Top PDF Algoritmos para controle de densidade em redes de sensores sem fio

Algoritmos para controle de densidade em redes de sensores sem fio

Algoritmos para controle de densidade em redes de sensores sem fio

O Controle de Densidade em Redes de Sensores sem Fio é uma das maneiras mais explora- das para se utilizar os recursos escassos dessas redes de forma eficiente e contribuir para o aumento do seu tempo de vida. Neste trabalho o problema de controle de densidade consiste em escolher um subconjunto de nós que garanta a cobertura de uma área de monitoramento e a conectividade entre os nós ativos, minimize a energia consumida pela rede e obedeça os limites de energia dos nós. Para tratar o problema são propostas uma Abordagem Mul- tiperíodo e uma Abordagem Periódica. A Abordagem Multiperíodo é um tratamento dife- renciado e novo para o controle de densidade e que consiste primeiramente em definir um tempo esperado de vida da rede e dividi-lo em períodos de tempo, que podem ou não ter a mesma duração. Depois a abordagem define de maneira global a solução para cada um dos períodos, respeitando-se os limites de energia dos nós sensores. O principal objetivo da abor- dagem multiperíodo é estabelecer limites inferiores para algoritmos periódicos de controle de densidade, uma vez que sua visão global tanto da rede quanto dos períodos leva aos me- lhores resultados possíveis. O problema de controle de densidade multiperíodo é modelado como um problema de Programação Linear Inteira e é resolvido por um pacote de otimiza- ção comercial. Porém, em função de sua natureza combinatória, que impede que grandes instâncias sejam resolvidas são propostas uma Relaxação Lagrangeana e uma Heurística La- grangeana como alternativas de solução do modelo. Os resultados mostram que a Relaxação proposta é capaz de gerar bons limites inferiores para o problema e que a Heurística é uma boa opção para geração de uma solução viável para o problema, ficando em vários casos bem próxima dos valores da solução ótima. A Abordagem Periódica consiste em encontrar a me- lhor solução para a rede em um determinado instante de tempo e repetir este procedimento periodicamente. O tratamento periódico é proposto como uma alternativa à abordagem mul- tiperíodo. Também nesta abordagem é proposto um modelo de Programação Linear Inteira com duas opções de função objetivo, uma que minimiza o consumo de energia de rede e ou- tra que minimiza a relação entre energia consumida e energia residual dos nós. Este modelo é resolvido por um pacote de otimização comercial. Porém, novamente esbarra-se em um problema combinatório e em virtude disto é desenvolvido um Algoritmo Híbrido que utiliza
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Planejamento dinâmico para controle de cobertura e conectividade em redes de sensores sem fio planas

Planejamento dinâmico para controle de cobertura e conectividade em redes de sensores sem fio planas

Ser´a realizado um estudo de simuladores para redes de sensores sem fio visando identificar o mais adequado para o trabalho proposto e o desenvolvimento de um ambi- ente de simula¸c˜ao para validar os modelos e algoritmos propostos. Neste caso deve-se observar como as solu¸c˜oes encontradas reagem em um ambiente real e qual a influˆencia que aspectos de rede como camadas de enlace, acesso ao meio e rede apresentam sobre estas solu¸c˜oes. Entre estes simuladores destaca-se o NS-2 (The Network Simulator) [40]. Pretende-se ainda com as simula¸c˜oes observar m´etricas de qualidade de servi¸co de redes como taxa de entrega de pacotes, atraso e latˆencia. Al´em disso a partir dos resultados das simula¸c˜oes ser˜ao desenvolvidos esquemas de dissemina¸c˜ao de dados e tolerˆancia a falhas que possam utilizar de maneira eficiente as solu¸c˜oes providas pelos modelos matem´aticos e que atenuem problemas como interferˆencia entre canais e colis˜oes.
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Projeto integrado de controle de densidade e roteamento em redes de sensores sem fio

Projeto integrado de controle de densidade e roteamento em redes de sensores sem fio

