Bewertung von Smart Sensor Netzwerken in Chicago
Eine Studie über solarbetriebene städtische Sensoren zeigt Herausforderungen und Chancen bei der Stadtüberwachung auf.
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Inhaltsverzeichnis
- Der Bedarf an smarten Geräten
- Schlüsselfunktionen für den Erfolg
- Studienübersicht
- Urbane Sensorik
- Kriterien für den Erfolg
- Bewertung früherer Studien
- Karten und visuelle Daten
- Chicago als Fallstudie
- Rassentrennung und Ungleichheit
- Netzwerkdesign und Datensammlung
- Datenmanagement
- Motivation zur Nutzung von LTE
- Antennen- und Energiemanagement
- Ergebnisse: Konnektivität und Leistung
- Motivation für Solarenergie
- Datenverlust durch Energieprobleme
- Auswirkungen der Studie
- Herausforderungen beim Datenzugriff
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Städte nutzen immer mehr smarte Geräte, um ihre Umwelt zu überwachen. Diese Geräte helfen, städtische Probleme wie Verkehr, Luftqualität und andere wichtige Faktoren im Blick zu behalten. Damit diese Netzwerke gut funktionieren, müssen sie Zuverlässig, kosteneffektiv, einfach einzurichten und in der Lage sein, Echtzeitinformationen bereitzustellen. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine Studie, die in Chicago durchgeführt wurde, wo ein von Solarenergie betriebenes Sensornetzwerk, das über LTE (eine Art Mobilkommunikation) verbunden war, über ein Jahr getestet wurde.
Der Bedarf an smarten Geräten
Mit dem Wachstum der Städte haben sie Herausforderungen in Bezug auf Bevölkerungsdichte, Umweltverschmutzung und öffentliche Gesundheit zu bewältigen. Die Überwachung dieser Aspekte kann Städten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Geringere Kosten für Sensortechnologie und neue digitale Möglichkeiten erleichtern es Städten, Geräte zu installieren, die Daten über lokale Probleme sammeln.
Damit ein smartes Stadtnetzwerk effektiv ist, muss es mehrere wichtige Anforderungen erfüllen:
- Zuverlässig: Es sollte über die Zeit hinweg und in verschiedenen Stadtteilen stetig funktionieren.
- Skalierbar: Neue Geräte sollten einfach zum Netzwerk hinzugefügt werden können.
- Wartungsarm: Geräte sollten so gestaltet sein, dass sie minimalen Wartungsaufwand benötigen.
- Echtzeit: Daten müssen so schnell wie möglich übermittelt werden, besonders in Notfällen.
- Günstig: Die Nutzung bestehender Infrastruktur hilft, die Kosten niedrig zu halten.
Schlüsselfunktionen für den Erfolg
Das Design des städtischen Sensornetzwerks dreht sich um zwei Hauptmerkmale: Konnektivität und Energie. Konnektivität bezieht sich darauf, wie Daten übertragen werden, während Energie die Stromversorgung für die Geräte betrifft. Die Entscheidungen, die in diesen beiden Bereichen getroffen werden, beeinflussen den Gesamterfolg des Netzwerks.
Wenn man beispielsweise ein LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) für die Verbindung nutzt, könnte es insgesamt nicht kostengünstig sein, da eine umfangreiche Infrastruktur nötig wäre. Ähnlich kann die Abhängigkeit von verkabelter Stromversorgung einschränken, wo Geräte platziert werden können, was das Netzwerk weniger skalierbar macht.
Studienübersicht
Die Studie umfasste ein Netzwerk von 118 Sensorknoten, die mit einem LTE-Netzwerk verbunden und mit Solarpanels betrieben wurden. Im Laufe des Jahres wurden in Chicago Daten gesammelt. Die Ergebnisse zeigten, dass LTE und Solarenergie Potenzial für den städtischen Einsatz haben, jedoch signifikante Probleme auftraten, die angegangen werden müssen.
