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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/833
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 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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