Redes de sensores sem fio

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Instrumentalização de redes de sensores sem fio

Instrumentalização de redes de sensores sem fio

As Redes de Sensores Sem Fio têm sido implantadas para monitorar e disseminar, coletivamente, informação sobre uma variedade de fenômenos de interesse. Seu papel básico é efetuar o sensoriamento em rede utilizando elevado número de sensores simples, ao contrário da abordagem convencional da utilização de poucos instrumentos de monitoração sofisticados e caros. As principais vantagens da monitoração por meio da utilização de Redes de Sensores Sem Fio sobre a técnica convencional são: ampla cobertura, precisão e confiabilidade, a um custo relativamente inferior (LI; THAI; WU, 2008). É importante destacar que o conjunto de potenciais aplicações é grande e vai além das áreas militar, civil, ambiental, comercial e industrial. Como exemplo, pode-se mencionar a utilização desse tipo de redes em aplicações de: vigilância militar, monitoração e controle do processo de produção, monitoração de sinais vitais humano (batimento cardíaco, pressão arterial e temperatura entre outros), monitoração de habitat ou condições ambientais e de monitoração residencial, entre outras.
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Monitoramento de painéis fotovoltaicos com redes de sensores sem fio

Monitoramento de painéis fotovoltaicos com redes de sensores sem fio

A tecnologia denominada ZigBee tem se destacado em muito nos últimos anos, sendo adotada em áreas como automação, segurança patrimonial e diversas redes de sensores sem fio. A aplicação desta tecnologia para a implementação de redes de sensores sem fio, destinadas ao monitoramento de plantas fotovoltaicas conta com diversas aplicações [21]. O maior diferencial da tecnologia ZigBee é a capacidade de alocação de dispositivos à rede, sendo esta situada em torno de 65000 dispositivos. O número de dispositivos que podem ser alocados a uma rede ZigBee, torna esta tecnologia muito atrativa para a implementação de redes de sensores sem fio destinada ao monitoramento das características de tensão, corrente e temperatura para plantas de geração fotovoltaica. A figura 3.5 apresenta a arquitetura básica de um dispositivo ZigBee, podendo este ser destinado a interfacear os demais dispositivos da rede, ou os diversos sensores ou transdutores necessários ao monitoramento dos módulos fotovoltaicos de uma planta solar [21].
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Open Seleção de Sensores em Redes de Sensores Sem Fio Heterogêneas para Cidades Inteligentes

Open Seleção de Sensores em Redes de Sensores Sem Fio Heterogêneas para Cidades Inteligentes

Apesar de ser uma tecnologia já consolidada, pesquisas em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) vêm passando por desafios devido à sua intrínseca relação com os paradigmas de Cidades Inteligentes e Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Tradicionalmente, as RSSFs são implantadas e utilizadas para atender a uma única aplicação e são compostas de nós sensores com as mesmas características físicas. Contudo, ao se considerar ambientes inteligentes, onde vários objetos podem coletar dados, desencadear ações e interagir entre si de forma a prover serviços sofisticados, é fácil perceber a heterogeneidade dos tipos de aplicações que podem realizar requisições em tais ambientes. Além disso, é real a possi- bilidade de interação entre diferentes tipos de equipamentos, como por exemplo, sensores com diferentes características físicas, criando assim uma RSSF Heterogênea (RSSFH). Por este motivo, este trabalho objetiva contribuir para a gerência de RSSFHs em ambientes de Cidades Inteligentes ao propor uma abordagem para seleção dinâmica e sob-demanda de sensores, levando em consideração as características físicas dos sensores e as demandas das aplicações requisitantes. Esta abordagem foi utilizada no framework POlicy-based Sensor SElection in Heterogeneous Wireless Sensor Network (POSSE-HWSN), o qual foi implementado para validar a proposta. Testes realizados demonstram que através da utilização de POSSE-HWSN foi possível escolher os sensores com os recursos de hardware mais adequados para atender a cada aplicação, melhorando assim a eficácia da seleção.
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Um Algoritmo de Amostragem Multivariada Para Redes de Sensores Sem Fio

