00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Orgambide, Alejandro César Frery-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6935433850568144por
dc.contributor.referee1Loureiro, Antonio Alfredo Ferreirapor
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8886634592087842por
dc.contributor.referee2Miranda, Marcio Nunes depor
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4090371865067691por
dc.creatorFeitosa Neto, José Alencar-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0820925838455951por
dc.date.accessioned2015-08-25T18:46:21Z-
dc.date.available2008-11-19-
dc.date.available2015-08-25T18:46:21Z-
dc.date.issued2008-06-16-
dc.identifier.citationFEITOSA NETO, José Alencar. Estimação do erro em redes de sensores sem fios. 2008. 116 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, 2008.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufal.br/handle/riufal/815-
dc.description.abstractWireless Sensor Networks (WSNs) are presented in the constext of information acquisition and we propose a generic model based on the processes of signal sampling and reconstruction.We then define a measure of performance using the error when reconstructiong the signal.The analytical assessment of this measure in a variety of scenarios is unfeasible, so we propose and implement a Monte Carlo experiment for estimating the contribution of six factors on the performance of a WSN, namely: (i) the spatial distribution of sensors, (ii) the granularity of the phenomenon being monitored, (iii) the way in which sensors sample the phenomenon (constant characteristic functions defined on Voronoi cells or on cicles), (iv) the communication between sensors (either among neighboring Voronoi cells or among sensors within a range), (v) the clustering and aggregation algorithms (LEACH and SKATER), and (vi) the reconstruction techniques (by Voronoi cells and by Kriging). We conclude that all these factors have significative influence on the performance of a WSN, and we are able to quantitatively assess this influence.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentModelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.initialsUFALpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectMonte Carlo, Method ofeng
dc.subjectModelingeng
dc.subjectSimulationeng
dc.subjectMultiple sensors data integrationeng
dc.subjectErroreng
dc.subjectPerformanceeng
dc.subjectReconstructioneng
dc.subjectSistems designeng
dc.subjectMonte Carlo, Método depor
dc.subjectModelagempor
dc.subjectSimulaçãopor
dc.subjectIntegração de dados de múltiplos sensorespor
dc.subjectErropor
dc.subjectDesempenhopor
dc.subjectReconstruçãopor
dc.subjectProjetos de sistemaspor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleEstimação do erro em redes de sensores sem fiospor
dc.title.alternativeError estimation in wireless sensor networks.eng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoApresentamos as redes de sensores sem fios no contexto da aquisição de informação, e propomos um modelo genérico baseado nos processos de amostragem e de reconstrução de sinais. Utilizando esse modelo, definimos uma medida de desempenho do funcionamento das redes através do erro de reconstrução do sinal. Dada a complexidade analí­tica de se calcular esse erro em diferentes cenários, propomos e implementamos uma experiência Monte Carlo que permite avaliar quantitativamente a contribuição de diversos fatores no desempenho de uma rede de sensores sem fios. Esses fatores são (i) a distribuição espacial dos sensores (ii) a granularidade do fenômeno sob observação (iii) a forma em que os sensores amostram o fenômeno (funções caracterí­sticas constantes sobre células de Voronoi e sobre cí­rculos), (iv) as caracterí­sticas de comunicação entre sensores (por vizinhança entre células de Voronoi e pelo raio de comunicação), (v) os algoritmos de clusterização e agregação (LEACH e SKATER), e (vi) as técnicas de reconstrução (por Voronoi e por Kriging). Os resultados obtidos permitem concluir que todos esses fatores influem significativamente no desempenho de uma rede de sensores sem fios e, pela metodologia de trabalho, foi possí­vel medir essa influência em todos os cenários considerados.por
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