Propostas para Dissertação

Mestrados no Departamento de Informática



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proponente: João Marco Silva, Solange Rito Lima, Paulo Carvalho (JMS, MSL, PMC)
instituição/empresa: Centro Algoritmi; Universidade do Minho
tema/título: Eficiência energética em RSSF: sensoriamento adaptativo
área científica: Informática
local: Centro Algoritmi; Universidade do Minho
curso de mestrado: Mestrado Integrado em Engenharia Informática
descrição:
1. Introdução
Em Redes de Sensores Sem Fios (RSSF), a energia consumida por cada um dos módulos que compõem um
sensor tem papel fundamental na longevidade do nó e da rede em geral. Considerando que a
frequência de eventos de sensoriamento de parâmetros ambientais (e.g., temperatura, humidade,
pressão) impacta diretamente no número de operações executadas, e no volume de dados
armazenados e transmitidos, conclui-se que a sua eficiência implica em melhor uso de recursos
energéticos, tipicamente limitados. Neste sentido, torna-se necessário o uso de abordagens
adaptativas de distribuição dos eventos de sensoriamento visando uma redução no seu número e
garantindo que o comportamento temporal do fenômeno observado é corretamente aferido. 2. Objectivos Pretende-se definir esquemas adaptativos de distribuição dos eventos de sensoriamento que sejam
capazes de reduzir o consumo energético em RSSF, garantindo a acurácia das medições de
fenômenos ambientais. Para isso, o aluno deverá explorar as potencialidades das várias técnicas
de amostragem adaptativas tendo como referência o comportamento temporal dos parâmetros
observados. No final, pretende-se ter definido uma técnica (ou um conjunto de técnicas) capaz de
se adaptar ao tipo de medição na qual um sensor é usado, garantindo baixo consumo de recursos e
alta acurácia nos resultados. 3. Referências [1] J.M. C. Silva et al., LiteSense: An Adaptive Sensing Scheme for WSNs, ISCC 2017, Heraklion,
Greece, 2017. [2] Yang, J., Wu, X., Wu, J.: Adaptive sensing scheduling for energy harvesting sensors with finite
battery. In: 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC). (June 2015) 98–103 [3] Castro,R.M., Tanczos,E.: Adaptive sensing for estimation of structured sparse signals. IEEE
Transactions on Information Theory 61(4) (April 2015) 2060–2080 [4] Lima,E., Carvalho,P., Gama,O.: A protocol extension for selective reprogramming of wsns. In
Rozic, N., Begusic, D., Saric, M., Solic, P., eds.: 23rd International Conference on Software,
Telecommunications and Computer Networks, SoftCOM 2015, Split, Croatia, September 16-18, 2015, IEEE
(2015) 280–284 Proponentes: João Marco Silva, Solange Rito Lima, Paulo Carvalho (JMS, MSL, PMC) Contacto: pmc at di.uminho.pt Unidade de investigação: ALGORITMI


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