Um Algoritmo de Amostragem Multivariada Para Redes de Sensores Sem Fio

Resumo. Uma rede de sensores sem fio (RSSF) possui restric¸˜oes de energia, e a extens˜ao do seu tempo de vida ´e uma importante quest˜ao no projeto dessas redes. As RSSFs podem ser usadas para coletar e processar dados do ambiente, que podem ser, em alguns casos, multivariados. Dessa forma, para auxiliar o processamento dos dados, este trabalho prop˜oe um algoritmo de amostragem multivariada que usa t´ecnicas de an´alise de componentes para classificar os da- dos e ent˜ao selecionar apenas os mais relevantes para a aplicac¸˜ao. Resultados de simulac¸˜ao mostram que a t´ecnica reduz os dados mantendo sua representa- tividade. Al´em disso, o consumo de energia e o atraso na rede s˜ao reduzidos.
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Criptografia Adaptativa em Redes de Sensores Visuais sem Fio

Criptografia Adaptativa em Redes de Sensores Visuais sem Fio

• Wormhole: ´ e um poderoso tipo de ataque do tipo Sinkhole envolvendo um conluio de mais de um n´o [Kundur et al. 2008]. Neste tipo de ataque, um advers´ario cria um t´ unel de mensagens de uma parte da rede para outra. O atacante utiliza n´os maliciosos ou comprometidos para criar links de baixa la- tˆencia com a finalidade de atrair o tr´afego, se aproveitando da caracter´ıstica multi-hop dos mecanismos de roteamento empregados em redes de sensores sem fio, bem como a diversidade de caminhos. Assim, todo o tr´afego ´e atra´ıdo por estes links de baixa latˆencia at´e o Wormhole, n˜ao chegando ao seu des- tino, o Sink Node. Uma das solu¸c˜oes recomendadas para prevenir wormhole attacks ´e packet leashes [Hu et al. 2006][Hu et al. 2003]. Leash ´e uma infor- ma¸c˜ao adicionada ao pacote com o objetivo de limitar a distˆancia de trans- miss˜ao m´axima permitida. Existem dois tipos de packet leashes: geogr´afico e temporal. A abordagem geogr´afica garante que o destinat´ario do pacote est´a dentro de uma certa distˆancia da fonte do pacote. Na abordagem temporal, ´e definido para o pacote um tempo de vida relacionado com a distˆancia que o pacote tem que percorrer. Isto ´e poss´ıvel uma vez que o pacote pode viajar no m´aximo na velocidade da luz [Hu et al. 2003]. Desta forma, ´e poss´ıvel o n´o fonte identificar se o pacote foi atra´ıdo por wormhole attacks.
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Sistema Telemétrico para Monitoramento de Trens Através de Redes de Sensores sem Fio e Processamento em Sistema Embarcado

Sistema Telemétrico para Monitoramento de Trens Através de Redes de Sensores sem Fio e Processamento em Sistema Embarcado

Para o desenvolvimento deste trabalho foi realizado uma pesquisa a respeito das principais tecnologias utilizadas nos atuais sistemas de monitoramento ferroviários com o intuito de analisar suas vantagens e desvantagens e obter conhecimento sobre o estado da arte nesta área. Tomando como base alguns sistemas de monitoramento de trens propostos na literatura, pode-se observar que muitos desses sistemas empregam tecnologias de comunicação sem fio de longo alcance como GPS (Sistema de Posicionamento Global) e GSM (Sistema Global de Telefonia Móvel). Alguns trabalhos encontrados propõem o uso de redes de sensores sem fio aliados a algum tipo de microcontrolador ou microcomputador. Foi realizado também uma pesquisa sobre o estado da arte de sistemas para monitoramento e controle com tecnologia ZigBee, a fim de analisar sua viabilidade e eficiência para esses tipos de sistemas.
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Geração de curvas de roteamento para redes de sensores sem fio

