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An energy-efficient approach to enhance virtual sensors provisioning in the heterogeneous environments of sensor clouds

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2018-06-26 / Virtual sensors provisioning is a central issue for sensors cloud middleware since it is responsible for selecting physical nodes, usually from Wireless Sensor Networks (WSN) of different owners, to handle user's queries or applications. Recent works perform provisioning by clustering sensor nodes based on the correlation measurements and then selecting fewer nodes as possible to preserve WSN energy. However, such works consider only homogeneous nodes (all nodes using the same set of sensors). Therefore, those works are not entirely appropriate for sensor clouds, which in most cases comprises heterogeneous sensor nodes. In this thesis, we propose ACxSIM, an approach to enhance the provisioning task by considering heterogeneous environments. Two main algorithms form ACxSIM. The first one, ACASIM, creates multi-dimensional clusters of sensor nodes, taking into account the measurements correlations instead of the physical distance between nodes like most works on literature. Then, the second algorithm, ACOSIM, based on an Ant Colony Optimization system, selects an optimal set of sensors nodes from to respond user¿s queries while attending all parameters and preserving the overall energy consumption. Simulations have shown that ACxSIM has better performance than the LEACH protocol regarding energy consumption (7.0x) and Mean Squared Error (2.0x), indicating the feasibility of the proposed approach.

Keywords: Ant Colony Optimization. Clustering. Virtualization. Wireless Sensor Networks. / No contexto de nuvens de sensores, o procedimento de provisionamento é essencial, uma vez que é responsável por selecionar os sensores físicos, geralmente de redes de sensores sem fio (RSSF) de diferentes proprietários, que serão alocados (provisionados) para compor os sensores virtuais. Trabalhos recentes na literatura realizam o provisionamento agrupando nós de sensores com base nas medidas de correlação e, em seguida, selecionando o menor conjunto possível de nós para preservar a energia da RSSF, ao mesmo tempo que garante os requisitos das aplicações. No entanto, tais trabalhos consideram apenas nós homogêneos, i.e., nós que monitoram o mesmo conjunto de variáveis. Desta forma, tais trabalhos não são inteiramente apropriados para o ambiente de nuvens de sensores, que na maioria dos casos incluem nós sensores heterogêneos. Nesta tese, propomos ACxSIM, uma abordagem para aprimorar o provisionamento de sensores virtuais, considerando ambientes heterogêneos. Dois algoritmos principais formam ACxSIM. O primeiro, ACASIM, cria clusters multidimensionais de nós de sensores, levando em consideração as correlações de medições em vez da distância física entre nós, que é a abordagem padrão da maioria dos trabalhos encontrados na literatura. Em seguida, ACOSIM, um algoritmo baseado em um sistema de otimização por colônia de formigas, seleciona um conjunto ótimo de nós de sensores para responder as consultas do usuário que atende aos parâmetros das consultas e preserva o consumo geral de energia. Simulações realizadas mostraram que ACxSIM possui melhor desempenho do que o protocolo LEACH com relação ao consumo de energia (aproximadamente 7.0x) e Erro Quadrático Médio (2.0x), indicando a viabilidade da abordagem proposta.

Palavras-chaves: Otimização por colônia de formigas. Agrupamento. Virtualização. Redes de Sensores Sem Fio.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/106445
Date26 June 2018
CreatorsLemos, Marcus Vinicius de Sousa
ContributorsHolanda Filho, Raimir, Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira, Carvalho, Carlos Giovanni Nunes de, Holanda Filho, Raimir, Albuquerque, Adriano Bessa, Sampaio, Americo Tadeu Falcone, Santos, Aldri Luiz dos, Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira
PublisherUniversidade de Fortaleza, Doutorado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation1028774923510350190, 500, 500, -7645770940771915222

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