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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Reconstrução de Sinais em Redes de Sensores sem Fios com Técnicas de Geoestatística.
Other Titles: Signal Reconstruction in Wireless Sensor Networks with Geotatistics Techniches.
metadata.dc.creator: Vieira, Bruno Lopes
metadata.dc.contributor.advisor1: Orgambide, Alejandro César Frery
metadata.dc.contributor.referee1: Almeida, Eliana Silva de
metadata.dc.contributor.referee2: Cintra, Renato José de Sobral
metadata.dc.description.resumo: As Redes de Sensores sem Fios (RSsF) são conjuntos de dispositivos que obtêmamostras 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 despertadomuito 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 damédia 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 osmelhores resultados qualitativos namaioria dos casos,mas se torna inviável para sistemas que necessitemde 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 i
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
Keywords: Geostatistics
Computer network
Wireless sensors
Signal reconstruction
Clustering
Geoestatística
Redes de computação
Sensores sem fios
Reconstrução de sinais
Algoritmo de agrupamento
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Alagoas
metadata.dc.publisher.initials: UFAL
metadata.dc.publisher.department: Modelagem Computacional de Conhecimento
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citation: VIEIRA, Bruno Lopes. Signal Reconstruction in Wireless Sensor Networks with Geotatistics Techniches.. 2010. 95 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2010.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/833
Issue Date: 28-May-2010
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