Während der Studie wurde festgestellt, dass 11 Sensorstandorte nicht mit dem LTE-Netzwerk verbinden konnten und dass es im Winter über 33.000 Stunden Datenverlust wegen Solarenergieproblemen gab. Am stärksten betroffene Gebiete waren oft einkommensschwache Viertel mit einem Grossteil schwarz- und latinoamerikanischer Bevölkerung.
Urbane Sensorik
Städte sind daran interessiert, viele städtische Prozesse zu überwachen, einschliesslich Verkehrsfluss und Umweltqualität. Mit dem Anstieg von kostengünstigen Sensoren und digitalen Technologien können Beamte und Einwohner diese Netzwerke nutzen, um nützliche Daten zu sammeln.
Kriterien für den Erfolg
Aus vorherigen Einsätzen wurden fünf Hauptanforderungen für erfolgreiche urbane Sensornetzwerke identifiziert:
- Zuverlässigkeit: Sensoren müssen über die Zeit hinweg funktionieren und Daten übertragen.
- Skalierbarkeit: Das Hinzufügen oder Ersetzen von Geräten sollte unkompliziert sein.
- Einfachheit der Wartung: Geräte sollten den physischen Wartungsaufwand minimieren.
- Echtzeitkommunikation: Daten sollten so schnell wie möglich übermittelt werden.
- Günstig: Es sollte bestehende Infrastruktur genutzt werden, um Kosten zu minimieren.
Bewertung früherer Studien
Viele frühere Studien zu urbanen Sensornetzwerken waren in Umfang und Dauer begrenzt. Die meisten basierten auf bestehenden Energiequellen und Kommunikationstechnologien, fehlten jedoch umfassende Langzeitevaluierungen. Frühere Studien zeigten Probleme mit Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, insbesondere bei der Abhängigkeit von verkabelter Energie.
Karten und visuelle Daten
Karten wurden erstellt, um Sensorstandorte basierend auf ihrer Signalstärke und Datenverlust darzustellen. Eine Karte hob Bereiche hervor, in denen Sensoren die Konnektivität aufgrund schwacher Signale verloren, während eine andere Ladeprobleme in den Wintermonaten zeigte.
Chicago als Fallstudie
Chicago bietet eine einzigartige Umgebung zur Untersuchung urbaner Sensornetzwerke aufgrund seiner hohen Gebäude und ethnisch vielfältigen Gemeinschaften. Die Stadt hat wirtschaftlich benachteiligte Viertel, was die Bereitstellung von Sensornetzwerken komplizierter macht.
Gebäudehöhe und Solarverfügbarkeit
Chicago ist bekannt für seine hohen Gebäude, die die Solarenergieerfassung und Konnektivität beeinflussen können. Die unterschiedlichen Gebäudehöhen können Schatten werfen, die die Leistung der Solarpanels beeinträchtigen.
Breitenüberlegungen
Da Chicago in einer nördlichen Breite liegt, hat es im Winter kürzere Tageslichtstunden im Vergleich zu Städten näher am Äquator. Das ist wichtig für solarbetriebene Geräte, die im harten Winter möglicherweise Schwierigkeiten haben, ausreichend aufgeladen zu werden.
Rassentrennung und Ungleichheit
Chicago ist eine der am stärksten rassisch segregierten Grossstädte in den Vereinigten Staaten. Viele wirtschaftlich benachteiligte Gebiete überschneiden sich mit Vierteln, die überwiegend von Schwarz- und Latino-Einwohnern bewohnt sind. Diese Ungleichheit wirft Fragen auf, wie Sensornetzwerke unabsichtlich bestimmte Gemeinschaften gegenüber anderen begünstigen könnten.
Netzwerkdesign und Datensammlung
Das Sensornetzwerk wurde entwickelt, um Daten zur Luftverschmutzung zu sammeln. Es bestand aus 118 Sensorknoten, die strategisch in der Stadt platziert wurden, um Einblicke in die Umweltbedingungen zu gewinnen.
