Determining the Best Sensing Coverage for 2-Dimensional Acoustic Target Tracking

Distributed acoustic target tracking is an important application area of wireless sensor networks. In this paper we use algebraic geometry to formally model 2-dimensional acoustic target tracking and then prove its best degree of required sensing coverage. We present the necessary conditions for three sensing coverage to accurately compute the spatio-temporal information of a target object. Simulations show that 3-coverage accurately locates a target object only in 53% of cases. Using 4-coverage, we present two different methods that yield correct answers in almost all cases and have time and memory usage complexity of Θ(1). Analytic 4-coverage tracking is our first proposed method that solves a simultaneous equation system using the sensing information of four sensor nodes. Redundant answer fusion is our second proposed method that solves at least two sets of simultaneous equations of target tracking using the sensing information of two different sets of three sensor nodes, and fusing the results using a new customized formal majority voter. We prove that 4-coverage guarantees accurate 2-dimensional acoustic target tracking under ideal conditions

Um estudo sobre redes de sensores sem fio

This work aims to study wireless sensor networks and its behavior, pointing out its attributes, application areas and challenges. Are dealt with issues relating to communication, standards used, applications, showing the potential of wireless sensor networks. It is also presented the main differences and similarities between ad-hoc and wireless sensor networks.Esse trabalho tem como objetivo estudar as redes de sensores sem fio e seu comportamento, apontando seus atributos, áreas de aplicação e desafios. São tratadas questões relativas à comunicação, padrões utilizados, aplicação dos sensores, mostrando o potencial das redes de sensores sem fio. Também são apresentadas as diferenças e semelhanças que as redes de sensores sem fio possuem com as redes não estruturadas

Monitoramento de sinais fisiológicos utilizando algoritmos de fusão de dados em RSSF

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.MHealth é uma aplicação de computação móvel, comunicações sem fio e tecnologias de rede para fornecer ou melhorar diversos serviços de informações sobre a saúde de um paciente com mobilidade dentro de uma determinada área. Esses serviços podem fornecer a pacientes e cuidadores um monitoramento ininterrupto, acesso a dados médicos, comunicações de emergência, entre outros. Para realizar esse monitoramento, as Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) podem ser utilizadas para coletar informações e as encaminhá-las até uma aplicação clínica, onde são armazenadas e analisadas, podendo gerar um feedback ao paciente em seu dispositivo móvel. Porém, as RSSF ainda apresentam alguns desafios. Uma solução natural para suplantar falhas e leituras imprecisas dos dados coletados consiste no uso de mais de um nodo nesta rede, e que estes possam cooperar entre si para monitorar os sinais fisiológicos do paciente. Entretanto, esta estratégia traz um novo desafio de escalabilidade causado pelo potencial aumento de colisões, pela transmissão de dados redundantes e pelo consumo excessivo de energia, um dos principais problemas das RSSF. Como resposta a este desafio, a técnica de fusão de dados tem sido adotada como solução para processar múltiplas fontes de dados, gerando um único dado de saída. Considerando isto, esta pesquisa consiste em descrever os conceitos de fusão de dados para sensores mais utilizados e implementar um protótipo para monitoramento de uma grandeza fisiológica utilizando um dos conceitos apresentados. Para isto, foram utilizados dois sensores de temperatura para coletar os sinais de um ser humano e utilizado o protocolo ZigBee para a comunicação sem fio dos sensores. O método utilizado para a fusão de dados foi o Filtro de Kalman. Além disso, uma aplicação mHealth foi criada para exibir o resultado final ao usuário. Os resultados da implementação deste algoritmo mostraram ser possível gerar um único dado de saída com os dados coletados através de múltiplas fontes, mesmo quando acontece alguma inconsistência nos dados o algoritmo consegue evitar a falha e prever o resultado baseando-se na predição e na atualização, aplicado pelo conceito do Filtro de Kalman. Com o uso do Filtro de Kalman para a fusão de dados, também foi possível diminuir a quantidade de pacotes que trafegam pela rede, consequentemente, diminuindo o gasto energético dos sensores gerado pelo encaminhamento dos dados

Fusão de dados paralela em redes de sensores sem fio densas utilizando algoritmo genético

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Automação e SistemasRedes de sensores sem fio são redes que possuem severas restrições computacionais. Após a implantação dessas redes no ambiente, ainda existe o problema de auto-configuração e auto-gerenciamento em virtude da necessidade que se tem dessas redes serem autônomas. Conciliar as restrições computacionais bem como a gerência da estrutura dinâmica dessas redes é uma tarefa difícil. O presente trabalho aborda o uso de algoritmo genético para atingir a auto-configuração e auto-otimização em redes de sensores sem fio densas. Duas abordagens de algoritmo genético foram implementadas e simuladas. Essas abordagens atuam em um nodo central, o qual não possui restrições de recursos. Este nodo é responsável por gerenciar os demais nodos da rede. O objetivo final é reduzir as perdas de mensagens, e melhorar a qualidade dos dados coletados. Como conseqüência, consegue-se aumentar a eficiência energética da rede. Os resultados das simulações demonstraram a viabilidade dessa abordagem. There is a considerable computational limitation for running Wireless Sensor network. After its implantation into an environment, those networks still expose problems to be solve, e.g. autonomic self-configuring and self-management issues. Therefore, conciliating computational restrictions and networks structure management is a challenge. The present work concerns the use of genetic algorithm to obtain self-configuring and self-optimization goals in dense wireless networks sensors. Two genetic algorithms approaches were implemented and simulated. Those approaches ran into a non resource-constrained central node. This node was the responsible to manage every other node at the networks. The main objective was to reduce the lost of messages, and also improve the quality of the collected data. As consequence, the energetic efficiency of the network meant to be increased. As results of simulations it was demonstrated that this approach is viable

Abordagens autonômicas para qualidade de serviço da comunicação em redes de sensores sem fio densas com requisitos temporais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010Em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF), a fusão de dados com restrições temporais pode ser utilizada para gerar visões globais da rede e ainda compensar a baixa confiabilidade individual dos nodos. Entretanto, os nodos de uma rede com grande quantidade de nodos devem ser capazes de se auto-otimizar e auto-organizar sem a interferência de operadores humanos. Nesta tese, apresentamos diversas abordagens autonômicas para garantia de QoS em RSSF com aplicações de fusão de dados com restrições temporais. As abordagens foram validadas através de simulações utilizando TrueTime e testes em protótipos de RSSF. Uma das abordagens autonômicas utiliza algoritmo de aprendizado de máquina baseado em algoritmos genéticos. Esses algoritmos são inspirados na teoria da seleção natural e conseguem otimizar parâmetros como a eficiência da comunicação mesmo em problemas de otimização multi-objetivo. Abordagens autonômicas cientes de energia, assim como abordagens autonômicas mais simples, são também apresentadas. Uma vez que nossas abordagens foram modeladas para atuar na camada de aplicação de dispositivos compatíveis com o padrão IEEE 802.15.4, tornam-se de fácil implementação em dispositivos disponíveis comercialmente. As abordagens apresentadas mostraram um desempenho bem superior ao desempenho do protocolo IEEE 802.15.4