00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: Reconstrução de sinais em redes de sensores sem fios com técnicas de geoestatí­stica
Título(s) alternativo(s): Signal Reconstruction in Wireless Sensor Networks with Geotatistics Techniches.
Autor(es): Vieira, Bruno Lopes
Primeiro Orientador: Orgambide, Alejandro César Frery
metadata.dc.contributor.referee1: Almeida, Eliana Silva de
metadata.dc.contributor.referee2: Cintra, Renato José de Sobral
Resumo: As Redes de Sensores sem Fios (RSsF) são conjuntos de dispositivos que obtêm amostras de fenômenos ambientais, sejam eles naturais (como, por exemplo, temperatura, pressão atmosférica, intensidade de iluminação, concentração de substâncias em cursos d'água) ou antrópicos (qualidade do ar em sinais de trânsito, pressão ao longo de um oleoduto). Esses dispositivos têm despertado muito interesse, tanto pelas suas potenciais aplicações quanto pelos desafios teóricos e tecnológicos que seu uso otimizado oferece. O objetivo deste trabalho trata da análise da reconstrução de sinais nessas redes, com base em técnicas de geoestatí­stica. Analisam-se três processos de kriging: simples, ordinário e bayesiano. Ao simples, analisam-se três abordagens encontradas na literatura para estimação ou informação do parâmetro da média e ao bayesiano propõe-se uma variante capaz de reduzir o tempo de processamento necessário, estimando a média por mí­nimos quadrados generalizados, sendo uma constante na inferência bayesiana. Leva-se em consideração o processo de agrupamento dos nós sensores, com simulações sem agrupamento e com os sensores agrupados pelos algoritmos LEACH e SKATER. O algoritmo de kriging bayesiano apresenta os melhores resultados qualitativos na maioria dos casos,mas se torna inviável para sistemas que necessitem de respostas rápidas. Nesses casos, recomenda-se o algoritmo de kriging ordinário. A variante proposta para o kriging bayesiano reduz o tempo de computação, mas não o suficiente para sistemas de tempo real.
Abstract: Wireless sensor networks are formed by mobile devices that collect and process data from an enviroment, and transmit them to a data center wich is responsible for taking decisions. This work aims to analyze the signal reconstruction in these networks using geostatistic techniques. Three processes of kriging are used: simple, ordinary and bayesian. Three approaches to simple krigingwere found in the literature, according to the way themean of the data is estimated,were assessed themall. A newBayesian approach is proposed: use general least square to estimate the mean, and set it as a constant into the Bayesian inference. The effect of clustering techniques is assessed, namely without clusters and with clusters formed by LEACH and SKATER algorithms. Bayesian kriging presents the best qualitative results in almost all scenarios, but it is not available to systems that require fast aswers; in this case we recommend ordinary kriging. The proposed variant of Bayesian kriging reduces the time required, without hampering the quality of the reconstructed signal, but the time reduction is not enough for real-time systems
Palavras-chave: Geostatistics
Computer network
Wireless sensors
Signal reconstruction
Clustering
Geoestatí­stica
Redes de computação
Sensores sem fios
Reconstrução de sinais
Algoritmo de agrupamento
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.department: Modelagem Computacional de Conhecimento
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: VIEIRA, Bruno Lopes. Reconstrução de sinais em redes de sensores sem fios com técnicas de geoestatí­stica. 2010. 95 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2010.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/833
Data do documento: 28-mai-2010
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