無線センサーネットワーク

無線センサーネットワーク（WSN）とは、空間的に分散した専用センサーのネットワークを指し、環境の物理的状態を監視・記録し、収集したデータを中央の場所に転送します。WSNは、温度、音、汚染レベル、湿度、風などの環境状態を測定できます。^[1]

これらは、無線接続とネットワークの自発的な形成に依存し、センサーデータを無線で転送できるという点で、無線アドホックネットワークに似ています。WSNは、温度、音、圧力などの物理的状態を監視します。現代のネットワークは双方向であり、データの収集^[2]とセンサー活動の制御を可能にします。^[3]  これらのネットワークの開発は、戦場監視などの軍事用途によって促進されました。^[4]このようなネットワークは、産業プロセスの監視と制御、機械の状態監視、農業などの産業および消費者向けアプリケーションで使用されています。^[5]

WSN は、数個から数百、数千個の「ノード」で構成され、各ノードは他のセンサーに接続されています。このような各ノードは通常、内部アンテナまたは外部アンテナへの接続を備えた無線 トランシーバー、マイクロコントローラー、センサーとのインターフェイス用の電子回路、およびエネルギー源 (通常はバッテリーまたは組み込み型のエネルギーハーベスティング) など、いくつかの部分で構成されています。センサーノードのサイズは、靴箱から (理論的には) ほこりの粒までさまざまですが、顕微鏡レベルの寸法はまだ実現されていません。センサーノードのコストも同様に変動し、ノードの高度化に応じて数ドルから数百ドルの範囲です。サイズとコストの制約により、エネルギー、メモリ、計算速度、通信帯域幅などのリソースが制限されます。WSN のトポロジーは、単純なスターネットワークから高度なマルチホップワイヤレスメッシュネットワークまでさまざまです。伝播には、ルーティングまたはフラッディングを使用できます。^{[6] [7]}

コンピュータサイエンスと電気通信の分野では、無線センサーネットワークは活発な研究分野であり、International Workshop on Embedded Networked Sensors (EmNetS)、IPSN、SenSys、MobiCom、EWSNなど、多くのワークショップや会議が開催されています。2010年時点で、無線センサーネットワークは世界中で約1億2000万のリモートユニットを導入しています 。^[8]

エリア監視は WSN の一般的な用途です。エリア監視では、何らかの現象を監視する領域に WSN が配備されます。軍事的な例としては、敵の侵入を検知するためのセンサーの使用が挙げられます。民間の例としては、ガスや石油パイプラインの ジオフェンシングが挙げられます。

医療用途のセンサーネットワークには、埋め込み型、ウェアラブル型、環境埋め込み型など、いくつかの種類があります。埋め込み型医療機器は、人体内に挿入されるものです。ウェアラブル機器は、人体表面またはユーザーのすぐ近くで使用されます。環境埋め込み型システムは、環境内に含まれるセンサーを使用します。考えられる用途としては、体位測定、人の位置、病院や自宅での病気の患者の全体的なモニタリングなどがあります。環境に埋め込まれたデバイスは、深度カメラのネットワーク、センシングフロア、またはその他の同様のデバイスからのデータを入力として使用して、人の身体状態を追跡し、継続的な健康診断を行います。ボディエリアネットワークは、個人の健康、フィットネス、エネルギー消費に関する情報を収集できます。^{[9] [10]}ヘルスケアアプリケーションでは、ユーザーデータのプライバシーと信頼性が最も重要です。特に、センサーネットワークと IoT の統合により、ユーザー認証はより困難になりますが、最近の研究で解決策が提示されています。^[11]

ワイヤレス センサー ネットワークは、グレート ダック島配備を皮切りに、オーストラリアのマーモット、オオヒキガエル、ケニアのシマウマなど、さまざまな種や生息地の監視に使用されてきました。

環境パラメータの監視には多くのアプリケーションがあり、^[12]以下にその例を示します。これらのアプリケーションでは、過酷な環境と電力供給の低下という追加の課題が共通しています。