Knotenauswahl und Platzierung
Die Sensoren wurden an verschiedenen Standorten positioniert, darunter von der Gemeinschaft ausgewählte Orte und etablierte EPA-Überwachungsstationen. Während die meisten Sensorknoten erfolgreich installiert wurden, hatten einige Probleme mit der Konnektivität aufgrund ihrer Platzierung.
Datenmanagement
Jeder Sensor sammelte im Laufe der Zeit Messungen und speicherte Daten, die Signalstärke, Temperatur und Verschmutzungslevel beinhalteten. Diese Daten wurden dann zur Analyse an einen Cloud-Server gesendet.
Herausforderungen bei der Datensammlung
Bestimmte Messungen wurden von der Analyse ausgeschlossen, wenn sie keine ordnungsgemässen Konnektivitätsdaten hatten, was die Bedeutung stabiler Kommunikationskanäle unterstreicht.
Motivation zur Nutzung von LTE
Trotz Fortschritten in Technologien wie Wi-Fi und LPWAN wird von vielen urbanen Sensornetzwerken erwartet, dass sie auf Mobilfunknetze angewiesen sind. Diese Wahl bietet umfassende Abdeckung und geringere Kosten für Einrichtung und Wartung.
Antennen- und Energiemanagement
Jeder Sensorknoten war mit dem LTE-Netzwerk von AT&T verbunden und mit Solarpanels und Batterien ausgestattet. Das Design der Geräte konzentrierte sich darauf, Energie zu sparen und gleichzeitig eine zuverlässige Datenübertragung zu gewährleisten.
Energiemanagementstrategien
Um den Energieverbrauch zu optimieren, wurden Strategien umgesetzt, um die Betriebszeit der Sensoren zu minimieren, wenn Sonnenlicht begrenzt war. Diese Ansätze gewährleisteten weiterhin die Funktionalität während der Wintermonate, wenn weniger Sonnenlicht verfügbar war.
Ergebnisse: Konnektivität und Leistung
Im Laufe der Studie wurden insgesamt 8.684.756 Messungen gesammelt, die mit verschiedenen Mobilfunkturmstandorten verbunden waren. Es traten jedoch Probleme mit der Konnektivität auf, was zu Regionen führte, die als "tote Zonen" bezeichnet wurden, in denen Sensoren nicht verbinden konnten.
Identifizierung toter Zonen
Die Analyse ergab 11 Standorte, die konstant schwache Signalstärke hatten. Versuche, dies zu mindern, beinhalteten die Verlagerung von Sensoren an andere Standorte.
Bewertung der Signalstärke
Die Signalstärke variierte an verschiedenen Sensortechnologiestandorten, wobei einige Bereiche signifikant schwächere Werte aufwiesen, hauptsächlich in sozioökonomisch benachteiligten Stadtteilen.
Analyse der Latenz
Die Latenz, also die Verzögerung bei der Datenübertragung, war im Allgemeinen niedrig, aber bestimmte Sensorstandorte erfuhren verzögerte Messungen, die nicht zufällig waren, sondern anscheinend von bestimmten Faktoren abhingen.
Motivation für Solarenergie
Solarenergie bietet mehrere Vorteile für urbane Sensornetzwerke. Sie liefert eine unabhängige Energiequelle, die es Geräten ermöglicht, ohne direkte elektrische Verbindungen zu arbeiten. Dies ist besonders nützlich in Gebieten, in denen keine verkabelte Elektrizität verfügbar ist.
Batterie- und Solarpanel-Setup
Die Sensoren verwendeten Lithium-Polymer-Batterien in Kombination mit Solarpanels, um ihre Energieeffizienz zu maximieren. Die sorgfältige Platzierung der Solarpanels zielte darauf ab, so viel Sonnenlicht wie möglich einzufangen.
Datenverlust durch Energieprobleme
In den Wintermonaten gingen viele Sensoren in Energiesparmodi und führten zu einem erheblichen Verlust möglicher Messungen. Die meisten Solar-Ladeprobleme traten in Vierteln mit höheren Gebäuden oder signifikanten Schatten auf.
