Effektminimering är en allvarlig fråga i trådlösa sensornätverk för att förlänga livslängden och minimera kostnader. I trådlösa sensornätverk blir dock allt vanligare i ett brett spektrum av områden från övervakning [6] till övervakning av temperatur, luftfuktighet och andra miljöparametrar [12, 10]. Trådlöst sensornätverk består vanligtvis av noder som drivs av batterier på platser där det kan vara svårt att få tillgång till underhåll. Minimera energiförbrukningen i dessa nät skulle gå långt i riktning mot att förlänga nätverkets livslängd och öka användbarheten. För att få en grundlig förståelse för energiförbrukningens egenskaper i dessa nät måste man dock utveckla exakta modelleringsmetoder. Även om den primära energiförbrukningen i trådlösa sensornätverk är för kommunikation [2] tjänar processorn också en viktig roll och det finns ett behov av att undersöka energiegenskaperna hos de inbyggda processorer av dessa sensornoder. En bra modelleringsmetod ger en stabil plattform där den innovativa teknikens energiegenskaper kan analyseras. Ett exempel på detta är processorers förmåga att driva ner till ett läge med låg effekt efter någon tid av ingen aktivitet, vilket vi kommer att kalla Power Down Threshold. När processorn väl är avstängd, behöver den dock tid för Power Up Delay att nå driftläget igen. I det här dokumentet jämför vi två olika processormodeller: en Markov-kedja och ett Petri-nät mot programvarusimulering. Vi visar att Petri nettomodellen är mer exakt än Markov kedjan. I avsnitt 2 introduceras användningen av både Markov-modeller och Petri-nät. I avsnitt 3 presenteras arbetet i anslutning till detta. Avsnitt 4 utvecklar en modell av en processor med hjälp av en Markov-modell och ett Petri-nät. I avsnitt 5 jämförs de resultat som uppnåtts genom simuleringen, Markov-modellen och Petri-nätet, och i avsnitt 6 avslutas detta dokument. Markov modeller har länge använts för att modellera system som hanterar exponentiellt distribuerade ankomst- och servicepriser. Markovmodellerna består av händelsekedjor där sannolikheten för att ett system ska befinna sig i ett visst tillstånd är oberoende av att det befinner sig i något annat tillstånd. Vi kan se hur denna begränsning begränsar användningen av denna metod. Petrinät, å andra sidan, är mycket mer användbara än Markovmodeller. Inledningsvis var Petri nät baserade på Markov modeller, men sedan dess, drag av Petri nät' har förlängts under de år som har suddat ut dessa likheter. Till skillnad från Markov modeller, Petri nät är en simulering baserad metod. Petrinät kan ses som en riktad graf över noder och bågar som kallas platser respektive övergångar. Med Markov modeller kan slutna formekvationer härledas som kan användas för att ge analys om de modellerade systemen. Petrinät kräver att det modellerade systemet simuleras under längre tidsperioder så att systemets steady state-sannolikhet uppnås. Datorprogram som TimeNet 4.0 [13] finns tillgängliga som kan hjälpa till att skapa och simulera Petri-nät. Figur 1 visar ett enkelt Petri nät som innehåller två platser P 0 och P 1 och en övergång T 0. När ett tecken finns i inmatningspunkten för en övergång som visas i P 0, möjliggör detta
I arbetet med REF ] presenteras ett Petri-nät som modellerar energiförbrukningen hos en processor i WSN.
Energy Modeling of Processors in Wireless Sensor Networks Based on Petri Nets
{'venue': '2008 International Conference on Parallel Processing - Workshops', 'journal': '2008 International Conference on Parallel Processing - Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}