Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IvanovitchMDS.pdf: 411979 bytes, checksum: a431957d3dc2eb80548829e8010ed589 (MD5) Previous issue date: 2008-10-10 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The greater part of monitoring onshore Oil and Gas environment currently are based on wireless solutions. However, these solutions have a technological configuration that are out-of-date, mainly because analog radios and inefficient communication topologies are used. On the other hand, solutions based in digital radios can provide more efficient solutions related to energy consumption, security and fault tolerance. Thus, this paper evaluated if the Wireless Sensor Network, communication technology based on digital radios, are adequate to monitoring Oil and Gas onshore wells. Percent of packets transmitted with successful, energy consumption, communication delay and routing techniques applied to a mesh topology will be used as metrics to validate the proposal in the different routing techniques through network simulation tool NS-2 / Grande parte do monitoramento de po?os petrol?feros terrestres realizados atualmente est? baseado em solu??es sem fio (wireless). Todavia, essas solu??es apresentam uma configura??o defasada tecnologicamente na medida em que s?o utilizados r?dios anal?gicos e topologias de comunica??o ineficientes. Por outro lado, tecnologias que adotam r?dios digitais podem proporcionar solu??es mais eficientes relacionadas com o consumo de energia, seguran?a e toler?ncia a falhas. O trabalho investiga se as Redes de Sensores Sem Fio, tecnologia de comunica??o que utiliza r?dios digitais, s?o adequadas para o monitoramento de po?os petrol?feros terrestres. Porcentagem de pacotes entregues com sucesso, consumo de energia, atrasos de comunica??o e t?cnicas de roteamento para uma topologia em malha s?o as m?tricas usadas para validar a proposta atrav?s da ferramenta de simula??o NS-2

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeonardoRSC_DISSERT.pdf: 726277 bytes, checksum: d47bf4e8090a3b1fadc03b4c34ebecda (MD5) Previous issue date: 2011-12-19 / The use of wireless sensor and actuator networks in industry has been increasing past few years, bringing multiple benefits compared to wired systems, like network flexibility and manageability. Such networks consists of a possibly large number of small and autonomous sensor and actuator devices with wireless communication capabilities. The data collected by sensors are sent directly or through intermediary nodes along the network to a base station called sink node. The data routing in this environment is an essential matter since it is strictly bounded to the energy efficiency, thus the network lifetime. This work investigates the application of a routing technique based on Reinforcement Learning s Q-Learning algorithm to a wireless sensor network by using an NS-2 simulated environment. Several metrics like energy consumption, data packet delivery rates and delays are used to validate de proposal comparing it with another solutions existing in the literature / A utiliza??o das redes de sensores e atuadores sem fio nas plantas das ind?strias vem crescendo nos ?ltimos anos, trazendo v?rios benef?cios em rela??o aos sistemas cabeados, como flexibilidade na instala??o e manuten??o da rede. Tais redes consistem basicamente de um n?mero possivelmente grande de dispositivos sensores e atuadores pequenos e aut?nomos que possuem capacidade de comunica??o sem fio. Os dados coletados pelos sensores s?o enviados seja diretamente ou passando atrav?s de n?s intermedi?rios pela rede at? uma esta??o-base conhecida como n? sink. O roteamento nesse ambiente ? uma quest?o essencial j? que est? intimamente ligado ? efici?ncia energ?tica e consequentemente ao tempo de vida da rede. Este trabalho investiga a aplica??o de uma t?cnica de roteamento baseado no algoritmo Q-Learning de Aprendizagem por Refor?o a uma rede de sensores sem fio atrav?s de simula??es no ambiente NS-2. Diversas m?tricas como consumo de energia, taxa de pacotes entregues com sucesso e atrasos s?o utilizadas para validar a proposta comparando-a com outras solu??es existentes na literatura

O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema automático com capacidade de identificar um usuário presente em um determinado ambiente e detectar suas interações com este ambiente. A identificação automática de usuários e suas interações com o ambiente torna possível diversas aplicações vislumbradas em sistemas automáticos de controle que dependem da inserção do usuário e do seu contexto com o ambiente no algoritmo de controle. O maior desafio é desenvolver um sistema que seja ubíquo ao usuário, interferindo minimamente na maneira como ele utiliza o ambiente. Para isso, propôs-se e se implementou num ambiente real um sistema baseado numa rede com sensores distribuídos de baixo custo e na tecnologia de RFID (Radio Frequency IDentification). As interações detectadas são do tipo: usuário trabalhando no computador, abrindo a janela, acendendo a luz, deitando na cama, exercitando-se em aparelhos de ginástica, usando controle remoto, consultando livros ou outras interações de interesse que possam ser detectadas por sensores. O sistema implementado demonstrou ser capaz de identificar os usuários e suas interações com o ambiente desde que os usuários portem pequenos tags RFID para identificação durante a utilização do ambiente. / The purpose of this research was the implementation of an automatic system capable to identify a user presence in an environment and to detect his interactions with this environment. Automatic users identifications and their interactions with the environment makes possible several applications planned in automatic control systems that depends on the user context with the environment. The challenge is to develop a system that seems ubiquitous to the user and do not disturb the way he usually uses the environment. A system based in a cheap sensor network and in the RFID (Radio Frequency IDdentification) technology is proposed and implemented in a real environment. Typical examples of interactions detected are: user working on the computer, opening the window, turning on the lamp, laying down in the bed, exercising the body, using the remote control, catching books, using the remote control and other interactions possible to be detected with sensors. The implemented system demonstrated to be capable to identify users and their interactions with the environment since the users carry a small RFID tag for identification during the use of the environment.