Vorhersage von Solar-Ladeproblemen
Es wurden Anstrengungen unternommen, um die Zeit im Schatten mit der Leistung der Solarpanels in Beziehung zu setzen. Allerdings erwiesen sich diese Vorhersageversuche als schwierig, was den Bedarf an besseren Daten über die städtische Umgebung verdeutlicht.
Auswirkungen der Studie
Die Ergebnisse zeigten, dass, während LTE-Netzwerke und Solarenergie grosses Potenzial haben, Herausforderungen bestehen bleiben, insbesondere in Bezug auf die Gleichheit in urbanen Sensornetzwerken. Gebiete mit infrastrukturellen Unterschieden könnten übersehen werden, was bestehende Ungleichheiten perpetuieren könnte.
Umgang mit Konnektivitätsproblemen
Die Verbindung urbaner Sensornetzwerke erfordert ein Verständnis der lokalen Bedingungen und die Bemühung, den Zugang in unterversorgten Gebieten zu verbessern. Zukünftige Designs sollten Gleichheit neben technologischer Qualität priorisieren.
Herausforderungen beim Datenzugriff
Die Abhängigkeit von offenen Daten machte es schwierig, genaue und aktuelle Informationen zu erhalten, die für eine effektive Bereitstellung notwendig sind. Infolgedessen können Fehler in der vorhergesagten Konnektivität und dem Laden auftreten.
Einschränkungen offener Daten
Viele offene Datensätze erhalten keine regelmässigen Updates, was die Genauigkeit der Informationen zu Gebäudehöhen und Standorten von Mobilfunktürmen beeinträchtigt. Fehler in den Daten können zu Fehlentscheidungen beim Design urbaner Sensornetzwerke führen.
Fazit
Die einjährige Bereitstellung von LTE-verbundenen und solarbetriebenen Sensornetzwerken in Chicago offenbarte sowohl das Potenzial dieser Technologien als auch die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind. Weitere Forschungen sind notwendig, um sicherzustellen, dass Netzwerke zuverlässig und gerecht in verschiedenen Stadtteilen sind. Durch die Behebung der in dieser Studie identifizierten Lücken können Städte die smarten Technologien besser nutzen, um die Lebensbedingungen in städtischen Gebieten für alle Bewohner zu verbessern.
Titel: Cellular LTE and Solar Energy Harvesting for Long-Term, Reliable Urban Sensor Networks: Challenges and Opportunities
Zusammenfassung: In a world driven by data, cities are increasingly interested in deploying networks of smart city devices for urban and environmental monitoring. To be successful, these networks must be reliable, scalable, real-time, low-cost, and easy to install and maintain -- criteria that are all significantly affected by the design choices around connectivity and power. LTE networks and solar energy can seemingly both satisfy the necessary criteria and are often used in real-world sensor network deployments. However, there have not been extensive real-world studies to examine how well such networks perform and the challenges they encounter in urban settings over long periods. In this work, we analyze the performance of a stationary 118-node LTE-connected, solar-powered sensor network over one year in Chicago. Results show the promise of LTE networks and solar panels for city-wide IoT deployments, but also reveal areas for improvement. Notably, we find 11 sites with inadequate RSS to support sensing nodes and over 33,000 hours of data loss due to solar energy availability issues between October and March. Furthermore, we discover that the neighborhoods most affected by connectivity and charging issues are socioeconomically disadvantaged areas with a majority Black and Latine residents. This work presents observations from a networking and powering perspective of the urban sensor network to help drive reliable, scalable future smart city deployments. The work also analyzes the impact of land use, adaptive energy harvesting management strategies, and shortcomings of open data, to support the need for increased real-world deployments that ensure the design of equitable smart city networks.
Autoren: Alex Cabral, Vaishnavi Ranganathan, Jim Waldo
Letzte Aktualisierung: 2023-07-08 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2307.04016
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04016
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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