Otimização do método de localização de Monte Carlo para redes de sensores sem fio móveis
Resumo
O 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.
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