Redes de sensores com codificação BCH distribuída.
Ano de defesa: | 2009 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3205 |
Resumo: | Redes de sensores sem fio são em geral compostas de uma grande quantidade de nós sensores distribuídos em uma determinada região com o objetivo de detectar e transmitir uma característica física do ambiente. Em um problema de classificação distribuída baseada nas observações de nós sensores, cada nó sensor com base em sua observação envia sua decisão a um nó sensor (centro de fusão) responsável por tomar a decisão final por uma das possíveis classes. As decisões enviadas pelos n´os sensores podem ser corrompidas por ruído, uma alternativa para minimizar este problema é utilizar códigos corretores de erro. Em trabalhos anteriores foi proposto um sistema de classificação distribuída utilizando códigos corretores de erro em que para cada uma das M classes ou hipóteses foi associada uma palavra código de comprimento igual a N, em que N é o número de sensores, e cada sensor envia apenas um símbolo da palavra código associada à hipótese por ele observada. Para esta abordagem as palavras códigos foram sido obtidas por uma busca aleatória entre todas as palavras de tamanho N. Neste trabalho propõe-se o uso de códigos de blocos lineares para obtenção das M palavras código, mais especificamente códigos BCH (Bose, Chaudhuri e Hockquegueim). Esta abordagem permite que a decodificação seja feita utilizando-se algoritmos de decodificação algébrica bem conhecidos. Em particular, com esta nova abordagem é possível evitar uma decodificação exaustiva através do uso de tabela, necessária em trabalhos anteriores, quando o número de hipóteses é muito grande,o que não é possível para palavras código selecionadas aleatoriamente. Foi mostrado através de simulações que esta abordagem baseada no BCH apresenta um desempenho similar à abordagem anterior. |