実験により、都市における大気汚染への個人の曝露は大きく異なる可能性があることが示されています。 ^{[13]そのため、}汚染物質と粒子のより高い時間的および空間的解像度を持つことが求められています。研究目的で、無線センサーネットワークが市民にとって危険なガスの濃度を監視するために展開されています（例：ロンドン）。^[14]しかし、ガスと粒子状物質のセンサーは、ユニット間の変動性、交差感度、および（概念）ドリフトが高いという問題があります。^[15]さらに、現場での校正では測定結果が信頼できないため、頻繁な再校正が必要になる可能性があり、現時点ではデータの品質が信頼できる意思決定には不十分です。考えられる解決策としては、ブラインド校正またはモバイルリファレンスの使用が考えられます。^{[16] [17]}

森林にセンサー ノードのネットワークを設置すると、火災の発生を検知できます。ノードには、木や植物の火災によって発生する温度、湿度、ガスを測定するセンサーを装備できます。消防士の活動が成功するには、早期検知が不可欠です。ワイヤレス センサー ネットワークのおかげで、消防隊は火災の発生時期と広がり方を知ることができます。

地滑り検知システムは、ワイヤレス センサー ネットワークを利用して、地滑りの前または最中に発生する可能性のある土壌のわずかな動きやさまざまなパラメータの変化を検出します。収集されたデータを通じて、地滑りが実際に発生するずっと前に、地滑りの発生が差し迫っていることを知ることができる可能性があります。

水質監視には、ダム、河川、湖、海、地下水資源の水質特性の分析が含まれます。多数の無線分散センサーを使用することで、水質状態のより正確なマップを作成できるようになり、手動でデータを取得する必要がなく、アクセスが困難な場所に監視ステーションを恒久的に設置できるようになります。^[18]

ワイヤレス センサー ネットワークは、洪水などの自然災害による悪影響を防ぐのに効果的です。ワイヤレス ノードは、水位の変化をリアルタイムで監視する必要がある河川に効果的に導入されています。

無線センサーネットワークは、大幅なコスト削減と新しい機能の実現を可能にするため、機械の状態基準保全（CBM）用に開発されました。^[19]

ワイヤレス センサーは、回転機械や無人車両など、有線システムではアクセスが困難または不可能な場所に設置できます。

ワイヤレス センサー ネットワークは、環境情報の監視のためのデータ収集にも使用されます。^[20]これは、冷蔵庫の温度や原子力発電所のオーバーフロー タンクの水位を監視するのと同じくらい簡単なものです。統計情報を使用して、システムがどのように動作しているかを示すことができます。従来のロガーに対する WSN の利点は、「ライブ」データ フィードが可能であることです。

水質と水位の監視には、地下水や地表水の水質をチェックしたり、人間と動物の両方に利益をもたらす国の水インフラを確保するなど、多くの活動が含まれます。水の浪費を防ぐためにも使用できます。

ワイヤレス センサー ネットワークは、適切にインターフェースされたセンサーを使用して、データ ロギングを通じて、土木インフラストラクチャの状態や関連する地理物理的プロセスをほぼリアルタイムで長期間にわたって監視するために使用できます。

無線センサーネットワークは、畑とセラーの両方でワイン生産を監視するために使用されています。^[21]

広域追跡システム（WATS）は、核「ブリーフケース爆弾」などの地上配備型核兵器^{[22]を検出するためのプロトタイプネットワークです。WATSは}ローレンスリバモア国立研究所（LLNL）で開発されています。WATSは、通信ネットワークを介して接続されたワイヤレスガンマ線センサーと中性子センサーで構成されます。センサーによって取得されたデータは「データ融合」され、情報を簡単に解釈できる形式に変換されます。このデータ融合はシステムの最も重要な側面です。^{[23] [古いソース]}

データ融合プロセスは、集中型コンピュータではなくセンサーネットワーク内で行われ、ベイズ統計に基づいて特別に開発されたアルゴリズムによって実行されます。^[24] WATSは、レイテンシや利用可能な帯域幅などの要因が大きなボトルネックを生み出す傾向があることを研究者が発見したため、分析に集中型コンピュータを使用しません。フィールドでネットワーク自体によって処理されるデータ（隣接するセンサー間で少量のデータを転送することによって）はより高速で、ネットワークをよりスケーラブルにします。^[24]

