Simulação de uma rede de sensores inteligentes IoT com controle de eficiência energética baseada no método k-means - Brigato, Maurício [UNESP] (2024)
Ultimamente, tem havido um rápido crescimento na técnica de comunicação sem fio, principalmente por meio de microssensores sem fio baratos e de baixo consumo. Uma rede de sensores sem fio (RSSF) consiste em um grande número de nós sensores. Cada nó sensor possui sensoriamento, computação e capacidade de comunicação sem fio restritas. Nós sensores são implantados em áreas de detecção para monitorar alvos específicos e coletar dados. Em seguida, os nós sensores enviam os dados para o sink usando a técnica de transmissão sem fio. Redes de sensores sem fio têm sido difundidas em várias aplicações incluindo agricultura, sistema de saúde, sistema de vigilância de campos de batalha, entre outros (CHANG; JU, 2012). Houve um crescimento exponencial dos dispositivos inteligentes e, no futuro, a quantidade dos mesmos pode exceder a população total de todo o mundo. O termo “A Internet das Coisas” (IoT)’ foi formulado por Kevin Ashton em 1999 no contexto da partilha de informação (NARAYANASAMY et al, 2018) Bilhões de dispositivos devem ser conectados à loT por meio de conexões sem fio, nos próximos anos. Infelizmente, há algumas limitações no seu uso como consumo de energia, capacidade de processamento, alcance de transmissão de sinais, disponibilidade e confiabilidade da rede (MAKWANA; KODINARIYA; MAKWANA, 2013). Controlar e restringir os recursos de energia da loT é um dos temas mais importantes pesquisados nesta área. Um nó sensor consome, principalmente, sua energia na transmissão e recebimento de pacotes (CHANG; JU, 2012). Diante desse cenário, propõe-se nesse trabalho criar um ambiente de simulação de sensores IoT sem fio, aplicando-se o Modelo de Canal e o Método K-Means Clustering (MAKWANA; KODINARIYA; MAKWANA, 2013),utilizando a Lei de Friis(FRIIS, 1946), visando à economia de energia dos nós utilizados na comunicação de rede sem fio (wireless). Numa etapa inicial são analisados os resultados da simulação com 3 e 4 clusters. Posteriormente, são simuladas as eficiências energéticas com 4, 8, 16, 32 e 64 e 128 clusters, de forma conjunta e comparativa. Através dos resultados obtidos nesse trabalho pôde-se verificar que o método é mais eficiente na redução do gasto de energia quando são utilizados agrupamentos com 64 clusters e 128 sensores IoT, considerando-se as condições experimentais propostas neste trabalho. Há uma tendência de melhoria da eficiência energética com o aumento da quantidade de clusters, dependendo das características da rede de sensores sem fio. Entretanto, a eficiência energética pode melhorar ou piorar quando ocorre o aumento na quantidade de clusters, havendo uma oscilação na quantidade de energia gasta na transmissão de sinais de cada cluster para a Estação Base (EB).