Modelagem markoviana para otimização de redes de sensores sem fio
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.16.17.34 |
Resumo: | Sistemas de monitoramento ambiental atuam em cenários dinâmicos, onde algumas características ou todo o sistema possui comportamento probabilístico. A Pesquisa Operacional, na área de Processos Estocásticos, tem contribuído muito para o desenvolvimento de métodos e modelos que possibilitem o aumento do desempenho, com ganhos de qualidade e redução de custos de projeto e operação desses sistemas em geral. Neste trabalho considera-se o problema de restrição de energia em redes de sensores sem fio, em que os nós podem mudar seu estado de ativo para desligado, em prol da redução do consumo desse recurso. Porém, leva-se em conta que um nó em período de inatividade pode comprometer a performance de toda a rede, reduzindo opções de roteamento de pacotes, diminuindo a cobertura da rede e causando perda de informações sobre a área monitorada. Neste contexto é apresentado um modelo iterativo que inclui a modelagem dos nós da rede de sensores segundo um processo markoviano de decisão, com o objetivo de otimizar o consumo de energia dos nós levando em conta uma restrição de perda efetiva de dados máxima na rede. Resultados numéricos do modelo são apresentados. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisModelagem markoviana para otimização de redes de sensores sem fioMarkovian modelling for optimization of wireless sensor networks2009-03-31Solon Venâncio de CarvalhoRita de Cássia Meneses RodriguesJosé Carlos BecceneriTakashi YoneyamaSóstenes Pereira GomesInstituto Nacional de Pesquisas EspaciaisPrograma de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRredes de sensores sem fiomonitoramento ambientalmodelagem markovianawireless sensor networksenvironmental monitoring systemsmarkovian modelingSistemas de monitoramento ambiental atuam em cenários dinâmicos, onde algumas características ou todo o sistema possui comportamento probabilístico. A Pesquisa Operacional, na área de Processos Estocásticos, tem contribuído muito para o desenvolvimento de métodos e modelos que possibilitem o aumento do desempenho, com ganhos de qualidade e redução de custos de projeto e operação desses sistemas em geral. Neste trabalho considera-se o problema de restrição de energia em redes de sensores sem fio, em que os nós podem mudar seu estado de ativo para desligado, em prol da redução do consumo desse recurso. Porém, leva-se em conta que um nó em período de inatividade pode comprometer a performance de toda a rede, reduzindo opções de roteamento de pacotes, diminuindo a cobertura da rede e causando perda de informações sobre a área monitorada. Neste contexto é apresentado um modelo iterativo que inclui a modelagem dos nós da rede de sensores segundo um processo markoviano de decisão, com o objetivo de otimizar o consumo de energia dos nós levando em conta uma restrição de perda efetiva de dados máxima na rede. Resultados numéricos do modelo são apresentados.Environmental monitoring systems generally act in dynamic scenarios, where some features or all the system have a probabilistic behavior. The Operational Research, in the Stochastic Process area, has greatly contributed for the development of methods and models that make possible the increase of performance with gains in quality, and reduction of these systems design and operation costs. This work considers the problem of energy conservation in a single node in a wireless sensor network, by changing its status from active to sleep, for the sake of consumption reduction. However, the inactivity period of the node may compromise the network performance, reducing the routing options of packets, decreasing the network coverage and causing data loss. In this context, it is presented an iterative model that includes a node markovian decision model, to optimize the energy consumption in the network, considering a constraint on the maximal effective data loss in the network. Numerical results are presented.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.16.17.34info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-03-13T06:54:53Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.16.17.34.57-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-03-13 06:54:54.007Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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Sistemas de monitoramento ambiental atuam em cenários dinâmicos, onde algumas características ou todo o sistema possui comportamento probabilístico. A Pesquisa Operacional, na área de Processos Estocásticos, tem contribuído muito para o desenvolvimento de métodos e modelos que possibilitem o aumento do desempenho, com ganhos de qualidade e redução de custos de projeto e operação desses sistemas em geral. Neste trabalho considera-se o problema de restrição de energia em redes de sensores sem fio, em que os nós podem mudar seu estado de ativo para desligado, em prol da redução do consumo desse recurso. Porém, leva-se em conta que um nó em período de inatividade pode comprometer a performance de toda a rede, reduzindo opções de roteamento de pacotes, diminuindo a cobertura da rede e causando perda de informações sobre a área monitorada. Neste contexto é apresentado um modelo iterativo que inclui a modelagem dos nós da rede de sensores segundo um processo markoviano de decisão, com o objetivo de otimizar o consumo de energia dos nós levando em conta uma restrição de perda efetiva de dados máxima na rede. Resultados numéricos do modelo são apresentados. |
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