WATS開発における重要な要素は、配備の容易さである。なぜなら、センサーの数が増えると、検知率が向上し、誤報が減少するからである。^[24] WATSセンサーは、恒久的な位置に配置することも、特定の場所を移動式に保護するために車両に搭載することもできる。WATSの実装における障壁の1つは、現在利用可能な無線センサーのサイズ、重量、エネルギー要件、およびコストである。^[24]改良型センサーの開発は、LLNLの不拡散、軍備管理、国際安全保障（NAI）局における現在の研究の主要な要素である。

WATSは、1997年10月1日、米国下院軍事研究開発小委員会の核テロ対策に関する公聴会で紹介された。^[23] 1998年8月4日、同小委員会のその後の会議で、委員長のカート・ウェルドンは、WATSの研究資金がクリントン政権によって最低限の水準まで削減され、プログラムの再編成が不十分であったと述べた。^[25]

事故監視にセンサーを使用すると、予期せぬ事態に対する消防士や警察の対応が大幅に改善されることを示す研究があります。^[26]事故の早期発見のために、音響センサーを使用して、事故の可能性による都市の騒音の急増を検出したり、^[27]温度センサーを使用して火災の可能性を検出したりすることができます。^[28]

低電力電子機器を使用することで、WSNはさまざまな業界のサプライチェーンにもコスト効率よく適用できます。 ^[29]

WSNの主な特徴は次のとおりです。

• バッテリーやエネルギーハーベスティングを使用するノードの電力消費制約。サプライヤーの例としては、ReVibe Energy ^[30]やPerpetuum ^{[31]などがある。}
• ノード障害への対処能力（回復力）
• ノードのある程度の移動性（移動性の高いノードについてはMWSNを参照）
• ノードの異質性
• ノードの均一性
• 大規模展開への拡張性
• 厳しい環境条件に耐える能力
• 使いやすさ
• クロスレイヤー最適化^{[32] [33] [34]}

クロスレイヤーは無線通信の重要な研究分野になりつつあります。^[33]さらに、従来の階層化アプローチには3つの主な問題があります。

1. 従来の階層化アプローチでは、異なるレイヤー間で異なる情報を共有できないため、各レイヤーが完全な情報を持たないことになります。従来の階層化アプローチでは、ネットワーク全体の最適化を保証することはできません。
2. 従来の階層型アプローチでは、環境の変化に適応することができません。
3. 異なるユーザー間の干渉、アクセス競合、フェージング、および無線センサー ネットワーク内の環境の変化のため、有線ネットワークの従来の階層化アプローチは無線ネットワークには適用できません。

そのため、クロスレイヤーは、データレート、エネルギー効率、サービス品質（QoS）などの伝送パフォーマンスを向上させるための最適な変調を行うために使用できます。 ^[33]センサーノードは、インターフェイスとコンポーネントの点で非常に基本的な小型コンピューターとして考えることができます。通常、計算能力とメモリが限られた処理ユニット、センサーまたはMEMS（特定の調整回路を含む）、通信デバイス（通常は無線トランシーバーまたは光学式）、および通常はバッテリーの形態の電源で構成されます。その他の可能性のあるものには、エネルギーハーベスティングモジュール、^[35]セカンダリASIC、およびセカンダリ通信インターフェイス（RS-232またはUSBなど）があります。

基地局は、WSNの1つまたは複数のコンポーネントであり、より多くの計算、エネルギー、通信リソースを備えています。基地局は、通常、WSNからサーバーにデータを転送するため、センサーノードとエンドユーザー間のゲートウェイとして機能します。ルーティングベースのネットワークの他の特別なコンポーネントは、ルーティングテーブルを計算、計算、配布するように設計されたルーターです。^[36]