Made available in DSpace on 2015-04-22T22:00:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thales Ruano Barros de Souza.pdf: 1498428 bytes, checksum: 00ad867812a75177cff9522fd68c06de (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Wireless Sensor Networks can be used in several applications such as monitoring and study of thermal comfort in indoor environment. However, since the sensors nodes are battery powered, the cost of network maintenance can quickly exceed the cost of whole monitoring system. In this work, it is proposed and evaluated a routing protocol considering the monitored variables in sensors nodes to form groups of sensors in order to reduce the intra cluster communication. Our solution uses not only localization but also temperature and relative humidity collected by each sensor node to elect cluster heads (CHs). The k-means algorithm was used to group the correlated sensors nodes. Results show that the proposed scheme has a performance 50% higher than the state-of-the-art algorithms in relation to residual energy and network lifetime. Therefore there is a substantial gain when we exploit the correlation structure of the collected data to form groups and to elect CHs. / As Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) podem ser utilizadas em aplicações de monitoramento e estudo do conforto térmico em ambientes fechados, devido a sua capacidade de sensoriamento, baixo custo e implantação rápida. Porém o custo de manutenção pode ultrapassar o custo do próprio sistema de monitoramento, isso porque os nós sensores são alimentados por bateria. Nesta dissertação é proposto e avaliado um protocolo de roteamento que leva em consideração as variáveis monitoradas na formação dos grupos de nós sensores, para redução da comunicação intragrupo. A solução proposta utiliza, não apenas a localização dos nós sensores, mas também a temperatura e a umidade relativa coletadas por cada nó sensor, para a eleição dos cluster-heads (CHs). Para agrupar os nós sensores com medidas correlacionadas, utilizamos o algoritmo k-means, que agrupa instâncias similares. Os experimentos mostram que, em comparação com outros algoritmos da literatura, o consumo de energia chegou a ser reduzido em 50%. Portanto há um ganho substancial quando se explora a estrutura de correlação das variáveis coletadas na formação dos grupos e na eleição dos CHs.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Massahide.pdf: 1538866 bytes, checksum: bf1e16c65a3daf1ccb9af9a3515538e3 (MD5) Previous issue date: 2011-08-29 / Solutions in healthcare are focused on diagnostics, productivity and personal care in this way, theWireless Sensor Networks WSN allow health professionals to monitor people more efficiently. To make integration between WSN and the applications and interfaces that health professionals use more effective its needed a software component that facilitates and mitigates the problems of developing these applications, this component is called middleware. From the perspective of software development, this middleware mainly offers the advantage of focusing the work on the requirements of the software, making the programmer not to worry about the characteristics of hardware and interconnection of devices in the WSN. In the way to facilitate the use of applications in healthcare, this middleware offers some features that are introduced to simplify and ensure the transmission of information in addition to providing reliable use of them. In this work we propose a middleware named Kratos that allows portability and concurrent execution of applications by standardized interfaces to mobile devices, allowing their use in sensor networks applied to health in a transparent way. To evaluate the use of Kratos and its functionality was proposed an application scenario for monitoring electrocardiographic signals (ECG), which will conduct the monitoring and sending alerts to mobile devices from a medical staff. The implementation of the ECG sensor and all the modeling of middleware is in compliance with the IEEE 1451 family of standards. / As soluções na área da saúde focam em diagnósticos, produtividade e cuidados pessoais. Desta forma, as Redes de Sensores Sem Fio RSSF permitem aos profissionais de saúde o monitoramento mais eficiente das pessoas. Para que seja mais eficiente a integração entre as RSSF e as aplicações e interfaces que os profissionais de saúde utilizam, é necessário um componente de software que facilite e mitigue os problemas do desenvolvimento dessas aplicações, a este componente denominamos middleware. Da perspectiva do desenvolvimento de software, este middleware oferece principalmente a vantagem de poder focar o trabalho nas exigências do software, livrando o programador