Avaliação de desempenho de técnicas de localização em ambientes reais aplicadas a redes de sensores sem fio

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: MACHADO, Leomário Silva
• Orientador(a): ARAÚJO, Josivaldo de Souza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Naturais
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes de sensores sem fio; Redes neurais artificiais; Algoritmos de localização; Lateração
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9006

A localização em redes de sensores sem fio é um desafio que vai além do uso do popular GPS, com trabalhos diversos que visam aprimorá-lo ou mesmo substituí-lo. A localização pode ser realizada utilizando múltiplas antenas e seus respectivos ângulos, tempo e sincronização, diferencial de tempo entre envio de dois rádios diferentes ou mesmo com a potência do sinal.A partir destes padrões de estimativa, várias técnicas foram postuladas com objetivo de se utilizar dos recursos disponíveis para mensurar distâncias e estimar as coordenadas de um nó. Dentre estas técnicas pode-se citar como as mais importantes a Lateração, Nearest Neighbor, K-Nearest Neighbor, Min-Max, Non-Linear Regression, Iterative Non- Linear Regression, Sum-Dist, Dv-hop, Rede Neural Artificial, filtro de Kalman. Este trabalho conduz um conjunto de testes realizados em dois ambientes, sendo o primeiro indoor, e o segundo outdoor utilizando como hardware os módulos IRIS da MEMSIC para realização do experimento. Nestes testes são comparadas as técnicas Lateração, KNN e uma Rede Neural Artificial é proposta para o objetivo de estimar a localização de um nó da RSSF. São apresentadas as formulações matemáticas da Lateração e KNN, assim como a configuração da Rede Neural utilizada nos testes conduzidos neste trabalho. Os resultados são exibidos tomando o benchmark entre as técnicas para análise comparativa percentual entre as mesmas e para melhor análise quantitativa, os dados são Tabelados para visualização da precisão.