Geração de curvas de roteamento para redes de sensores sem fio

SPIN (Sensor Protocols for Information via Negotiation) é uma família de pro- tocolos de disseminação de dados para redes de sensores sem fio. Esse é um dos primeiros trabalhos na área e aborda o problema de disseminação efici- ente dos dados coletados por um nó-sensor para todos os nós da rede. Dessa maneira, todos os nós são tratados como potenciais nós-coletores. Essa famí- lia de protocolos foi projetada com base na inundação clássica, porém melho- rando algumas de suas limitações, tais como implosão, sobreposição e descon- sideração de recursos. As melhorias são atingidas através de duas inovações básicas: negociação e adaptação direcionada por recursos. Para evitar proble- mas de implosão e sobreposição, os nós negociam uns com os outros antes de retransmitir os dados. A negociação permite que somente dados úteis sejam retransmitidos. Para possibilitar esse processo, os dados são descritos através de meta-dados. Além disso, cada nó mantém um gerenciador de recursos que permite ao nó recusar a desempenhar certas tarefas, tais como retransmissão de dados de terceiros, quando suas reservas de energia são baixas.
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Abordagem dirigida a modelos para redes de sensores sem fio

Abordagem dirigida a modelos para redes de sensores sem fio

As Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) constituem um novo domínio da computação distribuída e têm sido alvo de grande interesse de pesquisa nos últimos anos. Uma RSSF é um tipo de rede ad-hoc com uma série de características e requisitos específicos. Seu principal objetivo é realizar tarefas de sensoriamento de forma distribuída em benefício de aplicações clientes. Portanto, essas redes funcionam como poderosos sistemas de aquisição de dados ambientais. Neste tipo de rede os nós individualmente possuem pouca capacidade computacional e de energia, mas um esforço colaborativo entre os mesmos permite a realização de uma grande tarefa. Os dados são coletados através dos sensores distribuídos e entregues a pontos de saídas da rede, chamados nós sorvedouros (do inglês sink node) a fim de sofrerem análise e processamento adicional [DELICATO, 2005]. Uma RSSF também pode ser composta de dispositivos chamados atuadores que têm como objetivo interagir diretamente com a área monitorada modificando parâmetros do ambiente ou acionando ações a serem realizadas.
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PROTOCOLOS DE COLETA DE DADOS PARA REDES DE SENSORES SEM FIO

PROTOCOLOS DE COLETA DE DADOS PARA REDES DE SENSORES SEM FIO

Este trabalho aborda o problema de roteamento para coleta de dados em Redes de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF). Dois protocolos são apresentados. O primeiro é chamado Centrality-based Routing Aware for L2Ns (CRAL), o qual apresenta rotea- mento baseado na centralidade dos nós. Os nós centrais atuam como “roteadores” e escolhem as melhores rotas estimadas por métricas de Link Quality Estimation (LQE). Estas rotas também facilitam a fusão de dados na rede. O segundo protocolo é o eXtend Collection Tree Protocol (XCTP) que melhora o Collection Tree Protocol (CTP), uti- lizado para coleta de dados em RSSF, criando caminhos bidirecionais entre as estações base e os nós sensores da rede, tornando possível a troca de mensagens de retroalimen- tação (feedback) e controle. Os caminhos viabilizam a implementação de protocolos de transporte de dados confiáveis para as RSSF. Os protocolos CRAL e XCTP são alternativas para o roteamento em RSSF devido a seus resultados promissores de con- fiabilidade, eficiência e consumo de energia.
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Algoritmo de codificação diferenciada para redes de sensores sem fio

