Wireless synchronization of wearable sensor nodes

Abstract

Wearable sensor nodes are compact computing units equipped with sensors that can be worn on the body. These devices can be used in various combinations to collect data in real-life scenarios, enabling research beyond laboratory settings. For example, multiple sensors could be utilized to track activities at group gatherings for social science studies or collect physiological and motion parameters of athletes during exercise to optimize training and prevent injuries.The data collected by multiple sensors must usually be combined to derive meaningful insights. Event-based data combination relies on patterns in the sensor readings, is thus constrained to be used with compatible sensor combinations, and is affected by measurement inaccuracies. Timestamp-based data combination on the other hand is independent of sensors and their readings but requires accurate time synchronization. Solutions for accurate time synchronization on wearable sensors often rely on certain hardware and thus lack portability. The Simple Network Time Protocol (SNTP), a simplification of the Network Time Protocol (NTP), offers a software-based, portable alternative but suffers from inaccuracies due to asymmetric packet delays.This thesis explores portable, application-layer software-based wireless time synchronization for wearable sensor nodes. A test bench is developed to study different time synchronization approaches under controlled conditions with simulated environmental influences. Two approaches are analyzed and compared: 1) SNTP, the default time synchronization method of the popular ESP32 microcontroller; 2) RAMSES - Repeated Averaging of Multiple SNTP Executions for Synchronization - a new method for time synchronization proposed in this work. RAMSES is based on SNTP and achieves improved results through outlier filtering and statistical evaluation of multiple on-wire protocol executions. Experimental results show that RAMSES significantly reduces the standard deviation of th e relative time differences between synchronized devices by up to 78% (p<0.001) compared to SNTP. Due to the substantially improved stability of time synchronization, RAMSES is a viable alternative to SNTP for applications that require increased accuracy.

Tragbare Sensorknoten sind kompakte, mit Sensoren ausgestattete Recheneinheiten, die am Körper getragen werden können. Diese Geräte können in verschiedenen Kombinationen für die Datenerfassung in realen Szenarien verwendet werden und ermöglichen somit Forschung außerhalb von Laborbedingungen. So können beispielsweise mehrere Sensoren eingesetzt werden, um Aktivitäten in Gruppentreffen für sozialwissenschaftliche Studien zu tracken oder physiologische Parameter und Bewegungsparameter von Sporttreibenden während des Sports gesammelt werden, um ihr Training zu optimieren und Verletzungen vorzubeugen. Wenn mehrere Sensoren Daten erfassen, müssen diese in der Regel zusammengeführt werden, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ereignisbasierte Datenzusammenführung stützt sich auf Muster in den Sensordaten, funktioniert daher nur mit kompatiblen Sensorkombinationen und wird durch Messungenauigkeiten beeinträchtigt. Zeitstempelbasierte Datenkombination hingegen ist unabhängig von den Sensoren und deren Messungen, benötigt jedoch eine genaue Zeitsynchronisation. Lösungen für genaue Zeitsynchronisation von tragbaren Sensoren basieren oft auf bestimmter Hardware und sind daher nicht portabel. Das Simple Network Time Protocol (SNTP), eine Vereinfachung des Network Time Protocol (NTP), stellt eine softwarebasierte, portable Lösung dar, ist jedoch aufgrund von asymmetrischen Paketverzögerungen ungenau. Diese Arbeit untersucht portable, auf Software der Anwendungsschicht basierte, drahtlose Zeitsynchronisation von tragbaren Sensorknoten. Um verschiedene Zeitsynchronisierungsansätze unter kontrollierten Bedingungen und mit simulierten Umwelteinflüssen zu untersuchen, wird ein Prüfstand entwickelt. Es werden zwei Ansätze analysiert und miteinander verglichen. 1) SNTP, die Standard-Zeitsynchronisierungsmethode des beliebten ESP32 Mikrocontrollers; 2) RAMSES - Repeated Averaging of Multiple SNTP Executions for Synchronization - eine neue Methode zur Zeitsynchronisierung, die in dieser Arbeit vorgeschlagen wird. RAMSES basiert auf SNTP und erreicht verbesserte Ergebnisse durch Ausfiltern von Ausreißern und statistische Auswertung mehrfacher Ausführungen des On-Wire Protokolls. Untersuchungsergebnisse zeigen, dass RAMSES gegenüber SNTP eine signifikante Reduktion der Standardabweichung der relativen Zeitdifferenzen zwischen synchronisierten Geräten von bis zu 78% (p<0.001) erreicht. Aufgrund der erheblich verbesserten Stabilität der Zeitsynchronisierung ist RAMSES für Anwendungen, die eine höhere Genauigkeit erfordern, eine geeignete Alternative zu SNTP.