Calidad de sensado y eficiencia energética en redes de sensores inalámbricos (WSN)

Título:

Calidad de sensado y eficiencia energética en redes de sensores inalámbricos (WSN)

Autor:

Philco Asqui, Luis Orlando

Otros autores / Colaboradores:

 Marrone, Luis Armando; [ Director/a] 

Temas:

SENSORES; CALIDAD DE DATOS; 

URL:

https://doi.org/10.35537/10915/162474,

Palabras clave:

eficiencia energética, 

Nota de tesis:

Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.

Extensión:

1 archivo (5,2 MB) : il. col.

Resumen:

En las redes de sensores inalámbricos (WSN), con despliegues aleatorios se producen agujeros de cobertura y mayormente originan zonas desatendidas (sin cobertura) y ocasionan errores entre los datos recolectados del nodo sensor. Para adquirir datos con precisión, es posible que sea necesario colocar sensores en ubicaciones específicas, pero en despliegues realistas esto no sucede así. Los datos son el puente entre la red y el mundo físico, y la calidad de los datos tiene un impacto importante en la aplicación. Cuando el conjunto de datos no es confiable debido a numerosos errores en la red es necesario mejorar la calidad de los datos. Los errores entre los datos aparecen de diferentes modos, por ejemplo, la pérdida de datos por distancia indebida en ubicación entre los nodos para su comunicación, la falla o caída de datos debido a retrasos en la transmisión. Entonces se requiere que los datos se entreguen a la estación base o nodo sumidero sin ninguna pérdida de información, sin embargo, el conjunto de datos recopilado por el nodo sumidero puede dar lugar a la vez a estos errores antes mencionados. Estos problemas causan consumos de energía desequilibrados y acortan significativamente la vida útil de la red. Las WSN operan muchas veces en un modo desatendido y, en muchos escenarios de difícil acceso, por aquello es imposible reemplazar la batería inservible del nodo después del despliegue. Un nodo sensor muere por el agotamiento prematuro de la energía en su batería y producirá en una región específica, la partición de la red o crea huecos de energía. Esto en la literatura científica se denomina agujeros de cobertura. Esto se define como la cantidad del área dentro del campo o región de interés que no está cubierta por ningún sensor ‘vivo’. Los agujeros también pueden ser creados por las operaciones dinámicas de los nodos sensores con movilidad. Los agujeros de cobertura definitivamente aparecen en escenarios con despliegue realistas de los nodos, por lo tanto, la calidad del sensado de los datos dan como efecto una WSN con derroche de energía o elevado costo energético. Para este autor el diseño de estrategias de calidad de sensado para objetivos móviles en WSN tanto en topología estrella, malla y de tipo árbol es la motivación de esta tesis doctoral. La metodología de esta tesis tiene enfoque: cuantitativo de tipo pre experimental (basada en la simulación y resultados). Como métodos de investigación: descriptiva (teoría), explorativa (simulación) y explicativa (resultados). Se plantean dos aportaciones; la primera destinada a una WSN con topología estrella y malla con despliegue aleatorio y con un sumidero estático y recopilación de datos utilizando un enfoque basado en nodos estático y movilidad de algunos nodos. Mediante un esquema de cuatro fases o niveles por cada fase hay un algoritmo que mejoran la calidad de sensado y se complementan con un óptimo enrutamiento entre los nodos. La segunda aportación es un mecanismo por aprendizaje de refuerzo habilitado por agentes inteligentes en topología de clústeres desiguales que por esta condición las operaciones de los nodos mayormente son dinámicas. Para la calidad de sensado se empleó métricas como tasa de cobertura, número de nodos muertos. Además de métricas de enrutamiento como throughput, retardo de paquetes, de tal forma que involucrando la calidad de sensado más técnicas eficientes de ruteo se alcance un consumo de energía eficiente para todos los nodos de la red.

