A Sample-Driven Channel Model for Developing and Testing Practical WSN Applications

• Authors: Gburzyński Paweł

Title variants

PL

Model kanału radiowego oparty na próbkach sygnału dla testowania aplikacji bezprzewodowych sieci sensorów

• Languages of publication: EN PL

Abstracts

EN

We present a generic, wireless channel model, parametrized by real-life sample data, intended for simulation of Wireless Sensor Networks (WSN) for the purpose of pre-deployment testing and verification. The model is plugged into a virtual execution environment enabling us to execute the full WSN application, including its associated external programs (jointly dubbed the Operational Support System, or OSS), which thus can be conveniently developed and authoritatively tested in their target (albeit virtual) setup without the need to run a real instance of the network. We illustrate the advantage of this approach (focusing on the channel model) with an application in which the closeness of the virtual environment to its real-life counterpart is particularly important, namely, an indoor location tracking system.

PL

W artykule zaprezentowano generyczny model kanału radiowego parametryzowany próbkami sygnału pobranymi z otoczenia. Model jest przeznaczony do wykorzystania w symulacji bezprzewodowych sieci sensorowych, dla weryfikacji oraz testowania poprzedzającego fizyczną instalację. Charakter modelu pozwala na skonfigurowanie go w system wirtualnego wykonania, co umożliwia wirtualne wykonanie pełnej aplikacji sieciowej, włącznie z jej zewnętrznymi programami interfejsu z użytkownikiem. Dzięki temu aplikacja sieciowa oraz rzeczone programy zewnętrzne mogą być wygodnie projektowane, tworzone i następnie weryfikowane w środowisku wirtualnym, bez uciążliwej konieczności instalowania fragmentów rzeczywistej sieci. Wykazano zalety prezentowanego podejścia na przykładzie aplikacji, w której zgodność modelu kanału radiowego z rzeczywistością jest szczególnie istotna, a mianowicie w systemie lokalizacji wewnątrz budynków.

Keywords

EN

wireless communication; simulation; channel models

PL

komunikacja bezprzewodowa; symulacja; modele kanałów radiowych

• Publisher: Akademia Finansów i Biznesu Vistula w Warszawie
• Journal: Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
• Year: 2018
• Issue: 59(2) Informatyka
• Pages: 30-41

Contributors

author

Gburzyński Paweł

• Akademia Finansów i Biznesu Vistula

References

• Chrysikos T., Georgopoulos G., Kotsopoulos S. (2011), Wireless channel characterization for a home indoor propagation topology at 2.4 ghz, (in:) Wireless Telecommunications Symposium (WTS), IEEE.
• Fryziel M., Loyez C., Clavier L., Rolland N., Rolland P.A. (2002), Path-loss model of the 60-ghz indoor radio channel, “Microwave and Optical Technology Letters”, Vol. 34, No. 3.
• Haneda K., Jarvelainen J., Karttunen A., Kyro M., Putkonen J. (2015), A statistical spatio-temporal radio channel model for large indoor environments at 60 and 70 ghz, “Antennas and Propagation, IEEE Transactions on”, Vol. 63, No. 6.
• Boban M. (2014), Realistic and efficient channel modeling for vehicular networks, arXiv preprint arXiv:1405.1008.
• Abbas T., Sjöberg K., Karedal J., Tufvesson F. (2015), A measurement based shadow fading model for vehicle-to-vehicle network simulations, “International Journal of Antennas and Propagation”.
• Ryckaert J., De Doncker P., Meys R., de Le Hoye A., Donnay S. (2004), Channel model for wireless communication around human body, “Electronics Letters”, Vol. 40, No. 9.
• Fort A., Desset C., De Doncker P., Wambacq P., Van Biesen L. (2006), An ultra-wideband body area propagation channel model-from statistics to implementation, “Microwave Theory and Techniques, IEEE Transactions on”, Vol. 54.
• Boers N.M., Chodos D., Gburzyński P., Guirguis L., Huang J., Lederer R., Liu L., Nikolaidis I. Sadowski C., Stroulia E., The smart condo project: services for independent living, “E-Health, assistive technologies and applications for assisted living: challenges and solutions”, IGI Global.
• Gburzyński P., Olesiński W., Van Vooren J., A WSN-based, RSS-driven, real-time location tracking system for independent living facilities, (in:) 13-th International Joint Conference on e-Business and Telecommunications, Lisbon, Portugal.
• Whitehouse K., Tolle G., Taneja J., Sharp C., Kim S., Jeong J., Hui J., Dutta P., Culler D. (2006), Marionette: using RPC for interactive development and debugging of wireless embedded networks, (in:) Proceedings of the 5th International Conference on Information Processing in Sensor Networks, ACM.
• Levis P., Culler D. (2002), Maté: A tiny virtual machine for sensor networks, “ACM Sigplan Notices”, Vol. 37, No. 10.
• Fok C.-L., Roman G.-C., Lu C. (2005), Rapid development and flexible deployment of adaptive wireless sensor network applications, (in:) Distributed Computing Systems, 2005. ICDCS 2005. Proceedings. 25th IEEE International Conference on, IEEE.
• Gburzyński P., Olesiński W. (2008), On a practical approach to low-cost ad hoc wireless networking, “Journal of Telecommunications and Information Technology”, Jan.
• Boers N., Gburzyński P., Nikolaidis I., Olesiński W. (2010), Developing wireless sensor network applications in a virtual environment, “Telecommunication Systems”, Vol. 45, No. 2-3.
• Texas Instruments (2014), “CC1100 Single Chip Low Cost Low Power RF Transceiver”, Document SWRS038D.
• Mahrenholz D., Ivanov S. (2004), Real-time network emulation with ns-2, (in:) Proceedings of Eighth IEEE International Symposium on Distributed Simulation and Real-Time Applications.