Um arcabouço probabilístico para localização dos nós de uma rede de sensores sem fio baseada em RSSI

• Autor(a) principal: Fabricio Feitosa Carvalho
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9GMPRJ
• topic: RSSI; RSSF; Localização; Robótica; Nós sensores; Robô; Robótica; Computação

A localização de nós sensores numa rede de sensores sem _o (RSSF) é crucial, pois os dados produzidos na maioria das aplicações tem uma forte relação com a posição onde foram gerados. Embora existam diversas maneiras de localizar nós sensores, há situações onde o uso de Received Signal Strength Indicator (RSSI) é a melhor opção. No entanto, existem algumas dificuldades em utilizar o rádio na localização, tais como obstruções estáticas e dinâmicas presentes no ambiente. No presente estudo é proposto um arcabouço probabilístico que integra diferentes fontes de incerteza. A metodologia aqui desenvolvida aborda o problema de localização de nós sensores a partir do RSSI e um robô localizado com precisão. Foram propostos dois modelos probabilísticos que foram testados com diferentes mecanismos de inferência. Os modelos estabelecem uma relação do RSSI com a posição precisa de um robô móvel através de modelos de observação para criar um estado de crença sobre a localização dos nós. A metodologia aqui apresentada foi avaliada através de simulações que permitiram controlar as possíveis variações de fatores que são encontrados em ambientes reais. O conjunto dessas variações é chamado de cenário e este é definido pela variação do nível do ruído no sinal de rádio, do intervalo entre as aquisições de amostras RSSI e da posição de nós sensores. Uma contribuição dessa dissertação foi a análise da interação entre a variação de cenários com o resultado de localização dos nós sensores. Esta análise serve para mostrar quais dos fatores influenciaram no resultados de localização. Os experimentos mostraram que o arcabouço desenvolvido possui algumas contribuições, tais como: a avaliação do impacto das características dos cenários na localização dos nós sensores e os bons resultados na localização desses, cuja precisão chega a ser de centímetros num ambiente com 7000 m2. Portanto, pode-se concluir que a localização de nós sensores baseada em RSSI proporciona uma maneira de localização quando tecnologias mais comuns não estão disponíveis e, simultaneamente, obter erros de localização aceitáveis para grande parte das aplicações. No entanto, esse erro de localização do nó sensor também aumenta com o aumento das perturbações de sinal e a solução consiste em tentar equilibrar os parâmetros do modelo para abarcar as incertezas do processo.