Redes de sensores sem fio (RSSFs) possuem recursos bastante limitados. A maneira mais co- mum de se projetar fun¸c˜ oes da rede tem sido consider´ a-las isoladamente — uma estrat´egia que pode n˜ ao garantir a correta e eficiente opera¸c˜ ao das RSSFs. Por essa raz˜ ao, nesta disserta¸c˜ ao propomos o uso do projeto integrado em RSSFs. Consideramos duas fun¸c˜ oes muito impor- tantes de RSSFs — controle de densidade e roteamento — e apresentamos duas abordagens diferentes para integra¸c˜ ao das mesmas. O projeto integrado dessas fun¸c˜ oes permite reduzir o impacto do controle de densidade sobre o roteamento, o qual ocorre devido ` as mudan¸cas na topologia provocadas pela alternˆ ancia do conjunto de n´ os sensores em atividade. Em par- ticular, propomos duas solu¸c˜ oes, chamadas RDC-Sync e RDC-Integrated, que integram um algoritmo de controle de densidade chamado OGDC e um de roteamento em ´ arvore chamado EF-Tree. Para avali´ a-las, conduzimos experimentos de simula¸c˜ ao cujos resultados mostram os benef´ıcios da aplica¸c˜ ao do projeto integrado, em especial quando controle de densidade e roteamento s˜ ao reunidos em uma ´ unica solu¸c˜ ao. Algumas das vantagens do projeto integrado s˜ ao: redu¸c˜ ao do tr´ afego na rede, redu¸c˜ ao do atraso, economia de energia, menor perda de dados e melhor cobertura do ponto de vista do n´ o sorvedouro. Sendo assim, a ado¸c˜ ao de um projeto integrado em RSSFs ´e um passo importante para se obter uma melhor qualidade de servi¸co para as aplica¸c˜ oes nessas redes.
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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.

Na Figura 5.11 est´a representada a quantidade de sensores vivos por round, para cada algoritmo, em uma instˆancia de 300 sensores. Pode-se observar que com o LEACH os sensores esgotam a energia muito rapidamente. Apesar de no GRASP-C os sensores come¸carem a morrer mais cedo, a rede se mant´em viva por mais tempo que o LEACH e o EEMC. A morte dos sensores no GRASP-C se inicia antes dos demais algoritmos devido a fun¸c˜ao de elegibilidade utilizada. No entanto, o GRASP-C consegue manter a rede viva por mais rounds do que o EEMC. Apesar da diferen¸ca entre as topologias, os melhores resultados obtidos pelo GRASP-C indicam que a forma¸c˜ao de clusters de maneira inteligente proporciona um ganho consider´avel na qualidade das solu¸c˜oes obtidas. Os melhores resultados foram obtidos pelo GRASP-H, com o qual a rede foi mantida viva por mais rounds que os demais algoritmos, indicando que a clusteriza¸c˜ao multi-n´ıvel ´e uma abordagem eficiente para economizar energia da rede, estendendo seu tempo de vida.
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Modelo e algoritmos para a definição da densidade, cobertura e conectividade em uma rede de sensores sem fio

Modelo e algoritmos para a definição da densidade, cobertura e conectividade em uma rede de sensores sem fio

Durante o restante deste trabalho, este problema será tratado como PDCC-RSSF (Problema de Densidade, Cobertura e Conectividade em Rede de Sensores Sem Fio). Para garantir que toda a áre[r]

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Algoritmos de otimização para roteamento e agrupamento em redes de sensores sem fio com sorvedouros móveis

Algoritmos de otimização para roteamento e agrupamento em redes de sensores sem fio com sorvedouros móveis

o tempo de vida útil da rede, ao substituir a omuniação entre nós sensores pela.. omuniação sorvedouro / sensor.[r]

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Otimização de Algoritmos Criptográficos para Redes de Sensores e Atuadores Sem-fio para Poços do Tipo Plunger Lift

Otimização de Algoritmos Criptográficos para Redes de Sensores e Atuadores Sem-fio para Poços do Tipo Plunger Lift

