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Previous issue date: 2014-03-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Target tracking in Wireless Sensor Networks (WSNs) is an application in which the
nodes cooperate to estimate the position of one or more objects of interest. In this
context, the contributions of this work are fourfold. First, a survey the state-of-the-art
about target tracking algorithms, in which we identified three formulations of tracking
problem, and we classified them according to their characteristics. Furthermore, we
divided the target tracking process in components to make the general understanding
easier. Second, we propose and evaluate the PRATIQUE algorithm for tracking animals
in forests. In this case, the nodes are organized into a grid to make feasible the use of
sensor nodes in this kind of area in such a way that each cell of the grid is a region that
can be occupied by the target. The algorithm estimates the cell where the target is, and
uses predictions and hybrid clustering to reduce the communication cost and ensure
the tracking accuracy. The results of the simulations show that prediction errors are
approximately one cell. The third contribution is the TATI algorithm, this algorithm
guides a tracker to approach the target. The sensor network is organized into faces to
make the cooperation among the nodes easier, and reduce the path between the tracker
and the target. The results show that energy consumption is reduced by 15%, and the
tracker stays about 10m closer to the target, compared to the baseline. The fourth
contribution is a scheme for performing localization and tracking tasks simultaneously
in such a way that errors of range-based localization algorithms are reduced. This
algorithm takes advantage of the messages sent to track the target to filter the noise in
the distance estimation, reducing localization errors while tracking. The results show
that the localization errors can be reduced by up to 70%. / Rastreamento de alvos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) é um tipo de aplicação em que os nós cooperam para estimar a posição de um ou mais objetos de interesse. Nesse contexto, este trabalho possui quatro contribuições. A primeira contribuição é um levantamento bibliográfico do estado-da-arte, em que identificamos três diferentes formulações de rastreamento e as classificamos de acordo com suas características. Além disso, dividimos o processo de rastreamento em componentes para facilitar o
entendimento geral. A segunda contribuição é a elaboração e avaliação do algoritmo PRATIQUE para rastrear animais em florestas. Nesse caso, os nós são organizados em grade para viabilizar a utilização dos nós sensores nesse tipo de área, de forma que cada célula da grade é uma região que pode ser ocupada pelo alvo. O algoritmo estima a célula em que o alvo está, e usa previsão e um esquema híbrido de agrupamento para reduzir o custo de comunicação e garantir a precisão do rastreamento. Os resultados
das simulações mostram que os erros de previsão são de aproximadamente uma célula. A terceira contribuição é o algoritmo TATI, esse algoritmo guia um objeto que visa alcançar o alvo. A rede é estruturada em faces para facilitar a cooperação entre os nós e reduzir o caminho entre o objeto guiado e o alvo. Os resultados mostram que o consumo de energia é reduzido em 15% e o objeto guiado fica cerca de 10m mais próximo do alvo, se comparado com a abordagem relacionada. A quarta contribuição é um esquema para executar as tarefas de localização e rastreamento simultaneamente para reduzir os erros dos algoritmos de localização baseados em alcance. As mensagens enviadas para rastrear o alvo são aproveitadas para filtrar os ruídos presentes nas estimativas de distância, reduzindo o erro de localização enquanto o rastreamento ocorre. Os resultados mostram que os erros de localização podem ser reduzidos em até 70%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4154 |
| Date | 28 March 2014 |
| Creators | Souza, Éfren Lopes de |
| Contributors | Nakamura, Eduardo Freire |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600 |
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