Algoritmo de codificação diferenciada para redes de sensores sem fio

O rápido avanço na tecnologia de fabricação de semicondutores tem permitido o desenvolvi- mento de dispositivos eletrônicos de mais baixo custo, de menor tamanho físico e que requerem um menor consumo de energia para operarem (Akyildiz et al., 2002). Um dos tipos de re- des que se tem beneficiado com o avanço dessa tecnologia na área de microeletrônica e de comunicação sem fio é a rede de sensores sem fio (RSSF). Essas redes são compostas por uma grande quantidade de nós, dotados de capacidade de sensoriamento, de processamento de dados e de disseminação de dados, coletados e processados para um ou mais observadores (Ruiz, 2003). RSSFs podem ser usadas com o propósito de coletar dados em áreas como mo- nitoramento ambiental, monitoramento de pacientes, gerenciamento de desastres e aplicações militares (Akyildiz et al., 2002).
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Algoritmos Heurísticos para formação de clusters em redes de sensores sem fio

Algoritmos Heurísticos para formação de clusters em redes de sensores sem fio

Redes de sensores sem fio (RSSF) consistem em um sistema formado por n´os sensores distribu´ıdos em uma determinada ´area geogr´afica, e uma esta¸c˜ao base. Os sensores s˜ao respons´aveis por monitorar o ambiente e repassar os dados coletados para a es- ta¸c˜ao base. As aplica¸c˜oes de uma RSSF variam desde uso em seguran¸ca dom´estica e monitoramento remoto de pacientes at´e aplica¸c˜oes militares e de preven¸c˜ao/detec¸c˜ao de desastres. Devido a algumas de suas aplica¸c˜oes, os sensores podem estar posiciona- dos em ambientes hostis e inacess´ıveis, como campos de batalha, florestas e oceanos. Nesses casos, a localiza¸c˜ao dos sensores pode ser programada, podendo ser feita de maneira aleat´oria, como por exemplo, lan¸cando os sensores de um avi˜ao. Dessa forma, ´e necess´ario que os sensores formem uma rede ad-hoc sem fio para realizar suas a¸c˜oes (Abbasi e Younis, 2007) (Akyildiz et al., 2002) (Ruiz, 2003). A Figura 1.1 demonstra os passos da forma¸c˜ao de uma RSSF.
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Open Simulação realista de redes de sensores sem fio industriais

Open Simulação realista de redes de sensores sem fio industriais

O uso de RSSF para implementar sistemas de monitoramento e controle em ambientes industriais possui algumas vantagens em relação ao uso de redes cabeadas. Em sistemas baseados nas redes cabeadas, o processo de instalação de cabos e sensores possui geral- mente um custo muito mais alto do que os próprios sensores [Bin Lu e Gungor 2009]. Além disso, o cabeamento possui pouca flexibilidade, o que dificulta a instalação e manutenção da rede. Uma alternativa para construção de sistemas de monitoramento industrial de custo reduzido é a utilização de redes sem fio, que apresentam muitas vantagens, incluindo maior flexibilidade, baixo custo e facilidade de instalação e manutenção [Gungor e Hancke 2009]. Mais especificamente, as RSSFs apresentam ainda como vantagens a capacidade de auto- organização, o processamento local e surgem como uma plataforma promissora para imple- mentar sistemas online e remotos de monitoramento e controle em ambientes industriais.
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Integração entre veículos aéreos não tripulados e redes de sensores sem fio para...

Integração entre veículos aéreos não tripulados e redes de sensores sem fio para...

