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Abordagens autonômicas para qualidade de serviço da comunicação em redes de sensores sem fio densas com requisitos temporais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T01:50:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
284465.pdf: 2209488 bytes, checksum: 3bced3c77a103cb3e1ad65dd3ce9d5dc (MD5) / Em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF), a fusão de dados com restrições temporais pode ser utilizada para gerar visões globais da rede e ainda compensar a baixa confiabilidade individual dos nodos. Entretanto, os nodos de uma rede com grande quantidade de nodos devem ser capazes de se auto-otimizar e auto-organizar sem a interferência de operadores humanos. Nesta tese, apresentamos diversas abordagens autonômicas para garantia de QoS em RSSF com aplicações de fusão de dados com restrições temporais. As abordagens foram validadas através de simulações utilizando TrueTime e testes em protótipos de RSSF. Uma das abordagens autonômicas utiliza algoritmo de aprendizado de máquina baseado em algoritmos genéticos. Esses algoritmos são inspirados na teoria da seleção natural e conseguem otimizar parâmetros como a eficiência da comunicação mesmo em problemas de otimização multi-objetivo. Abordagens autonômicas cientes de energia, assim como abordagens autonômicas mais simples, são também apresentadas. Uma vez que nossas abordagens foram modeladas para atuar na camada de aplicação de dispositivos compatíveis com o padrão IEEE 802.15.4, tornam-se de fácil implementação em dispositivos disponíveis comercialmente. As abordagens apresentadas mostraram um desempenho bem superior ao desempenho do protocolo IEEE 802.15.4.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93669
Date25 October 2012
CreatorsPinto, Alex Sandro Roschildt
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Montez, Carlos Barros, Dantas, Mário Antônio Ribeiro
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format143 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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