A instalação de uma RSSF para interligação dos sensores e atuadores de um método de elevação artificial [Campos, 2006], como o Plunger Lift [Beauregard, 1982], representam exemplos perfeitos de ambientes externos e isolados, onde o problema de segurança deve ser abordado com bastante cuidado. Nesse âmbito há vários níveis de segurança a se preocupar: Na camada física tenta-se evitar vários tipos de interferências; Na camada de enlace, a prioridade é manter a segurança da informação, e a utilização de criptografia é a solução mais indicada; Na camada de rede buscam-se maneiras de detectar ataques e manter o sistema em funcionamento mínimo, usando criptografia e outras técnicas de controle e identificação de ataques.
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Estudo e desenvolvimento de algoritmos criptográficos para redes de sensores sem fio, utilizando técnicas de programação genética

Estudo e desenvolvimento de algoritmos criptográficos para redes de sensores sem fio, utilizando técnicas de programação genética

Técnicas bioinspiradas também foram usadas para tentar quebrar a criptografia, acreditando-se ser capaz de encontrar uma chave com eficiência maior que a força bruta [Goyat, 2012]. Um estudo da arte mais elaborado sobre o uso da computação evolucionária na criptografia foi apresentado por Picek & Golub (2011). Mais recentemente, técnicas de computação evolucionária, como AG, PG e PG Cartesiana, foram aplicadas para otimizar funções booleanas, obtendo alta imunidade à correlação, sendo observado ainda uma maior eficiência da PG sobre algoritmos genéticos, mostrando que ela pode ser utilizada para criptografia, mesmo sendo uma tarefa de difícil otimização [Picek et al., 2015].
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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

O roteamento de dados entre os sensores passa a ser feito de maneira local, dentro de cada cluster, reduzindo assim o tamanho da tabela de roteamento em cada sensor (Akkaya e Younis, 2005). Al´em disso, o roteamento intra-cluster reduz o consumo da largura de banda da rede, evitando o envio de informa¸c˜oes redundantes (Younis et al., 2003). Outra vantagem ´e a maior estabilidade da topologia da rede dentro de cada grupo, j´a que os sensores apenas se comunicar˜ao com o CH de seu cluster, contribuindo tamb´em para a redu¸c˜ao do overhead de gerenciamento de comunica¸c˜ao (Hou et al., 2005). O CH tamb´em pode exercer fun¸c˜oes de gerenciamento otimizado, como executar algoritmos simples de agendamento de ativa¸c˜ao/desativa¸c˜ao para reduzir o consumo de energia dos sensores (Younis et al., 2003) e ainda utilizar t´ecnicas de agrega¸c˜ao de dados a fim de diminuir a quantidade de informa¸c˜ao que ser´a enviada para o sink (Dasgupta et al., 2003) (Rajagopalan e Varshney, 2006).
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Modelo e algoritmos para organização de redes de sensores sem fio ierárquicas

Modelo e algoritmos para organização de redes de sensores sem fio ierárquicas

sores por cluster) em 1. As tabelas 5.4 (a) e (b) apresentam os resultados, onde o campo S.A. corresponde ao n´ umero de sensores ativos, o campo f.o corresponde ao valor da- do pela fun¸c˜ao objetivo e o campo H/P corresponde `a divis˜ao do valor obtido para a fun¸c˜ao objetivo na organiza¸c˜ao hier´arquica (H) pelo valor obtido na organiza¸c˜ao plana (P). Verifica-se analisando essas tabelas que o n´ umero de sensores ativos pouco varia, pois em ambos os casos a cobertura ´e garantida. ´ E apresentado na tabela, tamb´em, os valores da fun¸c˜ao objetivo nos dois tipos de organiza¸c˜ao da rede, hier´arquica e plana. Esse valor corresponde a soma das correntes utilizadas na transmiss˜ao. Como a energia gasta com transmiss˜ao ´e dependente da corrente utilizada, um crescimento no valor da solu¸c˜ao corresponde a um crescimento da energia consumida com transmiss˜ao. Observa- se que o valor obtido para a organiza¸c˜ao hier´arquica apresentado na tabela 5.4 (a) fica em torno de 60% do valor obtido para a organiza¸c˜ao plana. Nos resultados apresenta- dos na tabela 5.4 (b) esse percentual fica em torno de 66%. Logo percebe-se o ganho da organiza¸c˜ao hier´arquica frente a organiza¸c˜ao plana no que se refere `a economia no consumo com transmiss˜ao. Nos testes feitos foi considerado que para a organiza¸c˜ao hier´arquica a fus˜ao de dados ´e feita nos l´ıderes e no caso da organiza¸c˜ao plana os dados s˜ao apenas repassados pelo sensores. Isso faz com que o n´ umero de dados trafegando na rede seja maior e consequentemente maior o gasto com transmiss˜ao. Por´em, ´e claro que a fus˜ao de dados pode ser feita nas redes planas tamb´em. O modelo apresentado ´e que n˜ao considera assim.
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Uma solução de controle de densidade centrado em dados para redes de sensores sem fio