importância para o rendimento de lavouras. O uso de aeronaves é cada vez mais comum em tal tarefa, principalmente pelo fato de au- mentar a agilidade na operação. Entretanto, características climáticas, como intensidade e orientação do vento, podem causar prejuízo aos produtores (e.g. aplicação sobreposta dos defensivos e multas por aplicação de defensi- vos na borda exterior da lavoura). Essa lacuna motivou este trabalho de mes- trado, que tem por objetivo avaliar um sistema integrado de veículos aéreos não tripulados (VANTs) e redes de sensores sem fio (RSSFs) para aumentar a eficiência da aplicação de defensivos químicos em campos agrícolas. Um VANT é utilizado para percorrer o campo enquanto aplica defensivos quími- cos. Uma RSSF com nós capazes de sensoriar a concentração de defensivos químicos é instalada no solo do campo. Os nós da RSSF e o VANT são equipados com módulos de rádio, possibilitando a troca de informação en- tre eles. Desse modo, o VANT consegue obter a distribuição de defensivos químicos aplicados no campo, podendo então tomar decisões para aumen- tar a eficiência da aplicação. Para análise desse sistema, dois experimentos foram realizados utilizando o simulador OMNeT++ e o framework MiXiM. Em um primeiro experimento é comparada a eficiência do sistema proposto com o sistema tradicional de pulverização agrícola, mostrando que é possí- vel aumentar, em média, 16% a quantidade de defensivos químicos aplicados dentro do campo agrícola. E, em alguns casos, é possível obter um aumento de até 118,25%. No segundo experimento são analisados cinco diferentes protocolos de comunicação, mostrando que é possível otimizar o uso da ba- teria nos nós sensores sem fio em até 10 vezes, sem diminuir a eficiência do sistema.
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Mapa de energia baseado em predição para redes de sensores sem fio

Mapa de energia baseado em predição para redes de sensores sem fio

Ao contr´ario das redes ad hoc convencionais, as redes de sensores sem fio potencialmente possuem centenas de milhares de n´os [Sohrabi et al., 2000]. Os sensores devem operar em ambientes in´ospitos e, para alcan¸car boa resolu¸c˜ao de sensoriamento, estas redes devem ser densas. Portanto, em redes de sensores, escalabilidade em rela¸c˜ao ao n´ umero de n´os ´e um fator essencial. De forma diferente dos n´os de uma rede ad hoc convencional, os n´os sensores geralmente permanecem estacion´arios ap´os sua deposi¸c˜ao. Entretanto, mesmo os n´os sendo estacion´arios, estas redes ainda assim possuem topologia dinˆamica. Durante per´ıodos de baixa atividade, a rede deve entrar em estado de dormˆencia na qual muitos n´os devem se desligar para economizar energia. Al´em disso, os n´os podem ficar fora de servi¸co quando a energia de suas baterias acabarem ou quando um evento destrutivo acontecer. Outra caracter´ıstica que distingue estas redes das demais ´e que os sensores possuem recursos bastante restritos, tais como limitada capacidade computacional, de mem´oria e de energia. Estes sensores ser˜ao equipados com bateria e, em muitas aplica¸c˜oes, eles ser˜ao colocados em ´areas remotas, im-
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Protocolo de decisão do espectro para redes de sensores sem fio cognitivas

Protocolo de decisão do espectro para redes de sensores sem fio cognitivas

Neste trabalho é proposto a adaptação de um protocolo MAC com foco em decisão do espectro para redes de sensores sem fio cognitivas (RSSFC). O protocolo proposto emprega mecanismos distribuídos de seleção do melhor canal disponível. O objetivo é explorar de forma oportunista o espectro de frequências e permitir que nós pertecentes a redes de sensores sem fio em bandas não licenciadas se adaptem a condições de densidade, ruído, tráfego e deployment. O protocolo de decisão do espectro para RSSF proposto neste trabalho se baseou em dois mecanismos de escolha do melhor canal. O primeiro se baseia na escolha do melhor canal em função da força do sinal recebido (RSSI); enquanto que o segundo além de utilizar o RSSI, faz a coleta dos parâmetros de SINR, ruído base e atraso fim a fim, para escolher o melhor canal com base numa técnica clássica de tomada de decisão conhecida como Analytical Hierarchical Process (AHP). Esses métodos foram adicionados ao protocolo T-MAC disponível no simulador de RSSF Castalia para serem avaliados sob as métricas taxa de entrega, latência, overhead de transmissão, número de trocas e consumo de energia. Além dos aspectos relacionados a decisão do espectro, foi necessário desenvolver funcionalidades de sensoriamento e mobilidade do espectro. Simulações mostraram que o uso de mecanismos de decisão do espectro possibilitou o aumento da taxa de entrega e manutenção da latência, em cenários de médio e alto ruído, sem impactar consideravelmente no aumento de consumo de energia.
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Projeto integrado para coleta de dados em redes de sensores sem fio

