Genetic machine learning approach for data fusion applications in dense wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSN) are being targeted for use in applications like security, resources monitoring and factory automation. However, the reduced available resources raise a lot of technical challenges. Self organization in WSN is a desirable characteristic that can be achieved by means of data fusion techniques when delivering reliable data to users. In this paper it is proposed a genetic machine learning algorithm (GMLA) approach that makes a trade-off between quality of information and communication efficiency. GMLA is based on genetic algorithms and it can adapt itself dynamically to environment modifications. The main target of the proposed approach is to achieve set(organization in a WSN application with data fusion. Simulations demonstrate that the proposed approach can optimize communication efficiency in a dense WSN

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

Serial data fusion using space-filling curves in wireless sensor networks

Abstract — This paper considers serial fusion as a mechanism for collaborative signal detection. The advantage of this technique is that it can use only the sensor observations that are really necessary for signal detection and thus can be very communication efficient. We develop the signal processing mechanisms for serial fusion based on simple models. We also develop a space-filling curve-based routing mechanism for message routing to implement serial fusion. We demonstrate via simulations that serial fusion with curve-based routing performs better, both in terms of detection errors and message cost, relative to commonly used mechanisms such as parallel fusion with a tree-based aggregation scheme. I

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

GLHOVE: uma abordagem para o monitoramento uniforme em RSSF IEEE 802.15.4 cluster tree

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013.Em diversas aplicações de monitoramento, tais como aquelas que podemser encontradas no chão da fábrica industrial ou com o propósitode observação ambiental, pode ser desejável obter uma cobertura desensoriamento uniforme, de forma a proporcionar o mesmo grau decobertura para toda rede. O padrão IEEE 802.15.4 tem se tornadoum importante padrão para as Redes de Sensores Sem Fio. Entretanto,o uso da topologia cluster tree nessas redes diculta a obtençãode uma cobertura uniforme e imparcial da área observada. Clustersmais distantes da estação base são eventualmente prejudicados, tendoas mensagens de seus sensores atrasadas e descartadas. Neste trabalho,é proposto o framework intitulado GLHOVE (GLobal and HOmogeneousView of the Environment), cujo objetivo é fornecer uma coberturamínima e uniforme da área de interesse, reduzindo ao máximo o consumoenergético da rede. Simultaneamente, o GLHOVE pode priorizaralgumas regiões de maior importância para a aplicação, as chamadashotspots, proporcionando diferentes níveis de QoS para os clusters queas monitoram. Os resultados das simulações mostram que o GLHOVEmelhorou a imparcialidade da rede com relação à quantidade de mensagensrecebidas pela estação base. Além disso, o GLHOVE atingiu aQoS desejada e proporcionou um considerável aumento do tempo devida da rede. Abstract : In several monitoring applications, such as those that can be found inindustrial factory oor or with environmental observing purpose, it maybe necessary to obtain an uniform sensing coverage, providing as muchas possible the same coverage degree for the entire network area. TheIEEE 802.15.4 has become an important standard in wireless sensornetworks. However, the use of cluster-tree topology in these networkshampers a fair and uniform coverage in the sensing area. Clusters moredistant from the base station are eventually adversely aected, withmessages from its sensors delayed and discarded. In this paper, wepropose a framework, entitled GLHOVE (GLobal and HOmogeneousView of the Environment), whose goal is to make a trade-o betweena minimum and uniform coverage area and the energy consumptionof the network. At the same time, GLHOVE can prioritize hotspotsregions due to it more importance for the application, providing differentQoS levels for their clusters. The simulation results show thatGLHOVE improved the fairness (w.r.t. messages received by base station).Besides that, GLHOVE reached the required QoS and provideda considerable increase in the network lifetime

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

Wireless Sensor Networks

The aim of this book is to present few important issues of WSNs, from the application, design and technology points of view. The book highlights power efficient design issues related to wireless sensor networks, the existing WSN applications, and discusses the research efforts being undertaken in this field which put the reader in good pace to be able to understand more advanced research and make a contribution in this field for themselves. It is believed that this book serves as a comprehensive reference for graduate and undergraduate senior students who seek to learn latest development in wireless sensor networks