Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4225.pdf: 931319 bytes, checksum: 2be2e5e88eb314cf8769dabd2749e671 (MD5) Previous issue date: 2011-06-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The usage of wireless sensor network is increasingly being applied to people s everyday lives everywhere: from energy consumption in households and buildings in general, to vital signs in assistive medicine, infrastructure monitoring, chemical or biological product leaking detection in industries, better surveillance, environmental monitoring, among many others. WSN can be deployed in different densities next to several thousands of nodes. However, the development of WSN solutions are limited mainly by energy resource restriction. The great challenge to WSN solutions is to increase the network longevity while guaranteeing data delivery, reliability and accuracy in an environment prone to different types of failures. The largest source of energy consumption is data transmission. Thus, solutions to WSN needs to avoid intense communication keeping energy consumption balance and so the network longevity. In applications in which high density of nodes is necessary, sensing process can produce a large amount of data which are similar or redundant, due to the special proximity among the nodes. This spatial proximity can be explored in routing solutions to reduce the amount of messages transmitted throughout the network. This work presents the Spatial Correlation Aware Routing Protocol - SCARP , which makes use of spatial correlation to reduce the number of network transmissions. With SCARP, the WSN is configured in cells and nodes of each cell are selected, in an alternated way, to transmit similar or redundant data, and so reducing the number of transmitted messages. This traffic reduction results in less energy consumption and longer network longevity. Evaluation results show that SCARP outperforms similar solutions described in the literature, such as DAARP, which uses clustering and aggregation. SCARP has a positive performance even for large node density scenarios. / Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) estão sendo cada vez mais utilizadas na vida diária das pessoas em aplicações que incluem desde monitoramento de gasto de energia em residências e prédios em geral, até monitoramento de sinais vitais para medicina assistida, monitoramento de infraestruturas físicas, vazamentos de produtos químicos ou biológicos em indústrias, vigilância para melhoria de segurança, monitoramento ambiental, dentre inúmeras outras. RSSFs podem ser implantadas em diferentes densidades podendo chegar a milhares de nós. No entanto, o desenvolvimento de soluções baseadas em RSSFs é limitado, principalmente, por recursos restritos dos nós sensores, em especial recursos energéticos. O grande desafio de soluções para RSSFs é aumentar a longevidade da rede e, ao mesmo tempo, garantir a entrega, confiabilidade e precisão dos dados coletados diante de um ambiente propício a falhas de diferentes tipos. A maior fonte de consumo de energia é a transmissão de mensagens. Assim, soluções de RSSF têm que evitar comunicação intensa, mantendo o balanceamento do consumo de energia e, assim, a longevidade da rede. Em aplicações onde é necessária alta densidade de nós sensores, o processo de sensoriamento pode produzir grande quantidade de dados similares ou redundantes devido à proximidade espacial entre esses nós. Esta proximidade espacial pode ser explorada em soluções de roteamento para reduzir a quantidade de mensagens transmitidas pela rede. Este trabalho apresenta o algoritmo de roteamento SCARP (Spatial Correlation Aware Routing Protocol), que faz uso da correlação espacial para reduzir o número de transmissões pela rede. Com o SCARP, a RSSF é configurada em células e nós de cada célula são escolhidos, de maneira alternada, para transmitir dados similares ou redundantes, reduzindo assim o número de mensagens transmitidas. Essa redução de tráfego resulta em menor consumo de energia e maior longevidade da rede. Resultados de avaliação de desempenho mostram que SCARP supera soluções semelhantes descritas na literatura como o DAARP, que utiliza clusterização e agregação de dados, e mantém o desempenho positivo mesmo em situações de grande densidade de nós.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5631.pdf: 1787133 bytes, checksum: c363525148fa6a5fe71608e7a8ffcf4c (MD5) Previous issue date: 2012-09-28 / Universidade Federal de Sao Carlos / The Wireless Sensor Networks (WSNs) and Mobile Wireless Sensor Networks (MWSNs) are being increasingly used by different applications, such as monitoring of animals, monitoring of vital signs, environmental monitoring, surveillance and protection of critical infrastructure, leaking gas, among many others. Some of these applications are already making use of mobile sensor nodes, such as underwater monitoring, precision agriculture, among many others. Due to restricted resources of sensor nodes, especially in relation to energy consumption, the development for solutions based on WSN and MWSN becomes limited. The use of mobile sensor nodes, which typically has more computational resources, power and communication, can help to reduce the energy consumption of fixed nodes, increasing the lifetime of the network. Networks that use mobile sensor nodes (fixed and mobile) with different types of hardware are called Wireless Sensor Networks Heterogeneous Mobile. This paper presents the RAHMoN (Routing Algorithm for Heterogeneous Mobile Networks), which makes use of data aggregation technique to reduce the traffic transmissions on the network, hierarchy of nodes (clustering), and use of sensor nodes (fixed and mobile) that collaborate to deliver data to a sink node at high speed. In RAHMoN, the network is configured using the techniques of inundation (flooding) and inundation reverse (reverse flooding) to collect the fixed position of sensor nodes and form an adjacency matrix. This matrix helps to build routes for data delivery to the sink and is stored in the mobile sensor nodes. Results show that our solution can guarantee a high packages delivery rate, low latency and reduce the delay of packet delivery. The solution was compared with the WHISPER, present in the literature and also focused on the delivery of data to sink node at high speed. / As Redes de sensores sem Fio (RSSFs) e Redes de Sensores Sem Fio Móveis (RSSFMs) estão sendo cada vez mais utilizadas por diferentes aplicações, tais como: monitoramento de animais, monitoramento de sinais vitais, monitoramento ambiental, vigilância e proteção de infraestruturas críticas, vazamento de gás, dentre inúmeras outras. Algumas dessas aplicações já fazem uso de nós sensores móveis. Devido aos recursos restritos dos nós sensores, principalmente em relação ao consumo energético, o desenvolvimento de soluções baseadas em RSSF e RSSFM torna-se limitado. O uso de nós sensores móveis, que tipicamente têm mais recursos computacionais, de energia e de comunicação, pode ajudar a reduzir o consumo de energia dos nós fixos, aumentando o tempo de vida da rede. Redes que utilizam nós sensores (fixos e móveis) com diferentes tipos de hardware são denominadas Redes de Sensores Sem Fio Móvel Heterogênea. Neste trabalho é apresentado o RAHMoN (Routing Algorithm for Heterogeneous Mobile Networks), que faz uso da técnica de agregação de dados para reduzir o tráfego de transmissões na rede, da hierarquização de nós (clustering), da utilização de nós sensores (fixos e móveis) e de um sink em alta velocidade. No RAHMoN, a rede é configurada utilizando flooding e flooding reverse para coletar a posição dos nós sensores fixos e formar uma matriz de adjacência. Essa matriz auxilia na construção de rotas durante a entrega dos dados para o sink e será armazenada nos nós sensores móveis. Resultados de avaliação mostram que a nossa solução consegue garantir uma alta taxa de entrega de pacotes, diminuir a latência e reduzir o atraso de entrega dos pacotes. A solução foi comparada com o WHISPER, presente na literatura e também voltado à entrega de dados para o nó sink em alta velocidade.