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FLECHA : um mecanismo preditivo para eleição de coletores semânticos em grupos de nós sensores sem fio / FLECHA: a forecasting election mechanism for semantic collectors sensor nodes

MOREIRA NETO, M. FLECHA: um mecanismo preditivo para eleição de coletores semânticos em grupos de nós sensores sem fio. 2016. 55 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2016-10-13T11:27:32Z
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Previous issue date: 2016-07-22 / Technological advances in microelectronics and wireless communications have enabled a fast development of the so-called Low-Power and Lossy Networks (LLN), including Wireless Sensor Networks (WSN), which are comprised of several sensing embedded nodes. Nowadays, these small-size nodes play a key role as a sensing and communication infrastructure for the smart-x applications, such as smart environment, smart metering, smart agriculture, and green smart cities. Although there are interesting energy-harvesting solutions in outdoor and low power applications, most of the sensor nodes are battery-operated, making energy efficiency a critical goal. The semantic clustering is a technique based on similarity data for forming the semantic cluster. This technique has become an efficient solution for increasing the WSN lifetime compared to traditional clustering, however, there is still an excessive power expenditure in the collector nodes (leaders of the semantic cluster) due to the accumulation of inherent functions in it . Our approach aims to show a solution to reduce power consumption of WSN through a predictive election of semantic collectors using the ARIMA method. The FLECHA extends decentralized approach of DSENSE, which make it self-adaptive through a collaborative process. Our results show that the predictive election of semantic collectors increases the WSN lifetime in relation to reactive methods of election for cluster leaders. / As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) desempenham um papel fundamental enquanto infraestrutura para aplicações em Internet das Coisas (IoT) e em cidades inteligentes. Estas redes são exemplos das chamadas redes sem fio de baixa potência (Low Power and Lossy Networks, LLN), nas quais recursos de processamento, armazenamento e energia são limitados. No tocante à limitação energética dos nós, apesar dos recentes avanços em pesquisa e desenvolvimento de soluções para produção local de energia (energy harvesting), tais como transdutores piezoelétricos, células solares, calor e pressão arterial do corpo humano, as clássicas e finitas baterias ainda são o tipo de fonte mais comum dos nós sensores. Dentre as propostas da literatura para prolongar o tempo de vida de uma rede de sensores, destacamos o agrupamento semântico. Através do agrupamento semântico, os nós sensores são agrupados de acordo com a semântica da aplicação. Essa técnica é uma alternativa recente eficiente para aumentar o tempo de vida de uma RSSF em comparação com outras técnicas de agrupamentos tradicionais. Entretanto, nota-se ainda uma perda de energia considerável para os nós eleitos como líderes de grupos semânticos (coletores), pois esses nós acumulam funções de captura de dados do seu entorno físico e de captura/repasse dos dados dos seus vizinhos. Neste contexto, apresentamos FLECHA, um mecanismo preditivo para eleição de coletores semânticos em grupos de nós sensores sem fio, cujo objetivo central é reduzir o consumo de energia de uma rede de sensores. Nossa hipótese é de que antecipando a eleição do melhor candidato para líder semântico é possível economizar energia dos nós líderes semânticos e, consequentemente, prolongar o tempo de vida da rede.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/20645
Date22 July 2016
CreatorsMoreira Neto, Maurício
ContributorsMoreira, Leonardo Oliveira, Gomes, Danielo Gonçalves
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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