da preocupação com características de hardware e interconexão de dispositivos na RSSF. A fim de facilitar o uso de aplicações na área de saúde, este middleware propõe características que são introduzidas para simplificar e garantir a transmissão de informações, além de proporcionar o uso confiável das mesmas. Nesta dissertação é proposto o middleware Kratos que permite portabilidade e execução concorrente das aplicações por meio de interfaces padronizadas com dispositivos móveis, possibilitando assim o seu uso em redes de sensores aplicadas a saúde de forma transparente. Para validar o uso do Kratos e suas funcionalidades foi proposto um cenário de aplicação para o monitoramento de sinais eletrocardiográficos (ECG), que realiza o monitoramento e envio de alertas para dispositivos móveis de uma equipe médica. A implementação do sensor de ECG bem como toda a modelagem do middleware está em conformidade com a família de padrões IEEE 1451.

Submitted by Márcia Silva (marcialbuquerq@yahoo.com.br) on 2017-11-16T18:57:52Z No. of bitstreams: 1 Tese_completa_JuanGColonna.pdf: 14919946 bytes, checksum: e525d20972ecf19b31a0f8f85772dbe0 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-16T20:14:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_completa_JuanGColonna.pdf: 14919946 bytes, checksum: e525d20972ecf19b31a0f8f85772dbe0 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-16T20:17:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_completa_JuanGColonna.pdf: 14919946 bytes, checksum: e525d20972ecf19b31a0f8f85772dbe0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-16T20:17:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_completa_JuanGColonna.pdf: 14919946 bytes, checksum: e525d20972ecf19b31a0f8f85772dbe0 (MD5) Previous issue date: 2017-09-15 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Wildlife monitoring is often used by biologists and ecologists to acquire information about animals and their natural habitats. In survey programs, specialists collect environmental information to infer about animal population status and their variations over time. The main goal of such programs is to identify environmental problems in early stages. However, acquiring the necessary data for this purpose is a manual work and must be carried out by groups of experts in areas of di cult access during long periods of time. In this context, Wireless Sensor Networks (WSNs) are useful alternatives to alleviate the manual work. Such networks are made up of small sensors with transmission, storage, and local processing capabilities. These networks enable bioacoustic methods for automatic species recognition to be embedded in the sensor nodes in order to automate and simplify the monitoring task. Since animal sounds usually provide a species ngerprint, it can be used to recognize the presence or absence of a target species in a site. Accordingly, in this thesis, we present an approach that combines machine learning methods, WSNs and bioacoustic signal processing techniques for wildlife monitoring based on animal calls. As a proof-of-concept, we choose anurans as the target animals. The reason is that anurans are already used by biologists as an early indicator of ecological stress, since they provide relevant information about terrestrian and aquatic ecosystems. Our solution integrates four fundamental steps: noise ltering and bioacoustic signal enhancement, automatic signal segmentation, acoustic features extraction, and classi cation. We also consider the WSNs limitations, trying to reduce the communication and processing load to extend the sensors' lifetime. To accomplish with the restriction imposed by the hardware, we represent the acoustic signals by a set of low-level acoustic descriptors (LLDs or features). This representation allows us to identify speci c signal patterns of each species, reducing the amount of information necessary to classify it. The adverse environmental conditions of the rainforest pose additional challenges, such as noise ltering. We developed a ltering method based on Singular Spectrum Analysis (SSA). This choice was based on several comparisons with other ltering methods. The SSA method has additional advantages: it is non-parametric, it adapts to the di erent input signals, and it has an equivalent / O monitoramento de animais silvestres em seu habitat natural é objeto de estudo de biólogos e ecólogos que coletam informações ambientais para inferir o estado das popula ções animais e suas variações ao longo do tempo. Um objetivo especí co desses estudos é identi car problemas ecológicos em estágios iniciais. No entanto, a coleta das informações é um trabalho manual que deve ser realizado por um grupo de especialistas em áreas de difícil acesso durante períodos de tempo prolongados. Neste contexto, as Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) são uma alternativa viável ao monitoramento manual. Estas redes são constituídas por pequenos sensores com capacidade de transmissão, armazenamento e processamento local. Isto possibilita que métodos bioacústicos para reconhecimento automático de espécies sejam embarcados nos nós sensores para automatizar e simpli car a tarefa de monitoramento. Como os sons produzidos pelos animais oferecem uma impressão digital bioacústica, esta pode ser usada para identi car a presença ou ausência de uma espécie particular em uma região. