Resultados por análise matemática

Utilizando o modelo de consumo de energia proposto no Capítulo 3, podemos veri- ficar se a solução proposta possui melhor desempenho que uma solução "tradicional" de transmissão. Inicialmente, estimamos o consumo de energia esperado para sensores com diferentes valores de SR, de acordo com o número de hops que os pacotes devem atraves- sar (variando de 1 a 10).

Por simplicidade, consideramos o mesmo PER para cada enlace, assumindo duas dife- rentes configurações de erros no modelo de Gilbert/Elliot: 5% (b = 0,9994 e g = 0,99998) e 15% (b = 0,99987 e g = 0,99998).

A Figura 5.5 apresenta o consumo de energia para todo o caminho de transmissão, considerando apenas um único sensor que assume diferentes valores de SR. Consideramos também que a transmissão ocorre durante 60 minutos (T = 3600s) e f(s)= 0,4, resultando

na transmissão de T. f(s)imagens. Como comentário final, o número de hops do caminho

refere-se apenas aos nós intermediários.

A Figura 5.6 apresenta o consumo de energia para um PER de 15%, considerando o mesmo cenário de teste.

0 2 4 6 8 10 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Número de hops Consumo de energia (J) SR = 15 SR = 13−14 SR = 11−12 SR = 9−10 SR = 7−8 SR = 5−6 SR = 1−4

Figura 5.5: Estimativa teórica do consumo de energia de todo o caminho, para transmis- sões eficientes de energia. O PER médio é 5%.

0 2 4 6 8 10 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Número de hops Consumo de energia (J) SR = 15 SR = 13−14 SR = 11−12 SR = 9−10 SR = 7−8 SR = 5−6 SR = 1−4

Figura 5.6: Estimativa teórica do consumo de energia de todo o caminho, para transmis- sões eficientes de energia. O PER médio é 15%.

das DWT) são transmitidos na rede. O consumo de energia do caminho de transmissão é uma função direta do numero de hops que pacotes devem atravessar, de acordo com nosso modelo matemático, mas a diferença proporcional entre sensores com diferentes SR mantêm-se a mesma no estado estacionário qualquer que seja o tamanho do caminho, desde que as taxas de erro nos pacotes sejam a mesmas em todos os enlaces. Outra con- clusão trivial é que o PER enfrentado pelos pacotes irá influir no consumo de energia, uma vez que uma taxa de erros maior também aumenta o número médio de retransmissões de pacotes.

A Figura 5.7 apresenta a reconstrução de imagens transmitidas por sensores com dife- rentes relevâncias, juntamente com o PSNR calculado. Quanto menor for o SR do sensor, menos subbandas DWT serão transmitidas e pior será a qualidade da imagem, porém a imagem capturada sempre poderá ser reproduzida se pacotes não forem perdidos, mesmo que em baixa qualidade.

(a) SR=13-14, PSNR 31,71 dB (b) SR=11-12, PSNR 29,26 dB (c) SR=9-10, PSNR 26,99 dB

(d) SR=7-8, PSNR 25,26 dB (e) SR=5-6, PSNR 23,71 dB (f) SR=1-4, PSNR 22,62 dB

Figura 5.7: Imagens reconstruídas com perdas.

Podemos também estimar o ganho em economia de energia da solução proposta em comparação a um mecanismo de transmissão tradicional (transmissão de imagens em má- xima qualidade). Consideramos os cenários de comunicação apresentados na Figura 5.2,

onde 7 sensores com diferentes relevâncias de monitoramento irão transmitir imagens para o sink. Se propriamente exploradas, as relevâncias de monitoramento daqueles sen- sores podem resultar em economia de energia da rede, com pouca perda da qualidade global de monitoramento da aplicação.

Em ambos os cenários considerados, a aplicação de monitoramento pretende coletar informações visuais de araras azuis. Assim, sensores que podem ver regiões onde tais araras são (historicamente) mais facilmente vistas recebem maior SR, sendo, portanto, facilitada a definição de grupos de relevância por estabelecimento determinístico ou por cálculo de regiões de relevância (Capítulo 4).

O consumo teórico de energia de toda a rede para os Cenários 1 e 2 foi estimado para a transmissão de imagens durante 60 minutos por cada um dos 7 sensores, com f_(s)= 0,4, como apresentado na Figura 5.8. Para a otimização proposta, consideramos o consumo de energia de uma DWT de dois níveis para cada imagem e um PER médio variando entre 2% e 20%. Já para a transmissão tradicional, consideramos a mesma configuração, porém assumimos um consumo de energia de uma DWT de 1 nível para cada imagem, que é um pouco menor que o consumo de uma codificação de 2 níveis. Assumimos esse consumo energético porque é pouco provável a transmissão de imagens sem qualquer codifica- ção, mesmo para mecanismos "tradicionais" de transmissão. Por fim, deve-se notar que a mesma quantidade de sensores ativos é assumida para as validações com a transmissão tradicional e com a otimização proposta, que é 7 para os Cenários 1 e 2. Como a trans- missão dita tradicional não considera os valores de SR, os dois cenários de transmissão considerados são exatamente iguais para verificações dessa solução.

A utilização da otimização proposta reduziu significativamente o consumo teórico de energia na rede (maior que 200% para o Cenário 2), beneficiando consideravelmente a transmissão de imagens em RSVSF. De fato, o consumo de energia estará diretamente ligado à relevância de monitoramento dos sensores. Como no Cenário 2 temos em média sensores com menores valores para SR, menos energia será consumida na rede. Contudo, não podemos afirmar que obteremos menor qualidade de monitoramento nesse caso, uma vez que as relevâncias de monitoramento dos sensores são calculadas de acordo com os requisitos da aplicação e dos FoV dos sensores. O que podemos afirmar é que imagens com alta qualidade serão transmitidas por sensores mais relevantes, e não faz muito sen- tido a transmissão de imagens com alta qualidade por sensores pouco relevantes para as funções de monitoramento da aplicação, como ocorre com o mecanismo tradicional de transmissão assumido para as verificações. Em resumo, embora economia de energia seja obtida quando a solução proposta é empregada, imagens com menor qualidade se- rão recebidas pelo sink. Porém, como essas imagens são transmitidas por sensores menos

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 200 400 600 800 1000 1200 1400 PER médio (%) Consumo de energia (J) Tradicional Cenário 1 Cenário 2

Figura 5.8: Estimativa teórica do consumo de energia para transmissões eficientes de ener- gia, para os Cenários 1 e 2.

relevantes, espera-se pouco impacto na qualidade global da aplicação.