Uma solução de controle de densidade centrado em dados para redes de sensores sem fio

Quando o ambiente est´a est´avel, isto ´e, quando o valor agregado sensoriado n˜ao se altera estatisticamente ao longo do tempo, ´e poss´ıvel diminuir a precis˜ao da amostra espacial para um erro pr´e-definido e ainda assim validar se o ambiente muda. Isto ´e alcanc¸ado reduzindo o n´umero de n´os que sensoriam e disseminam dados em um dado momento. O controle de densidade no cen´ario proposto ´e respons´avel por definir quais n´os realizar˜ao a atividade de sensoriamento, poupando a energia dos demais que poder˜ao desativar temporariamente parte de seus componentes eletrˆonicos. Esta responsabilidade ´e delegada aos n´os l´ıderes, visto que estes detˆem o conhecimento dos dados coletados por cada n´o sensor de seu grupo individualmente. O controle de densidade, entretanto, s´o abrange o n´ıvel dos n´os comuns, visto que o n´o l´ıder ´e essencial para agregar os dados de seu grupo, valid´a-los e determinar se houve mudanc¸a no ambiente. Portanto, os n´os l´ıderes permanecem ativos enquanto desempenharem o papel de lideranc¸a. A densidade dos n´os comuns ´e definida utilizando a equac¸˜ao 4.1. Por ela, o n´o l´ıder determina a quantidade de n´os necess´arios para satisfazer o erro toler´avel definido para a aplicac¸˜ao em func¸˜ao dos dados coletados por seu grupo. Ele ent˜ao define aleatoriamente os n´os que realizar˜ao a atividade de sensoriamento e envia uma mensagem de controle para seu grupo para que aqueles determinados pelo n´o l´ıder desativem temporariamente os sensores acoplados. Com isto, estes economizam energia das atividades de sensoriamento e disseminac¸˜ao de dados. A identificac¸˜ao de que a amostra ´e diferente n˜ao implica necessariamente que os valores ambientais sensoriados tenham efetivamente mudado. Ela pode ser decorrerente de variac¸˜oes no ru´ıdo dos sensores do grupo de n´os que realizaram a atividade de sensoriamento ou ainda por mudanc¸as estritamente locais na posic¸˜ao do n´o, que n˜ao refletem a realidade da regi˜ao monitorada. Portanto, sempre que uma amostra diferente ´e identificada e que houver n´os desa- tivados, estes devem ser ent˜ao reativados para confirmar a mudanc¸a dos dados coletados pelo subconjunto do grupo. Ainda, quando o valor sensoriado do ambiente se altera, a realizac¸˜ao de coleta por todos os n´os do grupo proporciona maior precis˜ao da informac¸˜ao, em comparac¸˜ao ao subconjunto de n´os restritos pelo controle de densidade.
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Métodos integrados para organização de redes de sensores sem fio com sorvedouro móvel e controle de densidade

Métodos integrados para organização de redes de sensores sem fio com sorvedouro móvel e controle de densidade

blem (Bilò et al. , 2005), onde é dado um onjunto S de sensores e dist(s i , s j ) é uma função que determina a distân ia entre os sensores s i e s j , e o objetivo é onstruir o menor número de agrupamentos possível om raio de ada agrupamento limitado por R . Essa estratégia é bem similar a adotada em Heinzelman et al. (2002 ), porém naquele trabalho a onstrução dos