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem que utiliza aprendizagem de máquina, RSSF e processamento digital de sinais bioacústicos para reconhecer espécies animais com base em suas vocalizações. Como prova-de-conceito, aplicamos nossa solução para identi- car de forma automática diferentes espécies de anuros. Escolhemos anuros uma vez que são utilizados como indicadores precoces de estresse ecológico, pelo fato de serem sensíveis às mudanças do habitat e oferecerem informações sobre os ecossistemas terrestre e aquático. Nossa abordagem integra quatro operações fundamentais: filtragem de ruídos e aprimoramento dos sinais acústicos, segmentação automática desses sinais, extração de descritores acústicos e classificação. Além disso, nossa solução considera as limitações de RSSF, buscando reduzir a carga de processamento e comunicação para prolongar o tempo de vida dos sensores. Portanto, representamos os sinais por um conjunto de descritores acústicos de baixo nível (Low-Level Acoustic Descriptors - LLDs) conhecidos como Mel Frequency Cepstral Coe cients (MFCCs). A técnica escolhida para filtrar os ruídos ambientais foi o Singular Spectrum Analysis (SSA), esta escolha foi baseada nas diversas comparações que zemos com outros métodos de filtragem. Além disso, o SSA é não paramétrico, se adapta ao coaxar de cada espécie e possui um esquema equivalente na teoria de ltros FIR, o que possibilita ter uma implementação com complexidade computacional constante. Ainda no método de ltragem, desenvolvemos uma versão robusta do SSA. Esta nova versão é mais tolerante aos diferentes ruídos ambientais, sejam estes Gaussianos ou não. A robustez também permitiu identi car os componentes acústicos causados pelos ruídos ambientais associados com as baixas frequências. No que diz respeito à segmentação, primeiro realizamos uma comparação entre diferentes LLDs baseados na teoria da informação. Nesta etapa, desenvolvemos um método não supervisionado capaz de se adaptar às diferentes condições de ruídos ambientais, sejam estes branco ou coloridos. Na segunda etapa, adaptamos dois dos LLDs comparados para funcionamento incremental. Assim, foi possível de nir uma metodologia para segmentar os sinais acústicos em tempo real com custo de memória constante, ideal para ser embarcado em um nó sensor de baixo custo e obter as porções dos áudios que possuem as informações relevantes para o reconhecimento das espécies. Finalmente, avaliamos diferentes estratégias de classi cação e propusemos uma nova forma de validação cruzada para avaliar a capacidade de generaliza ção do método. Portanto, a validação cruzada tradicional de sílaba-por-sílaba foi substituída por uma validação cruzada que separa diferentes indivíduos nos conjuntos de teste e treinamento. Isto viabilizou uma avaliação mais justa e permitiu estimar o comportamento nal que o método de classi cação embarcado no nó sensor teria em uma situação real. Dentre os métodos de classi cação planos comparados descobrimos que SVM e kNN são os mais promissores. Todavia, propomos e desenvolvemos uma estratégia de classi cação hierárquica multirótulo para decompor e simpli car o espaço de decisões do classi cador e simultaneamente reconhecer a família, o gênero e a espécie de cada amostra. Isto nos permite concluir que nossa abordagem é exível o su ciente para se adaptar aos diferentes cenários monitorados, sem deixar de otimizar a relação custo-benefício da solução de monitoramento proposta.