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CAPÍTULO 1: 
INTRODUCIÓN 
1.1 Contexto y Motivación 
1.2. Objetivos y preguntas de investigación 
1.2.1 Objetivos Específicos
1.3 Contribución 
1.4 Publicaciones 
1.5 Estructura de la tesis: 

CAPÍTULO 2: 
ESTADO DEL ARTE EN WSN 
2.1 Funcionamiento de una WSN
2.2 Clasificación de WSN 
2.3 Infraestructura de red WSN 
2.3.1 Topología de WSN
2.4 Sensado en WSN 
2.5 Enrutamiento en WSN 
2.5.1 Clasificación de protocolos de enrutamiento para WSN
2.5.1.1 Protocolos basados en la organización de red 
2.5.1.2 Protocolos por descubrimiento de ruta 
2.5.1.3 Protocolos de enrutamiento basados en su operación
2.6 WSN y la Interoperabilidad
2.6.1 Interoperabilidad Técnica 
2.7 Heterogeneidad en IoT 
2.7.1 El papel de la estandarización IoT
2.8 Arquitectura IoT 
2.8.1 Arquitectura IoT de tres capas 
2.8.2 Arquitectura IoT de cinco capas 
2.8.2.1 Capa Middleware en IoT 
2.9 Computación en la nube en arquitectura IoT
2.9.1 Arquitectura IoT de la computación en niebla

CAPÍTULO 3: 
DESCRIPCIÓN DE LA CALIDAD DE SENSADO EN WSN 
3.1 Consumo de energía en nodos de una WSN
3.1.1 Requisitos para desempeño conveniente en WSN 
3.2 La cobertura de detección en WSN 
3.3 Modelos de detección
3.3.1 Despliegue Aleatorio vs. Determinístico 
3.3.2 Homogéneas vs. Heterogéneas 
3.3.3 Direccional Vs. Omni-direccionales 
3.4 Criterios de cobertura en WSN con despliegue aleatorio 
3.4.1 Agujeros de cobertura 
3.4.2 Diseño de estrategia contra agujeros de cobertura 
3.5 Criterios de consumo energético WSN

CAPÍTULO 4: 
DISEÑO Y EVALUACIÓN DE CALIDAD DE SENSADO PARA WSN EN TOPOLOGÍAS ESTRELLA Y MALLA 
4.1. Trabajos relacionados 
4.2 Propuesta 
4.2.1 Fase de agrupación en clústeres 
4.3 Fase de programación de suspensión 
4.4 Fase de mejora de la cobertura 
4.5 Fase de enrutamiento 
4.6 Evaluación Experimental 
4.6.1 Entorno de simulación 
4.6.2 Métricas de Cobertura 
4.6.2.1 Tasa de cobertura (Coverage Rate: C Rate) 
4.6.3 Métrica de evaluación de desempeño 
4.6.3.1 Relación de conectividad (Connectivity ratio: C ratio)
4.6.3.2 Retardo de extremo a extremo (E2E Delay) 
4.6.3.3 Rendimiento (Throughput: Thr) 
4.6.4 Métrica de consumo energético 
4.6.4.1 Consumo de energía (Energy Consumption: EC)
4.7 Análisis de QoSensing 
4.7.1 Análisis de la tasa de cobertura (Coverage rate) 
4.7.2 Análisis de la relación de conectividad (Connectivity ratio) 
4.7.3 Análisis de retardo extremo a extremo (E2E Delay) 
4.7.4 Análisis del rendimiento o Throughput 
4.7.5 Análisis del consumo de energía (Energy consumption) 
4.8 Evaluación sobre otros métodos 
4.9 Discusión

CAPÍTULO 5:
DISEÑO Y EVALUACIÓN DE ALGORITMOS EN QoSENSING PARA TOPOLOGÍA BASADA EN CLÚSTERES 
5.1 Motivación y objetivos 
5.1.1 Contribuciones de la propuesta 
5.2 Trabajos relacionados en WSN con topología de clústeres 
5.3 El problema principal en WSN con topología de clústeres 
5.4 Trabajo propuesto 
5.5 Construcción de topología de árbol de clústeres desiguales
5.6 Programación dinámica del sueño 
5.7 Detección y reparación de agujeros de cobertura 
5.8 Evaluaciones 
5.8.1 Configuración de simulación 
5.8.2 Análisis
5.8.2.1 Impacto de la tasa de cobertura 
5.8.2.2 Impacto del número de nodos muertos 
5.8.2.3 Impacto del rendimiento
5.8.2.4 Impacto de la fiabilidad 
5.8.2.5 Impacto del consumo medio de energía 
5.9 Discusión

CAPÍTULO 6: 
CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS 
Conclusiones 
Referencias