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dc.creatorMatos, João Otávio Cadó de
dc.date.accessioned2019-01-21T11:10:17Z
dc.date.available2019-01-21T11:10:17Z
dc.date.issued2016-09-16
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/15427
dc.description.abstractThe increasing development of electronic circuits integration technology combined with the evolution of the microelectromechanical systems has enabled rapid advancement of research in the area of wireless sensor networks, which are composed by a set of sensor de-vices with extremely limited resources in the processing power, data storage capacity and energy consumption. Thanks to these advances, wireless sensor networks are being used in an increasing number of applications involving military and medical activities, environmental, domestic and industrial monitoring, traffic control, among others. In many of these applica-tions, the knowledge of the location of the sensor nodes is a fundamental require, besides con-tribute to increasing the safety and lifetime of the network. The use of GPS devices to meet such a localization function, however, becomes impractical as the network nodes density in-creases, in view of the increasing cost of implementation and power consumption. Thus, sev-eral algorithms are proposed to cheapen and/or improve the precision of the nodes localization process in wireless sensor networks, whether mobile or static. Therefore, this work presents a node localization scheme based on Monte Carlo localization algorithm for mobile wireless sensor networks. With the proposed amendments on such an algorithm, the main objective was to reduce the estimate location error, especially in scenarios with low GPS devices densi-ty. To evaluate the behavior of the proposed scheme estimate error against some parameters of the network and the method itself, it was developed a simulation tool in MatLab software, which has proved quite versatile, given the parameters to manipulate and analyze, and easy to use. Thus, the proposed localization scheme was simulated and compared to some of the main localization algorithms derived from Monte Carlo method for wireless sensor networks, adopting the estimate location error as the comparison metric. Considering scenarios with different GPS devices densities and with nodes moving according to a modified version of the random waypoint mobility model, the proposed localization scheme presented a location error lower than that observed for the other methods analyzed.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRede de sensores sem fiopor
dc.subjectAlgoritmo de localizaçãopor
dc.subjectMétodo de Monte Car-lo.por
dc.subjectWireless sensor networkeng
dc.subjectLocalization algorithmeng
dc.subjectMonte Carlo methodeng
dc.titleOtimização do método de localização de Monte Carlo para redes de sensores sem fio móveispor
dc.title.alternativeOptimization of the Monte Carlo localization method for mobile wireless sensor networkseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoO crescente desenvolvimento da tecnologia de integração de circuitos eletrônicos alia-do à evolução dos sistemas microeletromecânicos vem possibilitando um rápido avanço das pesquisas na área de redes de sensores sem fio, as quais são formadas por um conjunto de dispositivos sensores com recursos de processamento, memória e potência extremamente li-mitados. Graças a tais avanços, as redes de sensores sem fio vêm sendo empregadas em um número cada vez maior de aplicações envolvendo atividades militares e médicas, monitora-mento ambiental, domiciliar e industrial, controle de tráfego, entre outras. Em muitas dessas aplicações, o conhecimento da localização dos nodos sensores é requisito fundamental, além de contribuir para o aumento da segurança e da vida útil da rede. O uso de dispositivos GPS para cumprir tal função de localização, no entanto, torna-se inviável à medida que aumenta a densidade de nodos da rede, tendo em vista o aumento do custo de implementação e do con-sumo de potência. Diante disso, inúmeros algoritmos são propostos com o intuito de baratear e/ou tornar mais preciso o processo de localização de nodos em redes de sensores sem fio, sejam elas móveis ou estáticas. O presente trabalho, por sua vez, apresenta um esquema de localização de nodos baseado no algoritmo de localização de Monte Carlo para redes de sen-sores sem fio móveis. Por meio das alterações propostas sobre tal algoritmo, objetivou-se a redução do erro de estimativa de localização, principalmente em cenários com baixa densida-de de nodos portadores de dispositivo GPS. Para avaliar o comportamento do erro de estima-tiva do esquema proposto em função de alguns parâmetros da rede e do próprio método, de-senvolveu-se uma ferramenta de simulação no software MatLab, a qual se mostrou bastante versátil, dados os parâmetros que permite manipular e analisar, e de fácil utilização. Dessa forma, o esquema de localização proposto foi simulado e comparado com alguns dos princi-pais métodos de localização derivados do método de Monte Carlo para redes de sensores sem fio, adotando o erro de estimativa de localização como métrica de comparação. Considerando cenários com diferentes densidades de dispositivos GPS e com nodos movendo-se de acordo com uma versão modificada no modelo de mobilidade random waypoint, o esquema de loca-lização proposto apresentou um erro de localização inferior àquele verificado para os demais métodos analisados.por
dc.contributor.advisor1Martins, João Baptista dos Santos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3158303689784382por
dc.contributor.referee1Medina, Roseclea Duarte
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6560346309368052por
dc.contributor.referee2Almeida, Sergio Jose Melo de
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2722601824277488por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0217830230255004por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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