Sensor Networks

Szenzorhálózatok

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Szenzorhálózatok

Sensor Networks

Subject code

BMEVIMM9084

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	4	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

dr.Simon Gyula

position: egyetemi docens

Responsible department

—

Faculty

Subject website

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimm9084/

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

A szenzorhálózatok tipikus alkalmazási területei.

Példák az egészségügy, mérnöki alkalmazások, környezetvédelem, honvédelem és az intelligens otthon témaköréből.

MEMS – mikro elektro-mechanikus rendszerek)

Érzékelő és cselekvő hálózatok (�sensor and actor�)

Jövőkép: az intelligens por (smart dust).

Intelligens szenzorok hardver architektúrái.

Szenzorok felépítése, jellemzői, fizikai adottságai

(szenzor-, helymeghatározó-, mobilitásvezérlő-, vezérlő-, adóvevő-egység, energiaellátás)

A Berkeley mote és az MIT-mote.

Intelligens szenzorok szoftver architektúrái.

Real-time operációs rendszerek. Példák: mC-OS, eCos.

A TinyOS.

Kommunikációs protokollok.

Fizikai réteg (jelterjedés, energiatakarékosság, moduláció)

Adatkapcsolati réteg (közeghozzáférés (S-MAC), energiatakarékosság, hibajavítás)

Hálózati réteg (energiatudatos útvonalválasztás, helytudatosság, együttműködés külső hálózatokkal, klaszter-alapú protokollok, �irányított diffúzió�)

Átviteli réteg (TCP-szerű, globális címzés nélküli, kis tárigényű protokollok)

Alkalmazási réteg (SMP, TADAP, SQDDP protokollok)

Szabványok: IEEE 802.11; IEEE 802.15.4, ZigBee

Middleware feladatok szenzorhálózatokban.

Idő szinkronizálás ad-hoc szenzorhálózatokban. Szinkronizációs protokollok.

Tipikus útvonal-választási feladatok

A lokalizáció problémaköre. Az ön- és objektum lokalizáció megoldásának lehetőségei. Statikus és dinamikus lokalizáció.

Információ kezelés és feldolgozás. Szenzorhálózatok, mint adatbázisok. Az adattér architektúra.

Kollaboratív feldolgozás; tipikus feladatok.

Mérés és jelfeldolgozási feladatok (irreguláris mintavételezés)

Intelligens szenzor platformok és fejlesztői környezetek.

Szenzorok modellezése; szimulációs eszközök. Szenzorhálózatok modellezése.

Esettanulmányok.

Már napjainkban sem ritkák a több száz, a jövőben pedig tipikusak lesznek a több ezer olcsó, intelligens (limitált számítási kapacitással és szerény kommunikációs képességgel rendelkező) érzékelőből álló, egy közös cél érdekében összehangolt működést (érzékelést, számítást, beavatkozást) végző szenzorhálózatok, amelyek az egészségügy, a gyártás-monitorozás, a környezetvédelem, a honvédelem és a mindennapi élet számos területén helyet követelnek maguknak. A tárgy bevezetést nyújt a szenzorhálózatok szerteágazó témakörébe. Ismerteti a szenzorhálózatok tipikus (jelen és jövőbeli) alkalmazási lehetőségeit. Tárgyalja az eszközök hardver felépítését, az alkalmazott operációs rendszerek és szoftver architektúrák jellegzetességeit. Vizsgálja a – tipikusan - szerény erőforrásokkal rendelkező eszközökkel való adatgyűjtés, adatfeldolgozás és (ad-hoc) hálózati kommunikáció problémakörét, valamint ismerteti a szükséges middleware szolgáltatásokat. Az elméleti megoldásokat gyakorlati példákon keresztül illusztrálja. A hallgatók egy házi feladat megoldása során szerezhetnek készségszintű ismereteket is a szenzorhálózatok témakörében.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

nincs

General rules

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: 1 házi feladat (min 50% eredménnyel). b. A vizsgaidőszakban: Írásbeli és szóbeli vizsga. Elővizsga: Megegyezés szerint Pótlási lehetőségek: A házi feladat a beadási határidő után különeljárási díj ellenében adható be, illetve javítható a szorgalmi időszak végéig, ezután nem pótolható.

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

A tárgy felvételéhez az angol nyelv ismerete ajánlott (szakirodalom olvasás).

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.