Algoritmos para rastreamento de alvos em áreas quantizadas com redes de sensores sem fio

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Souza, Éfren Lopes de
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/3930579216565991
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Rastreamento de alvos; Algoritmos distribuídos; Algoritmos de localização; Estrutura de faces; Target tracking; Distributed algorithms; Localization algorithms; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4154

Rastreamento de alvos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) é um tipo de aplicação em que os nós cooperam para estimar a posição de um ou mais objetos de interesse. Nesse contexto, este trabalho possui quatro contribuições. A primeira contribuição é um levantamento bibliográfico do estado-da-arte, em que identificamos três diferentes formulações de rastreamento e as classificamos de acordo com suas características. Além disso, dividimos o processo de rastreamento em componentes para facilitar o entendimento geral. A segunda contribuição é a elaboração e avaliação do algoritmo PRATIQUE para rastrear animais em florestas. Nesse caso, os nós são organizados em grade para viabilizar a utilização dos nós sensores nesse tipo de área, de forma que cada célula da grade é uma região que pode ser ocupada pelo alvo. O algoritmo estima a célula em que o alvo está, e usa previsão e um esquema híbrido de agrupamento para reduzir o custo de comunicação e garantir a precisão do rastreamento. Os resultados das simulações mostram que os erros de previsão são de aproximadamente uma célula. A terceira contribuição é o algoritmo TATI, esse algoritmo guia um objeto que visa alcançar o alvo. A rede é estruturada em faces para facilitar a cooperação entre os nós e reduzir o caminho entre o objeto guiado e o alvo. Os resultados mostram que o consumo de energia é reduzido em 15% e o objeto guiado fica cerca de 10m mais próximo do alvo, se comparado com a abordagem relacionada. A quarta contribuição é um esquema para executar as tarefas de localização e rastreamento simultaneamente para reduzir os erros dos algoritmos de localização baseados em alcance. As mensagens enviadas para rastrear o alvo são aproveitadas para filtrar os ruídos presentes nas estimativas de distância, reduzindo o erro de localização enquanto o rastreamento ocorre. Os resultados mostram que os erros de localização podem ser reduzidos em até 70%.