WSN における大きな課題の 1 つは、低コストで小型のセンサー ノードを製造することです。WSN ハードウェアを製造する小規模企業の数は増加しており、商業的な状況は 1970 年代の家庭用コンピューターに匹敵します。ノードの多くは、特にソフトウェアに関しては、まだ研究開発段階にあります。また、センサー ネットワークの採用には、無線通信とデータ取得に非常に低電力の方法を使用することが不可欠です。

多くのアプリケーションでは、WSN はゲートウェイを介してローカル エリア ネットワークまたはワイド エリア ネットワークと通信します。ゲートウェイは、WSN と他のネットワーク間のブリッジとして機能します。これにより、リモートにあるサーバーなど、より多くのリソースを備えたデバイスでデータを保存および処理できるようになります。主に低電力デバイスに使用されるワイヤレス ワイド エリア ネットワークは、低電力ワイド エリア ネットワーク ( LPWAN ) と呼ばれます。

センサーノードの接続には、いくつかの無線規格とソリューションがあります。ThreadとZigbee は、2.4 GHz で動作するセンサーを 250 kbit/s のデータレートで接続できます。多くは、無線範囲 (通常 1 km) を増やすために低い周波数を使用します。たとえば、Z-wave は915 MHz で動作し、EU では 868 MHz が広く使用されていますが、これらはデータレートが低くなります (通常 50 kbit/s)。IEEE 802.15.4 ワーキンググループは、低電力デバイス接続の標準を提供し、一般的にセンサーとスマートメーターは接続にこれらの規格の 1 つを使用します。モノのインターネットの出現により、センサー接続を提供するための他の多くの提案が行われています。LoRa ^[37]は、デバイスに長距離の低電力ワイヤレス接続を提供するLPWANの一種で、スマートメーターやその他の長距離センサーアプリケーションで使用されています。Wi-SUN ^{[38] は、}家庭内のデバイスを接続します。ナローバンドIoT ^[39]とLTE-M ^[40]は、セルラー技術を使用して最大数百万個のセンサーやデバイスを接続できます。

エネルギーは WSN ノードの最も希少なリソースであり、WSN の寿命を決定します。WSN は、アドホック通信が主要な構成要素である遠隔地や敵対的な地域など、さまざまな環境に大量に導入される可能性があります。このため、アルゴリズムとプロトコルでは、次の問題に対処する必要があります。

• 寿命の延長^[41]
• 堅牢性と耐障害性^[42]
• 自己構成^[43]

寿命の最大化：センサーデバイスのエネルギー/電力消費は最小限に抑える必要があり、センサーノードは限られたエネルギー資源によって寿命が決まるため、エネルギー効率がよいものでなければなりません。電力を節約するために、無線センサーノードは通常、使用していないときは無線送信機と無線受信機の両方の電源をオフにします。^[33]

無線センサーネットワークは、低エネルギー、小型、低範囲の無人センサーノードで構成されています。最近、センサーノードのセンシング機能と通信機能を定期的にオン/オフすることで、アクティブ時間を大幅に短縮し、ネットワークの寿命を延ばすことができることが確認されています。^{[44] [45]}ただし、このデューティサイクリングにより、非同期のスリープおよびウェイクアップスケジューリングにより、ネットワーク遅延が大きくなり、ルーティングのオーバーヘッドが発生し、近隣探索が遅れる可能性があります。これらの制限により、デューティサイクル無線センサーネットワークには、ルーティング情報、ルーティングトラフィック負荷、およびエネルギー消費を最小限に抑える対策が必要です。成均館大学の研究者は、LNDIRと呼ばれる軽量の非増加配信遅延間隔ルーティングを提案しました。この方式では、各タイムスロットではなく、非増加配信遅延間隔ごとに最小遅延ルートを検出できます。^{[説明が必要]}シミュレーション実験により、各センサーに保存されるルーティング情報を最小化するこの新しいアプローチの有効性が実証されました。さらに、この新しいルーティングでは、各ソースからシンクへの最小配信遅延も保証できます。ルーティングトラフィック負荷の削減とエネルギー効率に関しては、既存の方式と比較してそれぞれ最大12倍と11倍のパフォーマンス向上が見られます。^[46]

