Eficiência energética e otimização do tamanho do payload em redes de sensores sem fio utilizando códigos convolucionais
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2837 |
Resumo: | Este trabalho estuda o impacto energético da otimização do tamanho do payload de códigos convolucionais em um enlace sem fio ponto-a-ponto dentro de uma rede de sensores. Consideram-se dois modelos de canal, AWGN e Rayleigh, visando representar cenários com diferentes características quanto à severidade de enlace. Nesse contexto, faz-se o estudo da otimização da relação sinal-ruído, da taxa de código empregada, bem como a otimização do tamanho do payload para diferentes condições de transmissão. Os dados numéricos obtidos através de simulação demonstram que existe um ponto ótimo para o tamanho do payload, que varia com a distância de transmissão e que proporciona ganhos em termos de eficiência energética, especialmente em enlaces de curta distância. |
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2017-12-27T14:17:59Z2017-12-27T14:17:59Z2016-11-18MENON, Maurício. Eficiência energética e otimização do tamanho do payload em redes de sensores sem fio utilizando códigos convolucionais. 2016. 39 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2837Este trabalho estuda o impacto energético da otimização do tamanho do payload de códigos convolucionais em um enlace sem fio ponto-a-ponto dentro de uma rede de sensores. Consideram-se dois modelos de canal, AWGN e Rayleigh, visando representar cenários com diferentes características quanto à severidade de enlace. Nesse contexto, faz-se o estudo da otimização da relação sinal-ruído, da taxa de código empregada, bem como a otimização do tamanho do payload para diferentes condições de transmissão. Os dados numéricos obtidos através de simulação demonstram que existe um ponto ótimo para o tamanho do payload, que varia com a distância de transmissão e que proporciona ganhos em termos de eficiência energética, especialmente em enlaces de curta distância.This paper studies the impact of the payload size in the energy efficiency in a point-to-point link in a wireless sensor network using convolutional codes. Two channel models are considered, AWGN and Rayleigh, representing distinct conditions with respect to the severity of the link. In this context, signal-to-noise ratio, code rate and payload size are optimized. The numeric results obtained through simulations show that there is an optimal point for the payload size, which depends on the transmission distance, and which provides gains in the overall energy efficiency, especially in short range links.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOESEngenharia ElétricaEnergia - ConsumoSistemas de comunicação sem fioEnergia elétrica - DistribuiçãoComunicação por divisão de códigosEngenharia elétricaElectric power consumptionWireless communication systemsElectric power distributionSpread spectrum communicationElectric engineeringEficiência energética e otimização do tamanho do payload em redes de sensores sem fio utilizando códigos convolucionaisEnergy efficiency and payload size optimization using convolutional codes in wireless sensor networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCuritibaBrante, Glauber Gomes de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/8347190422243353Souza, Richard Demohttp://lattes.cnpq.br/6825512654223870Brante, Glauber de OliveiraMafra, Samuel BaraldiChang, Bruno Senshttp://lattes.cnpq.br/4750736579431131Menon, Maurícioinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCT_CPGEI_M_Menon, Maurício_2016.pdfCT_CPGEI_M_Menon, Maurício_2016.pdfapplication/pdf562475http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2837/1/CT_CPGEI_M_Menon%2c%20Maur%c3%adcio_2016.pdf8c33786e34d4e882e072f79295715f2cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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