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Adriana Gomes Penaranda.pdf: 2772639 bytes, checksum: e4d23c72018fc1400d20f9996f6aacc1 (MD5) Previous issue date: 2013-03-01 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Wireless Sensor Networks (WSNs) are composed of a large number of sensor nodes. These networks require density control to ensure a better functioning because the high concentration of sensor nodes generates collision data, interference, and retransmittions. In addition, sensor nodes have limited energy, processing, and communication, therefore is interesting to optimize the energy consumption of the network in order to extend its lifetime. Density control schemes have been used to prolong the network lifetime. The Density Control Problem in Wireless Sensor Networks (DCP-WSNs) minimizes the energy consumed by the sensor nodes active, choosing a subset of sensor nodes that meets the application requirements and maximize the use of network resources. This paper presents two approaches to treat DCP-WSN: Periodic and Multiperiod. The Periodic Approach always chooses the best solution for a given period, having a local view of the network lifetime and repeats this proceduce periodically. The Multiperiod Approach defines an expected life time of the network and divide it into periods. For each period the solution is chosen taking into consideration the other periods, thus with an global view of the network lifetime and periods. Both approaches are modeled with Integer Linear Programming and solved by an optimization software. For the Periodic Approach model is proposed a Lagrangean Relaxation with a Lagrangean Heuristic which relax difficults constraints in order to make the problem easier to be solved. We also present a Genetic Algorithm Hybrid (GA) which uses the Periodic Approach to generate the solution of each period and execute a refinement stage based on concepts of the Multiperiod Approach. The proposed heuristics are compared with algorithms of the literature and results show that the Lagrangean Relaxation and Heuristic reach better energy consumption and solution time. Furthermore the Lagrangean relaxation generates lower bounds for the DCP-WSN that may be used to evaluate other algorithms Density Control. / As Redes de Sensores Sem Fios (RSSFs) são redes compostas por um grande número de nós de sensores. Estas redes necessitam de controle de densidade para garantir um melhor funcionamento, pois a alta concentração de nós sensores gera colisão de dados, interferências e consequentemente retransmissão de dados. Os nós sensores possuem limitações de energia, processamento e comunicação e por isto é interessante otimizar o consumo de energia da rede com o objetivo de estender seu tempo de vida. Esquemas de controle de densidade têm sido utilizados como recursos para prolongar o tempo de vida da rede. O Problema de Controle de Densidade em Redes de Sensores Sem Fios (PCD-RSSFs) consiste em minimizar a energia consumida pelos nós sensores ativos, escolhendo um subconjunto de nós que atenda os requisitos da aplicação e maximize a utilização dos recursos da rede. Este trabalho apresenta duas abordagens para tratar o PCD-RSSFs: Periódica e Multiperíodo. A Abordagem Periódica escolhe a melhor solução para um dado período, tendo uma visão local do tempo de vida da rede e repete este procedimento periodicamente. A Abordagem Multiperíodo consiste em definir um tempo esperado de vida da rede e dividí-lo em períodos. Para cada período a solução é escolhida levando em consideração os outros períodos, caracterizando uma visão global do tempo de vida da rede e dos períodos. Ambas as abordagens foram modeladas com Programação Linear Inteira e resolvidas por um software de otimização. Para a modelagem da Abordagem Periódica é proposta uma Relaxação Lagrangeana em conjunto com uma Heurística Lagrangeana onde a ideia é relaxar restrições difíceis com o intuito de deixar o problema mais simples de ser resolvido. Também é apresentado um Algoritmo Genético (AG) híbrido que utiliza Abordagem Periódica para gerar a solução de cada período e em seguida uma fase de refinamento baseada nos conceitos da Abordagem Multiperíodo. As heurísticas implementadas são comparadas com algoritmos da literatura e os resultados mostram que a combinação Relaxação Lagrangeana e Heurística Lagrangeana obtêm melhor desempenho tanto em consumo de energia quanto em tempo de solução. Além disso a Relaxação Lagrangeana gera limites inferiores para o PCD-RSSFs que podem ser utilizados para avaliação de outros algoritmos de controle de Densidade

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JUAN_G_Colonna.pdf: 4938138 bytes, checksum: 3d27bcde3035f46e94b9cbed83b4935d (MD5) Previous issue date: 2012-03-06 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Wildlife monitoring is often used by biologist to acquire information about animals and their habitat. In this context, animal sounds and vocalizations usually provide a specie fingerprint that is used for classifying the target species in a given site. For that matter, Wireless Sensor Networks (WSNs) represent an interesting option for automa- tically classifying animal species based on their vocalizations. In this work, we provide a solution that applies machine learning and signal processing techniques for classifying wildlife based on their vocalization. As