ワイヤレス センサー ネットワーク ノードのオペレーティング システムは、一般的に汎用オペレーティング システムほど複雑ではありません。2つの理由から、組み込みシステムによく似ています。まず、ワイヤレス センサー ネットワークは、一般的なプラットフォームとしてではなく、特定のアプリケーションを念頭に置いて展開されるのが一般的です。次に、低コストと低消費電力の必要性から、ほとんどのワイヤレス センサー ノードには低消費電力のマイクロコントローラが搭載されており、仮想メモリなどのメカニズムは不要であるか、実装するにはコストがかかりすぎます。

したがって、センサー ネットワークにはeCosやuC/OSなどの組み込みオペレーティング システムを使用できます。ただし、このようなオペレーティング システムは、多くの場合、リアルタイム プロパティを考慮して設計されています。

David Cullerによって開発されたTinyOSは、おそらくワイヤレス センサー ネットワーク専用に設計された最初のオペレーティング システムです。TinyOS は、マルチスレッドではなくイベント駆動型プログラミングモデルに基づいています。TinyOS プログラムは、イベント ハンドラーと、実行完了セマンティクスを備えたタスクで構成されています。データ パケットの受信やセンサーの読み取りなどの外部イベントが発生すると、TinyOS は適切なイベント ハンドラーに信号を送り、イベントを処理します。イベント ハンドラーは、TinyOS カーネルによってスケジュールされたタスクを後で送信できます。

LiteOS は、UNIX のような抽象化と C プログラミング言語のサポートを提供する、ワイヤレス センサー ネットワーク向けに新しく開発された OS です。

Adam Dunkelsによって開発されたContikiは、 6LoWPANやProtothreadsなどの先進機能を備えながら、よりシンプルな C プログラミング スタイルを採用した OS です。

RIOT (オペレーティング システム) は、Contiki と同様の機能を備えた、より新しいリアルタイム OS です。

PreonVM ^[47]は無線センサーネットワーク用のOSであり、Contikiをベースにした6LoWPANとJavaプログラミング言語のサポートを提供します。

オンライン共同センサーデータ管理プラットフォームは、センサー所有者がデバイスを登録して接続し、データをオンラインデータベースに送って保存できるようにするオンラインデータベースサービスであり、開発者がデータベースに接続してそのデータに基づいて独自のアプリケーションを構築することもできます。例としては、XivelyやWikisensingプラットフォームが挙げられます。このようなプラットフォームは、エネルギーや環境データから輸送サービスから収集されたデータまで、さまざまなデータセット上でユーザー間のオンラインコラボレーションを簡素化します。その他のサービスには、開発者がWebサイトにリアルタイムのグラフやウィジェットを埋め込むこと、データフィードから取得した履歴データを分析および処理すること、任意のデータストリームからリアルタイムのアラートを送信してスクリプト、デバイス、環境を制御することなどが含まれます。

ウィキセンシングシステム^[48]のアーキテクチャは、オンライン協力者のためのAPIとインターフェース、センサーデータの管理と処理に必要なビジネスロジックを含むミドルウェア、大量のデータを効率的に保存および取得するのに適したストレージモデルなど、このようなシステムの主要コンポーネントを説明しています。

現在、エージェントベースのモデリングとシミュレーションは、無線センサーの環境における複雑な動作（群れ行動など）のシミュレーションを可能にする唯一のパラダイムです。^[49]無線センサーとアドホックネットワークのエージェントベースのシミュレーションは比較的新しいパラダイムです。エージェントベースのモデリングはもともと社会シミュレーションに基づいていました。