Projeto integrado para coleta de dados em redes de sensores sem fio

Nas Redes de Sensores Sem Fio os nós possuem severas restrições de energia devido ao fato de possuírem uma bateria pequena e de estarem em locais de difícil acesso para o ser humano. Por isso, essas redes necessitam de protocolos que sejam ecientes no consumo de energia. Diferente das redes tradicionais que são projetadas para acomodar uma grande variedade de aplicações, as RSSFs normalmente são projetadas considerando aplicações bem especícas. Tendo em vista a grande peculiaridade dessas aplicações, podem-se alcançar melhorias signicativas de desempenho se o controle e a troca de informações entre duas ou mais camadas forem otimizados de forma que as interações entre as elas sejam mais exploradas. Essa técnica é denominada projeto integrado e tem recebido muita atenção por parte dos pesquisadores da área de RSSFs nos últimos anos. A abordagem integrada de protocolos torna possível uma forte interação entre duas ou mais camadas na pilha de protocolos e possibilita também o compartilhamento de informações em tempo de execução. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de um projeto integrado de protocolos para viabilizar a adaptação do duty cycle em função do tráfego na rede. Assim, propõe-se o algoritmo para a camada de enlace SMAC-DDC (Sensor-MAC with Dynamic Duty Cycle) que se benecia das informações advindas da camada de rede para ajustar a duração do duty cycle dos nós sensores com o objetivo de reduzir o consumo de energia e melhorar a coleta dos dados. Resultados de simulações mostram que é possível reduzir a latência e o consumo de energia de uma rede sem comprometer a taxa de entrega de dados ao nó sink.
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UMA SOLUÇÃO DE ROTEAMENTO PARA REDES DE SENSORES SEM FIO MÓVEIS HETEROGÊNEAS

UMA SOLUÇÃO DE ROTEAMENTO PARA REDES DE SENSORES SEM FIO MÓVEIS HETEROGÊNEAS

Pesquisas voltadas para as redes de sensores sem fio utilizando nós móveis têm sido apresentadas frequentemente. Muitas utilizam somente um nó móvel, e normalmente esse nó é o sink, o responsável por percorrer toda a rede e recolher os dados coletados pelos nós sensores estáticos. Outras já utilizam os nós móveis para coletar as informações do ambiente e encaminhá-las ao nó sink, que por sua vez é fixo. Analisando as diversas soluções encontradas na literatura e também devido à necessidade de aplicações que utilizam veículos do INCT-SEC para agricultura de precisão, monitoramento ambiental, segurança, entre outras, surgiu o interesse em pesquisar sobre redes de sensores sem fio móveis heterogêneas, fazendo uso da mobilidade dos nós sensores móveis e considerando o sink como nó móvel. O intuito é aumentar a taxa de entrega dos dados coletados, reduzir o consumo de energia entre os nós sensores fixos, diminuir a quantidade de saltos para entregar os dados coletados e ainda entregar os dados com menor latência.
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Middleware de serviços multi-camadas para redes de sensores sem fio

