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Previous issue date: 2011-08-19 / Wireless sensor networks (WSN) are composed of a set of sensor nodes in order to detect and transmit a characteristic of the physical environment. These sensor nodes, after capturing an event, should communicate with a special node, called sink node. The use of a single sink node implies a bottleneck in the network of sensors, especially for applications requiring a heavy flow of data. Thus, research studies have led to the selection of routes in sensor networks with multiple sink nodes. The approach proposed by this work presents the application of Genetic Fuzzy Systems (SFGs) to estimate the quality of routes in WSNs, in order to realize the communication between multiple sensor nodes and multiple sink nodes. A Fuzzy Inference System of Mamdani is used to estimate the sink node best suited for communication at a given instant, based on some network characteristics such as energy and the number of hops. Genetic Algorithms (GAs) are employed to obtain the optimal setting of design parameters of the fuzzy inference system of Mamdani. The proposed route classification was applied by means of computer simulations to demonstrate the feasibility of the implemented approach. The results show a network of sensors with longer life, through an adequate choice of sink node used for sending packets across the network in order to find the best routes. / Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) são compostas por um conjunto de nós sensores com o objetivo de detectar e transmitir alguma característica do meio físico. Estes nós sensores, depois de captar algum evento, devem se comunicar com um nó especial, denominado sink node. A utilização de um único sink node implica em um gargalo na rede de sensores, especialmente para aplicações que demandam um fluxo intenso de dados. Desta forma, as pesquisas têm direcionado estudos para a seleção de rotas em redes de sensores com múltiplos sink nodes. A abordagem proposta por este trabalho apresenta a aplicação de Sistemas Fuzzy Genéticos (SFGs) para a estimação da qualidade de rotas em RSSFs, de modo a realizar a comunicação entre múltiplos nós sensores e múltiplos sink nodes. Um Sistema de Inferência Fuzzy de Mamdani é utilizado para estimar o sink node mais adequado para a comunicação em um determinado instante, baseado em algumas características da rede, como a energia e o número de saltos. Algoritmos Genéticos (AGs) são empregados para obter o ajuste otimizado dos parâmetros de projeto do sistema de inferência fuzzy de Mamdani. A classificação das rotas foi aplicada, por meio de simulações computacionais, para demonstrar a viabilidade da abordagem implementada. Os resultados obtidos apresentam uma rede de sensores com maior tempo de vida, por meio da escolha adequada do sink node utilizado para o envio de pacotes pela rede, de forma a encontrar as melhores rotas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/87743 |
| Date | 19 August 2011 |
| Creators | Leal, Líliam Barroso |
| Contributors | Holanda Filho, Raimir, Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira, Holanda Filho, Raimir, Santos, Cícero Nogueira dos, Santos, Aldri Luiz dos, Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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