Opnet、Tetcos NetSim、NS などのネットワーク シミュレーターを使用して、ワイヤレス センサー ネットワークをシミュレートできます。

ネットワーク位置特定とは、展開中および動的な設定で無線センサーノードの位置を推定する問題を指します。超低電力センサーの場合、サイズ、コスト、環境により、センサー上で全地球測位システム受信機を使用することはできません。2000年に、Nirupama Bulusu、John Heidemann、Deborah Estrinが初めて無線センサーネットワークの位置特定のための無線接続ベースのシステムを提案しました。^[50]その後、このような位置特定システムは範囲フリー位置特定システムと呼ばれるようになり、その後、AHLoS、APS、Stardustなど、無線センサーネットワーク用の多くの位置特定システムが提案されました。

ワイヤレス センサー ネットワークで使用されるセンサーとデバイスは、最先端の技術で、可能な限り低価格です。そのため、これらのデバイスから得られるセンサー測定値は、ノイズが多く、不完全で、不正確であることがよくあります。ワイヤレス センサー ネットワークを研究する研究者は、同じ総コストの少数の高品質で信頼性の高い機器から抽出するよりも、対象分野全体に広がる数百の信頼性の低い測定値から抽出する方がはるかに多くの情報を得られると仮定しています。

マクロプログラミングは、Matt Welsh が作った造語です。これは、個々のセンサーノードではなく、センサーネットワーク全体をアンサンブルとしてプログラミングすることを指します。ネットワークをマクロプログラミングするもう 1 つの方法は、センサーネットワークをデータベースとして見ることです。これは、Sam Maddenが開発した TinyDB システムによって普及しました。

再プログラミングとは、センサー ノードのコードを更新するプロセスです。最も実現可能な再プログラミングの形式は、ノードが展開されている間にコードがワイヤレスで配布されるリモート再プログラミングです。さまざまな再プログラミング プロトコルが存在し、それぞれ動作速度、信頼性、エネルギー消費、ノードに常駐するコード要件、さまざまなワイヤレス環境への適合性、DoS への耐性など、さまざまなレベルを提供します。一般的な再プログラミング プロトコルは、Deluge (2004)、Trickle (2004)、MNP (2005)、Synapse (2008)、Zephyr (2009) です。

WSN のインフラストラクチャレス アーキテクチャ (ゲートウェイが含まれないなど) と固有の要件 (無人の作業環境など) は、敵を引き付けるいくつかの弱点となる可能性があります。したがって、軍事や医療などの特殊な用途に WSN を展開する場合、セキュリティは大きな懸念事項となります。その独自の特性により、コンピュータ ネットワークの従来のセキュリティ方法はWSN には役に立たない (または効果が低い) 可能性があります。したがって、セキュリティ メカニズムが不足すると、それらのネットワークへの侵入が発生します。これらの侵入を検出し、緩和策を適用する必要があります。

無線センサーネットワークのセキュリティ確保には重要な革新がありました。ほとんどの無線組み込みネットワークは全方向性アンテナを使用しているため、近隣の人がノードの内外の通信を傍受できます。これを利用して、「ローカルモニタリング」と呼ばれるプリミティブ^[51]が開発されました。これは、大規模ネットワークのスループットをほぼゼロに低下させるブラックホールやワームホールなどの高度な攻撃を検出するために使用されました。このプリミティブは、その後、多くの研究者や商用の無線パケットスニファーによって使用されてきました。これはその後、共謀、モビリティ、マルチアンテナ、マルチチャネルデバイスなどのより高度な攻撃向けに改良されました。^[52]

センサー ネットワークで集中型アーキテクチャが使用されている場合、中央ノードに障害が発生するとネットワーク全体が崩壊しますが、分散制御アーキテクチャを使用することでセンサー ネットワークの信頼性を高めることができます。分散制御は、次の理由で WSN で使用されます。

1. センサーノードは故障しやすいため、
2. より良いデータ収集のために、
3. 中央ノードに障害が発生した場合にノードにバックアップを提供します。

また、リソースを割り当てるための中央機関も存在せず、リソースは自己組織化される必要があります。

分散センサーネットワーク上の分散フィルタリングに関しては、一般的な設定は、特定のネットワークトポロジに従って編成されたセンサーのグループを通じて基礎となるプロセスを観察することであり、これにより、個々の観測者は、自身の測定だけでなく、隣接する観測者の測定に基づいてシステムの状態を推定することになる。^[53]

