, 1 Kablosuz Çoklu Ortam Algılayıcı Ağlarda Genel Amaçlı Grafik İşlemci Birimi (GPGPU) Temelli Monte Carlo Simülasyonu ile Güvenilirlik Tahmini Ömer Özkan Endüstri Mühendisliği Bölümü, Hava Harp Okulu, İstanbul YAEM 2015, Ankara
, 2 Sunum Planı 1 2 3 4
, 3 Kablosuz Çoklu Ortam Algılayıcı Ağlar (KÇOAA) KÇOAA lar; algılayıcı düğüm olarak kullanılan kamera ve mikrofon gibi çoklu ortam araçlarının kablosuz olarak bağlanması ile oluşan ve belirli bir ortamdaki video, ses veya resim gibi ortam verilerini toplayabilen ve işleyebilen sistemlerdir (Akyildiz ve dig, 2007).
4 Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Bu çalışmada, düşman bölgelerinin gözetlenmesi amacıyla oluşturulan bir KÇOAA için kapsama ve bağlanabilirlik özelliklerini bir sensör yerleştirme planı ile birleştiren yeni bir güvenilirlik tanımı yapılmaktadır.
Düşman arazisi (Ter), 2 boyutlu (2-D) grid temelli bir yüzey olarak tasarlanmıştır., 5 Arazi (Ter) Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Satellite Command Center Base Station ENEMY ZONE
Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Hedefler Satellite Target 3 Target 4 Command Center Base Station Target 1 ENEMY ZONE Target 5 Target 2 Her hedef noktasının k T (hedefler kümesi); bir önem ağırlığı (iw k, [0-1]) vardır. Eğer iw k 1 e eşit ise, bu hedef gözetlenmesi gereken en önemli hedeftir., 6
Her aday noktasının i I (aday noktalar kümesi); bir x koordinatı (x i ), y koordinatı (y i ), güvenlik ağırlığı (sw i, [0-1]), hava durumu engel ağırlığı (wow i, [0-1]) ve yapay engel ağırlığı (aow i, [0-1]) bulunmaktadır., 7 Aday noktalar Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Satellite Target 3 Candidate Points Target 4 Command Center Base Station Target 1 ENEMY ZONE Target 5 Target 2
8 Sensörler (Kameralar) Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Her sensörün j S (sensörler kümesi); bir yerleştirme noktası (p j ), bakış derinliği (d j ), bakış açısı (v j ), yerleştirme açısı (h j ), maliyeti (c j ), haberleşme menzili (r j ) ve donanım güvenilirliği (rel j, [0-1]) bulunmaktadır.
, 9 Aktarma düğümleri Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Her aktarma düğümünün l R (aktarma düğümleri kümesi) ise; maliyeti (c l ), haberleşme menzili (r l ) ve donanım güvenilirliği (rel l, [0-1]) bulunmaktadır.
, 10 KÇOAA Arazi Hedefler Aday noktalar Sensörler Aktarma düğümleri Satellite Target 3 Sensor Node Target 4 Command Center Base Station Target 1 Relay Node ENEMY ZONE Target 5 Target 2
11 Düğüm Güvenilirlikleri Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu Cov ijk = (1 - maxocc ik ) * Cone ijk Rel ijk = rel j * sw i * Cov ijk Rel il = rel l * sw i
, 12 Önerilen Güvenilirlik Modeli Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu max RelIG(S, R, Ter) = s.t. k T Rel(s, r, b, k) iw k k T iw k x ijm + j S m O l R c j x ijm + c l i I j S m O l R (1) x il 1, i I (2) x il TB (3) x ijm, x il {0, 1}; i I ; j S; m O; l R (4)
, 13 Monte Carlo Simülasyonu Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu nr=5000 (%95 güvenilirlik düzeyi)
Süre (Saniye), 14 Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 4,0 3,5 3,0 2,5 10x10'luk Arazi için Beş Farklı Çözümün MC Süre Analizi %88-%81 süre tasarrufu 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Intel Core i7-3630qm 2.4GHz, 1xCPU 4xCPU 1xGPGPU 3xGPGPU GeForce GT 630M (96 Çek.) GeForce GTX 480 (448 Çek.)
Süre (Saniye), 15 Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 12,0 10,0 25x25'lik Arazi için Beş Farklı Çözümün MC Süre Analizi %87-%81 süre tasarrufu 8,0 6,0 4,0 2,0 Intel Core i7-3630qm 2.4GHz, 0,0 1xCPU 4xCPU 1xGPGPU 3xGPGPU GeForce GT 630M (96 Çek.) GeForce GTX 480 (448 Çek.)
Süre (Saniye), 16 Düğüm Güvenilirlikleri Önerilen Güvenilirlik Modeli Monte Carlo Simülasyonu 10x10 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 25x25 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 50x50 Arazi için Monte Carlo Simülasyonu 18,0 16,0 14,0 12,0 50x50'lik Arazi için Beş Farklı Çözümün MC Süre Analizi %78-%74 süre tasarrufu 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 Intel Core i7-3630qm 2.4GHz, 0,0 1xCPU 4xCPU 1xGPGPU 3xGPGPU GeForce GT 630M (96 Çek.) GeForce GTX 480 (448 Çek.)
17 MC simülasyonlarının CPU yerine çoklu GPGPU ortamında yapılması %74 %88 oranında süre avantajı sağlamaktadır. Tanımlanan problem metasezgisel yöntemler ile çözülecektir.