Auslegung von Wireless Sensor Nodes (WSNs) und ausgeführten Algorithmen für effizientere Zustandsüberwachungssysteme
Planen, testen und optimieren Sie die Verfügbarkeit von WSNs unter Beachtung der Algorithmen und resultierender Datenübertragung bevor das erste Gerät im Feld steht.
Das Problem
Die Verfügbarkeit (Uptime) von WSNs ist abhängig von ihrem Energieverbrauch sowie der aus der Umgebung gewonnen Energie. Der Energieverbrauch wiederum hängt von den ausgeführten Algorithmen (lokales Rechnen) sowie der Menge an übertragenen Daten ab. Typischerweise können Probleme der Zustandsüberwachung mit verschiedensten Algorithmen gelöst werden – die aber sehr unterschiedliche Ausführungszeiten und Energiebedarf haben können. Typischerweise wird vorab die Klassifikationsgenauigkeit diverser Varianten erhoben. Aufgrund des Aufwandes der Umsetzung werden dann aber meist nur wenige Algorithmen tatsächlich auf dem WSN implementiert und der Ausführungszeit und Energieverbrauch gegeneinander verglichen. Das führt zu Entscheidungen auf mangelhafter Grundlage und zu suboptimalen Verfügbarkeiten.Unsere Fähigkeit
Das MCL unterhält einen WSN Simulations- und Analyse-Framework, mit dem Algorithmen automatisch auf Mikrocontrollern ausgeführt und Ihre Ausführungszeit sowie Energieverbrauch gemessen werden kann. Diese Ergebnisse fließen dann wiederum in eine realitätsnahe Simulation der Wireless Sensor Nodes (WSNs) unter realitätsnahen Applikationsbedingungen ein.Ihr Mehrwert
Wir kartieren Ihren (WSN & Algortihmus)-Lösungsraum – effizient und akkurat. Sie erhalten einen umfassenden Bericht der als Grundlage für eine Produktentscheidung dienen kann. Sie können sich im weiteren auf die besten Lösungsvarianten konzentrieren.
Unsere Leistungen im Überblick:
Algorithmen
Kompilieren von Scikit-learn Algorithmen in ausführbare ARM Binaries
Automatisierte Vermessung der Ausführungszeit und des Energieverbrauchs auf ausgewählten Mikrocontrollern
Automatisiertes Reporting
Automatisches Generieren von Beschreibungsfiles für die WSN Simulation
WSN Simulation
Realitätsnahe Energiemodelle: Simulation von Energieströmen mit Solarharvesting (PV), vereinfachtem Batterielade-/Entladeverhalten und Ruhe-/Aufwach-Zuständen.
Kommunikationskosten im Blick: Vereinfachtes RF‑Energie‑Modell pro Bit/Packet
Zyklen mit echten Daten: Der Kern des WSNE ist die Kombination unterschiedlicher Betriebszyklen (z. B. Mess‑, Sende‑ und Schlafphasen) mit Realweltdaten. Aktuell werden historische Solar‑Irradiance‑Daten automatisiert aus dem Internet geladen und in das Energiemodell integriert.
Uptime‑Optimierung - Wir bieten Metriken mit denen man bewerten kann wie stabil das System über Tage, Wochen und Jahreszeiten läuft - inklusive Worst‑Case‑Wetter und Lastspitzen Optionen.
Wireless Sensor Nodes - Ihr direkter Kontakt
| Dr. Julien Magnien | services(at)mcl.at | +43-676 848883 640 |
