Publicação: Simulação de uma rede de sensores inteligentes IoT com controle de eficiência energética baseada no método k-means
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Data
2024-11-29
Autores
Orientador
Ferreira, André Alves 
Coorientador
Prado, Afonso José do
Pós-graduação
Engenharia Elétrica - FESJBV/ICTS
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
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).
Resumo (inglês)
Recently, there has been a rapid growth in wireless communication technique, mainly through low- cost and low-power wireless microsensors. A wireless sensor network (WSN) consists of a large number of sensor nodes. Each sensor node has limited sensing, computing, and wireless communication capabilities. Sensor nodes are deployed in detection areas to monitor specific targets and collect data. Then, the sensor nodes send the data to the sink using the wireless transmission technique. Wireless sensor networks have been widespread in various applications including agriculture, healthcare system, battlefield surveillance system, among others (Chang and Ju, 2012). There has been an exponential growth of smart devices, and in the future, the number of smart devices may exceed the total population of the entire world. The term “The Internet of Things” (IoT) was formulated by Kevin Ashton in 1999 in the context of information sharing (NARAYANASAMY et al, 2018). Billions of devices are expected to be connected to the IoT via wireless connections in the coming years. Unfortunately, there are some limitations to its use, such as energy consumption, processing capacity, signal transmission range, network availability and reliability (MAKWANA; KODINARIYA; MAKWANA, 2013). Controlling and restricting IoT energy resources is one of the most important topics researched in this area. A sensor node mainly consumes its energy in transmitting and receiving packets (CHANG; JU, 2012). Given this scenario, this work proposes to create a simulation environment for wireless IoT sensors, applying the Channel Model and the K-Means Clustering Method (MAKWANA; KODINARIYA; MAKWANA, 2013), using Friis' Law (FRIIS, 1946), aiming at saving energy of the nodes used in wireless network communication. In an initial stage, the results of the simulation with 3 and 4 clusters are analyzed. Subsequently, the energy efficiencies with 4, 8, 16, 32 and 64 and 128 clusters are simulated, jointly and comparatively. Through the results obtained in this work, it was possible to verify that the method is more efficient in reducing energy consumption when groupings with 64 clusters and 128 IoT sensors are used, considering the experimental conditions proposed in this work. There is a tendency for energy efficiency to improve with the increase in the number of clusters, depending on the characteristics of the wireless sensor network. However, energy efficiency can improve or worsen when the number of clusters increases, with a fluctuation in the amount of energy spent on transmitting signals from each cluster to the Base Station (BS).
Descrição
Idioma
Português
Como citar
BRIGATO, M. Simulação de uma rede de sensores inteligentes IoT com controle de eficiência energética baseada no método k-means. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", São João da Boa Vista, 2024.