ワイヤレス センサー ネットワークから収集されたデータは通常、数値データの形式で中央のベース ステーションに保存されます。さらに、Open Geospatial Consortium (OGC) は、異種のセンサー ウェブをインターネットにリアルタイムで統合できるようにする相互運用性インターフェイスとメタデータ エンコーディングの標準を規定しており、誰でも Web ブラウザーを介してワイヤレス センサー ネットワークを監視または制御できます。

通信コストを削減するために、一部のアルゴリズムでは、ノードの冗長なセンサー情報を削除または削減し、役に立たないデータの転送を回避します。この手法は、たとえば、分散異常検出^{[54] [55] [56] [57]}や分散最適化に使用されています。^[58]ノードは転送するデータを検査できるため、他のノードからの読み取り値の平均や方向性などを測定できます。たとえば、センシングおよびモニタリング アプリケーションでは、環境の特徴を監視する近隣のセンサー ノードが同様の値を登録するのが一般的です。センサー観測間の空間相関によるこのようなデータの冗長性は、ネットワーク内データの集約およびマイニングの手法にインスピレーションを与えています。集約によりネットワーク トラフィックの量が削減され、センサー ノードのエネルギー消費を削減するのに役立ちます。^{[59] [60]}最近、ネットワーク ゲートウェイは、より重要なエネルギー効率が必要なノードに多くのリソースをスケジュールすることで、センサー ノードのエネルギー効率を向上させる上で重要な役割を果たしていることが判明しており、ネットワーク ゲートウェイで高度なエネルギー効率の高いスケジューリング アルゴリズムを実装して、ネットワーク全体のエネルギー効率を向上させる必要があります。^{[33] [61]}

これはネットワーク内処理の一形態であり、センサーノードは安全ではなく利用可能なエネルギーが限られていると想定される一方、基地局は安全で利用可能なエネルギーは無制限であると想定されます。集約により、無線センサーネットワークの既存のセキュリティ上の課題が複雑になり^[62]、これらのシナリオに特化した新しいセキュリティ技術が必要になります。無線センサーネットワークで集約データにセキュリティを提供することは、WSNにおける安全なデータ集約として知られています。^{[60] [62] [63] は、}無線センサーネットワークで安全なデータ集約を行う技術について議論した最初の数件の研究でした。

安全なデータ集約における 2 つの主なセキュリティ上の課題は、データの機密性と整合性です。暗号化は従来、無線センサー ネットワークでエンドツーエンドの機密性を提供するために使用されていますが、安全なデータ集約シナリオでは、集約者は集約を実行するために暗号化されたデータを復号化する必要があります。これにより、集約者で平文が公開され、データが敵対者からの攻撃に対して脆弱になります。同様に、集約者は集約に偽のデータを挿入し、基地局に偽のデータを受け入れさせることができます。したがって、データ集約はネットワークのエネルギー効率を向上させますが、既存のセキュリティ上の課題を複雑にします。^[64]

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• Amir Hozhabri、Mohammadreza Eslaminejad、Mitra Mahrouyan、WSN のエネルギー効率を高めるチェーンベースのゲートウェイ ノード ルーティング
• Kiran Maraiya、Kamal Kant、Nitin Gupta「ワイヤレス センサー ネットワーク: データ集約に関するレビュー」International Journal of Scientific & Engineering Research 第 2 巻第 4 号、2011 年 4 月。
• Chalermek Intanagonwiwat、Deborah Estrin、Ramesh Govindan、John Heidemann、「ワイヤレス センサー ネットワークにおけるネットワーク密度のデータ集約への影響」、2001 年 11 月 4 日。
• Bulusu, Nirupama; Jha, Sanjay (2005)。ワイヤレスセンサーネットワーク：システムの観点。Artech House。ISBN 978-1-58053-867-1。

• ウィキメディア・コモンズの無線センサーネットワークに関連するメディア
• IEEE 802.15.4 標準化委員会
• 無線センサーネットワークにおける安全なデータ集約：*調査
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