Redes de sensores com codificação BCH distribuída.

• Autor(a) principal: SANTOS, Eline Alves.
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3205
• topic: Engenharia Elétrica.

Redes de sensores sem fio são em geral compostas de uma grande quantidade de nós sensores distribuídos em uma determinada região com o objetivo de detectar e transmitir uma característica física do ambiente. Em um problema de classificação distribuída baseada nas observações de nós sensores, cada nó sensor com base em sua observação envia sua decisão a um nó sensor (centro de fusão) responsável por tomar a decisão final por uma das possíveis classes. As decisões enviadas pelos n´os sensores podem ser corrompidas por ruído, uma alternativa para minimizar este problema é utilizar códigos corretores de erro. Em trabalhos anteriores foi proposto um sistema de classificação distribuída utilizando códigos corretores de erro em que para cada uma das M classes ou hipóteses foi associada uma palavra código de comprimento igual a N, em que N é o número de sensores, e cada sensor envia apenas um símbolo da palavra código associada à hipótese por ele observada. Para esta abordagem as palavras códigos foram sido obtidas por uma busca aleatória entre todas as palavras de tamanho N. Neste trabalho propõe-se o uso de códigos de blocos lineares para obtenção das M palavras código, mais especificamente códigos BCH (Bose, Chaudhuri e Hockquegueim). Esta abordagem permite que a decodificação seja feita utilizando-se algoritmos de decodificação algébrica bem conhecidos. Em particular, com esta nova abordagem é possível evitar uma decodificação exaustiva através do uso de tabela, necessária em trabalhos anteriores, quando o número de hipóteses é muito grande,o que não é possível para palavras código selecionadas aleatoriamente. Foi mostrado através de simulações que esta abordagem baseada no BCH apresenta um desempenho similar à abordagem anterior.