things system is considered. The dependences of Allan deviation and its modifications as functions of various averaging interval are calculated. For the typical modes of operation of the considered sensors in the Internet of Things applications the dependences of the Allan deviation correspond to the type of noise "Random Walk FM". It is confirmed by calculations at different measurement intervals. The influence of different types of noise on these dependences is investigated. The mini-mum set of parameters that can with a limited data set characterize the normal measurement process, possible malfunction-ing or natural and artificial interference to normal operation was chosen. The possibility of splitting the process of statistical processing between the sensor node and the controller of the Internet of Things is indicated, which will reduce the traffic and the appropriate energy consumption of the sensor node.