a proof-of-concept, we choose anurans as the target animals. The reason is that anurans are already used by biologists as an early indicator of ecological stress, since they provide relevant information about terrestrian and aquatic ecosystems. Any solution must consider WSN limitations, trying to reduce the communication load to extend the network lifetime. Therefore, our solution repre- sents the acoustic signals by a set of features. This representation allows us to identifiy specific signal patterns for each specie, reducing the amount of information necessary to classify it. Identifying such features, and/or combinations among them, is a key point to improve the solution benefit-cost ratio. As a consequence, we implemented and compared sets of existing features based on Fourier and Wavelet transforms. In our analysis, we first compare the sets of spectral and temporal characteristic, by using the entropy as a criterion for generating the combinations. Second, we reduce the set of features by using genetic algorithm. The proposed framework contains three steps: (i) the pre-processing to prepare the signals and perform the extraction of syllables, (ii) the extraction of features, and (iii) the species classification, using k-NN or SVM. Our experiments comprise four case studies, evaluating the effect of sampling frequency of the hardware and the number of bits used to represent each sample. This enable us to conclude that, in enviromental monitoring using WSNs, the set of Mel coefficients is the most appropriate for classifying anuran calls. / O monitoramento de animais selvagens é frequentemente usado por biólogos para cole- tar informações a cerca dos animais e seus habitats. Neste contexto, os sons produzidos pelos animais oferecem uma impressão biométrica que pode ser usada para classificar os animais em uma dada região. Assim, Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) representam uma importante alternativa para a classificação automática de animais, baseando-se nos sons por eles produzidos. Neste trabalho, apresentamos uma solução, que usa aprendizagem de máquina e processamento de sinais, para classificar animais selva- gens com base em suas vocalizações. Como prova-de-conceito, aplicamos a solução para classificar anuros. O motivo é que anuros já são utilizados por biólogos como indicador precoce de estresse ecológico, oferecendo informação a cerca de ecossistemas terrestre e aquático. Além disso, a solução deve considerar as limitações de RSSFs, buscando reduzir a carga de comunicação para prolongar o tempo de vida da rede. Portanto, representamos os sinais acústicos por conjuntos de características. Esta re- presentação nos permite identificar padrões específicos que descrevem cada uma das espécies monitoradas, reduzindo, assim, o volume de informação a ser trafegado na rede. A identificação destas características, ou combinações delas, é um ponto chave para aprimorar a relação custo-benefício da solução. Em nossa análise, primeiramente comparamos os conjuntos de características temporais e espectrais, usando a entropia como critério para geração das combinações. A seguir, reduzimos o conjunto de ca- racterísticas, usando algoritmos genéticos. O framework proposto contém três passos: (i) pré-processamento, para preparar os sinais e extrair unidades chamadas sílabas; (ii) extração de características; e (iii) classificação, usando k-NN ou SVM. Os experimentos consistem de quatro estudos de casos, avaliando o efeito da quantização e o número de bits usados para representar o sinal quantizado. Isto nos permite concluir que, para os cenários avaliados, o conjunto de coeficientes Mel é o mais adequado para classificar vocalizações de anuros.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / A evoluÃÃo no desenvolvimento de novos dispositivos, cada vez mais baratos e eficientes, expandiu o uso das Redes Sensores Sem Fio (RSSF) e incentivou a criaÃÃo de novas aplicaÃÃes, no cenÃrio contemporÃneo da ComputaÃÃo UbÃqua e Pervasiva. No entanto, a limitaÃÃo de energia continua sendo um desafio na Ãrea de RSSF. Essa situaÃÃo à agravada ainda mais pela a inviabilidade de recarga de energia jà que, em muitos casos, as RSSF sÃo utilizadas em ambientes inacessÃveis. Com o barateamento dos dispositivos utilizados nas RSSFs, ficou mais fÃcil empregar redes muito densas e de larga escala nos ambientes a serem monitorados. O emprego de redes densas, que apresentam alto grau de redundÃncia dos nÃs, permite que a rede continue funcional mesmo com a exaustÃo de alguns nÃs. AlÃm de oferecer tolerÃncia a falhas, o uso de redes muito densas oferece a oportunidade da implementaÃÃo de mecanismos de escalonamento dos nÃs redundantes, de forma que o tempo de vida da rede