Efficient Communication in Dense Networks

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Subtil, João Miguel Borges
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/83270
Resumo: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Efficient Communication in Dense NetworksComunicação Eficiente em Redes DensasAgregação de dadosInternet das CoisasRedes de sensoresRedes de baixa energiaEficiência EnergéticaData aggregationIOTSensor networksLow power networksEnergy efficiencyDissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaNos últimos anos o número de redes de Internet das Coisas tem aumentado. Para suportar redes de 5ª Geração (5G) redes altamente densas de larga escala vão ter de ser implementadas. Essas redes vão conter um número enorme de sensores a pilhas, detectando evento e reenviando mensagens em topologias dinâmicas (estrela, malha, ad-hoc) Estas redes altamente densas podem levar um nó a esgotar os seu recursos rapidamente. Portanto essas redes terão de ser tão eficientes quanto possível para operar durante o tempo que for necessário, mantendo as comunicações fiáveis.Este trabalho examina e apresenta um estado-da-arte sobre metodologias de medição de energia e de agregação de dados em redes de baixa potência. Medir o consumo de energia de múltiplos sensores é uma tarefa complexa. Este trabalho apresenta algumas das técnicas usadas e opta por um software para medir o consumo. Este trabalho foca-se também em agregação de dados dentro da rede. Esta agregação é feita em cada salto.A parte crítica deste trabalho é focada no desenvolvimento de um ambiente de testes. Este ambiente de testes consiste em várias placas que comunicam entre si e com um gateway. O objetivo do ambiente de testes é medir o consumo de energia em vários cenários.Com estes desafios em mente, este trabalho apresenta uma abordagem multi-camada para realizar a agregação de dados. O objetivo principal da agregação é reduzir o consumo de energia. Este método é baseado na criação de grupos de nós com configurações semelhantes, aproveitando a semelhança desses dados. O mecanismo final foi capaz de atingir até 9.17% de melhoria no consumo de energia realizando agregação.In the last few years the number of Internet of Things (IOT) networks has been increasing. In order to support Fifth Generation (5G), large-scale highly- dense networks will have to be deployed. Those networks will contain a massive number of low power, battery operated sensors, sensing and forwarding messages in dynamic topologies (star, mesh, ad-hoc). These highly dense networks can cause rapid exhaustion of a node’s resources. As such they have to be as efficient as possible to operate as long as they are needed, while achieving reliable communications. This work presents and examines state of the art mechanisms for energy measurements and data aggregation in Low power and Lossy network (LLN). Measuring the energy consumption of multiple sensor nodes is a complex task. This work presents some of the techniques used and opts by a software approach to obtain that metric. This work focuses on in-network data aggregation. The data aggregation is performed at every hop. The core part of this work focuses on the development of a testbed environment. This environment consists of several physical boards communicating with each other and a gateway. The main focus of the testbed is measuring the energy consumption across different scenarios. With these challenges in mind, this work presents a cross-layer approach to data aggregation. The main objective of the aggregation is to reduce the power consumption. The method is based on the creation of groups of nodes with similar properties, leveraging the similarity of the exchanged data. The final mechanism is capable of achieving up to 9.17% in energy savings when performing aggregation.2017-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/83270http://hdl.handle.net/10316/83270TID:202123537engSubtil, João Miguel Borgesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-05-25T03:00:30Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/83270Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:05:03.091907Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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