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Monitoramento de painéis fotovoltaicos com redes de sensores sem fio

Monitoramento de painéis fotovoltaicos com redes de sensores sem fio

As redes de sensores sem fio são uma tecnologia recente, que tem ganhado impulso em segmentos como automação residencial, automação de processos e medicina [21]. Atualmente é possível interligar todos os interruptores de uma residência por meio de módulos de controle sem fio, sendo possível o monitoramento de cada um a distâncias de 50 a mais de 100 metros [22]. Não apenas circuitos de luz podem ser comandados por aplicações sem fio, mas equipamentos de ar condicionado, câmeras de vídeo e sistemas de alarme. A comodidade associada a sistemas sem fio permite vantagens como rápida expansão, estrutura flexível e interação com sistemas cabeados. O custo associado a estas tecnologias tem caído na última década, devido a integração em larga escala associada ao desenvolvimento de protocolos que permitem a rápida implementação das mais variadas aplicações.
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LWiSSy: uma linguagem específica de domínio para modelagem de sistemas de redes de sensores e atuadores sem fio

LWiSSy: uma linguagem específica de domínio para modelagem de sistemas de redes de sensores e atuadores sem fio

Doméstica: Eletrodomésticos podem possuir nós sensores e atuadores inteligentes embutidos. Esses nós podem interagir entre si e com redes externas via Internet ou satélite, permitindo que usuários gerenciem dispositivos domésticos local ou remotamente de forma fácil e integrada. Além das áreas já citadas, RSASFs também são utilizadas em outros setores. No entanto, tais setores utilizam RSASF de forma mais genérica para segurança, monitoramento, controle, atuação e monitoramento de ambientes externos e internos. Dentre estes setores podemos citar: produção industrial, no monitoramento em indústrias petroquímicas, fábricas, refinarias e siderúrgicas de parâmetros como fluxo, pressão, temperatura e nível, identificando problemas como vazamento e aquecimento; áreas industriais, no monitoramento de dados em regiões de difícil acesso e manutenção; extração de petróleo e gás, nas plataformas em alto mar, onde o monitoramento da extração de petróleo e gás é bastante crítico; e na indústria de aviação, neste setor sensores sem fio são utilizados no lugar dos cabos responsáveis pela interconexão do sistema de controle da tecnologia fly-by-wire.
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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

Em uma RSSF, o fluxo de dados sensoriados pode ser intenso mesmo sem serviços de geren- ciamento implementados. Por exemplo, na aplicação apresentada em [Werner-Allen et al., 2005], 5 nós sensores coletando sinais infrasônicos por 54 horas contínuas geraram 1.7GBytes de in- formações. Em uma rede executando serviços de gerenciamento, além dos dados sensoriados, também haverá necessidade de comunicação e processamento dos dados de controle e super- visão. A necessidade de envio bidirecional de dados, isto é, dos nós em direção ao PA e vice-versa, aliada às restrições de recursos dos elementos de rede, aos problemas que o meio físico de comunicação utilizado pode apresentar e à necessidade de aderência aos objetivos da aplicação, fazem da implementação de uma solução de gerenciamento uma tarefa não trivial. Os serviços e funções de controle e supervisão podem ser executados em uma RSSF seguindo diferentes opções de abordagens de gerenciamento, tais como a baseada em agentes móveis, requisição/resposta e notificação de eventos. Cada uma dessas abordagens apresenta vanta- gens e desvantagens. A escolha da abordagem específica a ser adotada em uma RSSF deve ser realizada com cuidado para que os objetivos do gerenciamento sejam alcançados. Caso con- trário, os benefícios do mesmo poderão ser anulados pelo consumo extra de recursos, tornando desfavorável a sua adoção.
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Detecção de intrusos por observação em redes de sensores sem fio