Middleware de serviços multi-camadas para redes de sensores sem fio

Evoluções tecnológicas nos sistemas de microeletrônicos e na comunicação sem fio permitiram o desenvolvimento de dispositivos chamados nós sensores, que são pequenos, de baixo custo e de baixo consumo de energia. Os nós sensores integram módulos de sensoriamento, processamento de dados e de comunicação sem fio. A utilização dos nós sensores de forma distribuída possibilita a comunicação entre eles proporcionando a formação das Redes de Sensores Sem Fios (RSSFs). RSSFs estão sendo utilizadas cada vez mais como poderosas ferramentas de monitoramento, de aplicações de monitoramento ambiental a monitoramento de situações de emergência em ambientes sujeitos a situações de risco à vida e ao patrimônio, tais como incêndios, vazamento de gases tóxicos e explosões. Sistemas de gerenciamento da emergência que integram redes de sensores sem fio são utilizados como apoio à tomada de decisão para equipes de resposta a emergências em que o tempo-resposta nessas condições se torna fator preponderante visando o sucesso de operações práticas de salvamento. Para que o sistema de gerenciamento de emergência seja eficaz é necessária uma camada de suporte para prover integração e reusabilidade dos serviços fornecidos pelo sistema, além de uma solução para abstrair toda a complexidade de comunicação e processamento de dados no interior da RSSF. Neste trabalho, um middleware para RSSFs foi projetado e parcialmente implementado, para auxiliar o trabalho dos desenvolvedores de aplicações. As principais características deste middleware são fornecer um mecanismo expressivo e flexível para subscrições de interesse das aplicações na RSSFs e interfaces reusáveis que utilizam tecnologias padrão da Web para prover interoperabilidade entre os serviços e aplicações. Uma avaliação inicial foi realizada com um protótipo de algumas funções do middleware. Uma estimativa de ocupação de memória nos nós sensores foi feita com base em estudos reportados na literatura, e mostra que o middleware projetado é viável para a plataforma de hardware dos motes Mica 2. O mote Mica 2 é a terceira geração de nós sensores comerciais da família Mica motes, usado para capacitar baixa energia em RSSFs.
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Uma metodologia para a integração de redes de sensores sem fio e computação em nuvem

Uma metodologia para a integração de redes de sensores sem fio e computação em nuvem

Neste contexto, integrar Redes de Sensores Sem Fio e Computação em Nuvem surge como uma alternativa a ser considerada, pois desta forma, as necessidades computacionais dos sensores poderiam ser supridas pelos serviços oferecidos pela Computação em Nuvem. Contudo, o processo de integração destas tecnologias tem recebido pouca atenção (ALAMRI et al., 2013; LEITÃO et al. , 2012). Assim, para o desenvolvimento deste trabalho foi feita uma análise parcial das vantagens e desvantagens (Seção 2) de cada um destes trabalhos relacionados.
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Avaliação de abordagens de gerenciamento para redes de sensores sem fio

Avaliação de abordagens de gerenciamento para redes de sensores sem fio

[Network Simulator, 1999]. O Network Simulator (NS) é uma ferramenta livre de código aberto utilizada amplamente pela comunidade científica para simulações de redes tanto cabeadas quanto sem fio. Esse simulador já possui vários protocolos de diversas camadas da pilha, como enlace, rede e aplicação. Especificamente para RSSFs, o NS contém a implementação do proto- colo MAC 802.15.4 [ZigBee, 2006] (conhecido também por ZigBee), que está sendo adotado pe- los fabricantes de nós sensores como a CrossBow [Crossbow, 2005] e a MoteIv [Moteiv, 2005]. Além disso, uma extensão do NS chamada MannaSim [Braga et al., 2004, Lopes et al., 2006] oferece um conjunto de classes base que podem ser personalizadas de acordo com a necessi- dade, permitindo que RSSFs sejam simuladas com maior facilidade. Outra característica do NS é a realização das simulações em um nível de detalhes muito alto, tornando os resultados relativos à comunicação confiáveis. Outra vantagem desta ferramenta é a escalabilidade, já que redes com centenas de elementos podem ser simuladas num tempo razoável em servidores de média capacidade. Pelas características do NS e a sua adequação ao modelo de avaliação deste trabalho, resolvemos adotá-la como ferramenta de simulação.
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