seja ainda melhor otimizado. Assumindo um cenÃrio com rede muito densas, este trabalho descreve a implementaÃÃo de um mecanismo de escalonamento autonÃmico, simples, robusto e escalÃvel, com o objetivo de melhorar ainda mais os resultados jà apresentados pelo BiO4SeL, um protocolo de roteamento baseado em ColÃnia de Formigas e desenvolvido para maximizar o tempo de vida da rede. Os resultados mostram que o novo esquema de escalonamento efetivamente melhora o tempo de vida de uma RSSF baseada no BiO4SeL em cenÃrios densos. / he evolution and development of new devices, increasingly cheaper and more efficient, expanded the use of Wireless Sensor Networks (WSN) and encouraged the creation of new applications in the contemporary scenery of Ubiquitous and Pervasive Computing. However, energy limitation remains a challenge in the field of WSN. This situation is aggravated even more by the infeasibility of energy recharge since, in many cases, WSN are used in inaccessible enviroments. With cheapness devices used in WSN, became easier to employ dense and large-scale networks in environments that will be monitored. The use of dense networks, which have a high degree redundancy of nodes, allows the network remains functional even with the exhaustion of some nodes. In addition to provide fault tolerance, the use of very dense networks offer the opportunity of implementing scheduling mechanisms for redundant nodes, in a way that the network lifetime is even better optimized. Assuming a scenery with very dense networks, this dissertation describes the implementation of an autonomic scheduling mechanism, simple, robust and scalable, in order to further improve the results already presented by BiO4SeL, which is a routing protocol based on Ant Colony and designed to maximize the network lifetime. The results show that the new scheduling scheme effectively improves the WSN lifetime based on BiO4SeL in dense scenarios.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2018-08-22T18:37:28Z No. of bitstreams: 1 lucassaarcerqueira.pdf: 1610432 bytes, checksum: a5ce4c7b10b86e4e43966b9b9268e608 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-09-03T16:34:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lucassaarcerqueira.pdf: 1610432 bytes, checksum: a5ce4c7b10b86e4e43966b9b9268e608 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-03T16:34:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lucassaarcerqueira.pdf: 1610432 bytes, checksum: a5ce4c7b10b86e4e43966b9b9268e608 (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O monitoramento de ambientes aquáticos ainda é uma tarefa difícil e dispendiosa. De fato, em ambientes aquáticos, ondas eletromagnéticas e ópticas sofrem alta atenuação e, mesmo a comunicação acústica apresenta baixa vazão e alta taxa de erro de bits. A maioria das abordagens existentes para melhorar o desempenho da comunicação subaquática se baseia no desenvolvimento de modems acústicos, acesso múltiplo ao canal de comunicação e roteamento de dados. Neste trabalho apresentamos PCRA: um Protocolo Cooperativo para Redes de Sensores Aquáticas. O PCRA funciona de forma síncrona/assíncrona sobre o método TDMA combinado com um esquema ARQ baseado em Selective Repeat. Cada nó que não possui dados para transmitir pode se tornar um cooperador e retransmitir mensagens para auxiliar os nós vizinhos. Ele usa os nós sensores ociosos como nós retransmissores, aumentando a diversidade do espaço de comunicação. Nossas simulações mostram que, quando comparado a um protocolo não cooperativo, o PCRA reduz a taxa de erro de pacotes em 65% e aumenta o goodput em 16% enquanto gasta menos de 1% a mais de energia. / Monitoring underwater environments is still a hard and costly task. Indeed, electromagnetic and optical waves suffer high attenuation, being absorbed in a few meters and even acoustic communication presents low throughput and high bit error rate. Most of the existing approaches to enhance underwater communication performance relies on developing acoustic modems, multiple access of the communication channel, and data routing. In this paper we present PCRA: a Cooperative Protocol for Underwater Sensor Networks. PCRA synchronously/asynchronously works on top of TDMA method combined with an ARQ scheme based on selective repeat technique. Each node that has no data to transmit can become a cooperator and retransmit messages to assist neighboring nodes. It uses idle sensor nodes as relay nodes, enhancing communication space diversity. Our simulations show that, when compared to a non-cooperative protocol, PCRA enhances overall network performance metrics. For instance, it reduces packet error rate by 65% and increases goodput by 16% while spending less than 1% more energy.