Detecção de intrusos por observação em redes de sensores sem fio

Segundo os autores, muitos pesquisadores concluíram ser intratável criar simuladores muito detalhados e ao mesmo tempo manter sua eficiência e têm empregado simulações muito mais abstratas para estudar o comportamento com muitos nós e simulações mais detalhadas são feitas com nós individuais. O ns-2 vem sendo adaptado para prover analogia com o comportamento das RSSF com o objetivo de avaliar o comportamento de protocolos contra cargas de trabalho sintéticas [65, 66, 67]. Os autores defendem que, normalmente, as representações de algoritmos avaliados através de simulações são muito diferentes das implementações reais. Embora as simulações sejam muito importantes, é essencial ter um veículo que permita estudar a implementação atual de algoritmos na escala de execução real das aplicações. O autor argumenta, que isto é especialmente importante em novas áreas onde não há anos de experiência, que permitam realizar a abstração de forma segura sem sacrificar a precisão. Além disso, se a simulação e o ambiente de implantação são muito diferentes, a implantação pode ser inibida: alguém tem que implementar os algoritmos duas vezes.
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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

Aplicações na área de saúde incluem tele-monitoramento de sinais fisiológi- cos humanos, localização e monitoramento de médicos e pacientes dentro de hospitais, administração de remédios em hospitais, etc. [4]. Em [40] é apre- sentada uma aplicação biomédica que visa desenvolver uma retina artificial. A prótese é composta por 100 microsensores construídos e implantados dentro do olho humano. Esse mecanismo permite pacientes completamente cegos ou com visão comprometida enxergarem em níveis aceitáveis. A comunicação sem fio é necessária para realizar o controle de ruído, identificação e validação da imagem. Outras aplicações similares envolvem monitoramento de órgãos, nível de glicose e detecção de câncer. A idéia de embutir sensores biomédicos sem fio no corpo humano é bastante promissora, porém ainda enfrenta vários desafios: o sistema deve ser extremamente seguro e confiável, requerer manu- tenção mínima e se alimentar do calor do corpo humano. O progresso nessa área vai melhorar a qualidade de vida de muitas pessoas que hoje são presas a aparelhos fixos de monitoramento, além de reduzir custos médicos.
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Gerenciamento de serviços em redes de sensores sem fio autonômicas

Gerenciamento de serviços em redes de sensores sem fio autonômicas

O gerenciamento de capacidade ´e o respons´avel por identificar demandas e em caso de capacidade insuficiente realocar recursos. Os gerentes respons´aveis pela capacidade (GANS e GAC) devem ser capazes de monitorar os recursos do n´o (energia residual, dados coletados, etc) atrav´es dos touchpoints de cada n´o. Para isto estes gerentes utilizam a operac¸˜ao Request- Response para obter as informac¸˜oes necess´arias do recurso gerenci´avel. Al´em disso, devem ser capazes de analisar estas informac¸˜oes e compar´a-las com um modelo de uso dos recursos, a fim de determinar se existe a demanda por mais recursos. Este modelo deve descrever os limites de funcionamento dos recursos do n´o para que seja poss´ıvel identificar uma demanda. Atuando de forma proativa, estes gerentes podem tentar identificar com antecedˆencia a neces- sidade de novos recursos, utilizando, por exemplo, algoritmos de predic¸˜ao simples. Uma vez analisados os recursos, pode ser definido se um recurso foi esgotado ou se existem recursos “desperdic¸ados”(n˜ao utilizados em toda sua capacidade). Caso a capacidade dos seus recursos esteja esgotada, os gerentes tentam diminuir o consumo de recursos gradativamente de forma que o servic¸o n˜ao seja prejudicado. Caso existam recursos sub-utilizados, os gerentes notificam outros gerentes de que podem disponibilizar parte de seus recursos. A fim de executar estas ac¸˜oes o gerenciamento de capacidade em RSSFs deve ser capaz de reconfigurar parˆametros do n´o para atender o plano de mudanc¸as e ser capaz de enviar mensagens de notificac¸˜ao para outros gerentes avisando da disponibilidade de recursos.
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