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http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7K6MJP
Tipo: | Tese de Doutorado |
Título: | Redução de dados em redes de sensores sem fio baseada em stream de dados |
Autor(es): | Andre Luiz Lins de Aquino |
primer Tutor: | Antonio Otavio Fernandes |
primer miembro del tribunal : | Luciana Salete Buriol |
Segundo miembro del tribunal: | Djamel F.h. Sadok |
Tercer miembro del tribunal: | Eduardo Freire Nakamura |
Cuarto miembro del tribunal: | Antonio Alfredo Ferreira Loureiro |
Quinto miembro del tribunal: | Claudionor Jose Nunes Coelho Junior |
Resumen: | O mundo ao nosso redor possui uma variedade de fenômenos que podem ser descritos por algumas grandezas como temperatura, pressão e umidade, que podem ser monitorados por dispositivos com poder de sensoriamento, processamento e comunicação. O conjunto desses dispositivos, trabalhando de forma cooperativa, é conhecido como rede de sensores sem fio. Cada um desses dispositivos, chamados nó sensor, tem a capacidade de monitorar um ou mais fenômenos e reportá-los, através de uma comunicação sem fio, para um nó especial chamado de sorvedouro.Essas redes, devido às características da aplicação, possuem restrições de energia, tempo de resposta e largura de banda. Especificamente no que diz respeito à largura de banda, enviar grandes quantidades de dados pode ser problemático pela quantidade de nós que acessarão o meio, causando atraso demasiado no tempo de resposta e, assim, invalidando os dados. Devido a essas restrições, é necessário adotar-se alguma estratégia para o tratamento dos dados a fim de reduzir ou selecionar apenas os dados mais relevantes para a aplicação.Os fenômenos monitorados geram dados com algumas características (online, impreciso, com ruído e de tamanho moderado, ie, grandes o suficiente para não poderem ser processados facilmente), que nos leva a defini-los como stream de dados. Para tal tipo de dados, encontramos algumas técnicas, como amostragem, histograma, janela deslizante e rascunho, que nos permitem efetuar o processamento e a redução do conjunto de grandezas que representam os fenômenos monitorados, de tal forma que os gastos na rede possam ser reduzidos.Com isso, o problema geral tratado no nosso trabalho é efetuar a redução de dados em redes de sensores sem fio baseada nas técnicas de stream de dados de tal forma que seja possível economizar os recursos da rede sem comprometer a representatividade dos fenômenos monitorados. Como solução é proposta uma arquitetura para redução nas aplicações gerais, que possui uma API de redução baseada nas técnicas de stream de dados. Além disso, utilizamos essa arquitetura para modelar aplicações que necessitam efetuar a redução no momento do sensoriamento, através de um nó agregador, e durante o roteamento.Os resultados revelam que é possível utilizar a nossa solução para as diferentes aplicações modeladas, uma vez que foi possível economizar recursos da rede sem perder a representatividade dos fenômenos monitorados. Especificamente, quando a arquitetura foi integrada à fase de roteamento em aplicações de tempo real vimos através dos resultados que na maioria dos cenários é possível atender aos prazos exigidos pela aplicação e ainda assim manter a representatividade dos fenômenos monitorados. |
Abstract: | In the world there are a variety of phenomena, such as temperature, pressure, and humidity, which can be monitored by specific sensor devices with processing and communication power. These devices, working cooperatively, are known as wireless sensor networks. Each sensor node can monitor and report some phenomena to a special node called sink node, using a wireless communication.Despite their potential applications, wireless sensor networks have particular features imposed by resource restrictions, such as low computational power, reduced bandwidth and especially limited power source. Specifically, when we have a lot of data to be sent, the reduced bandwidth problem is increased since more nodes will try to access the wireless medium generating a packet delay. Thus, some data reduction is necessary where only the data relevant to the application is used.In wireless sensor networks, the monitored phenomena have data stream characteristics (online, imprecise, with noise, and of moderate size). To process a data stream there are some techniques such as sampling, histogram, sliding windows, and sketch. This techniques allow the data processing and reducing where the network requirements, like energy consumption and packet delay.Thus, the general problem treated here is the stream-based data reduction in wireless sensor networks so the network resources are saved, but at the same time we are interested to have a minimum data quality that represents the monitored phenomena. Our solution, proposed for this problem is a generic architecture that can be applied to general applications. This architecture has an API that allows to apply data reduction techniques to stream-based applications in wireless sensor networks. We use this architecture to model some applications that need to reduce the data at the sensor nodes, cluster heads, or routing nodes.The results show that it is possible to use our solution in general applications, leading to reduction in both energy consumption and packet delay without loosing the data representativeness. Furthermore, when the architecture is integrated to the routing phase on real-time applications the results show that it is possible to achieve the deadline and keep the information quality about the monitored phenomena. |
Asunto: | Computação Sistemas de comunicaçâo sem fio Banco de dados Gerência Sistemas de computação sem fio Comunicações digitais |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7K6MJP |
Fecha del documento: | 22-feb-2008 |
Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado |
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