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Resumo:
A Internet das Coisas (IoT - Internet of Things) é uma inovação tecnológica que tem se
tornado bastante atrativa no âmbito comercial, industrial e residencial. Com isso, houve uma
crescente aplicação principalmente nos negócios, com o desenvolvimento de mecanismos
de comunicação eficientes e desenvolvimento de aplicações em Redes de Sensores Sem
Fio (RSSF). Essa grande aplicabilidade torna-se necessária uma avaliação de benefícios,
estratégias e dificuldades enfrentadas na aplicação dessa tecnologia. Dentro desse contexto,o
conjunto de normas IEEE 802.15.4 e ZigBee forma uma pilha adequada de protocolos
para implantação de RSSFs, oferendo interoperabilidade, mobilidade e autonomia entre
dispositivos que operam sob baixo consumo energético, baixo custo e baixas taxas de
comunicação. Estas normas especificam uma topologia especial peer-to-peer chamada
cluster-tree, na qual permite a sincronização de nós e é apontada como uma das topologias
mais apropriadas para implantação em ambientes de larga escala. Entretanto, a ocorrência
de congestionamentos evidencia-se como um dos maiores desafios de RSSFs cluster-tree de
larga escala. Diante disso, torna-se necessário a proposta de mecanismos eficientes para
mitigar os elevados atrasos de comunicação fim-a-fim e as possíveis perdas de pacotes,
comuns num ambiente congestionado. Este trabalho de mestrado propõe um mecanismo
de controle de congestionamento disparado por eventos através da filtragem local de dados
para RSSFs cluster-tree de larga escala. A ideia subjacente é implementar um mecanismo de
filtragem que possa reduzir a quantidade de dados transmitidos pelos nós sensores, evitando
ou postergando possíveis congestionamentos e reconfigurações de rede. Como resultados,
este trabalho fornece uma avaliação de desempenho por simulação que visa implementar e
avaliar a eficiência dos principais mecanismos propostos. Os resultados mostram que a
implementação de mecanismos de filtragem local nos nós sensores pode fornecer qualidade
de serviço para o fluxo de monitoramento, evitando assim congestionamentos e processos
de reconfiguração de rede.
Abstract:
Internet of Things (IoT) is a technological innovation that has become very attractive in
the commercial, industrial, and home domains. As a consequence, there was a growing
application, mainly in business, with the development of efficient communication approaches
for Wireless Sensor Networks (WSN). This wide applicability requires the evaluation of
benefits, strategies and difficulties faced in this technology. Within this context, the set of
IEEE 802.15.4 and ZigBee standards composes an appropriate protocol stack to deploy
WSNs, offering interoperability, mobility, and autonomy. These standards provide a special
peer-to-peer topology called cluster-tree, in which allows node synchronization and it
is pointed out as one of the most appropriate topologies for deployment in large-scale
environments. However, the occurrence of congestion is one of the most challenges of
large-scale cluster-tree networks. Therefore, it is necessary to define efficient mechanisms
to mitigate the high end-to-end communication delays and packet losses, that are common
in a congested environment. This master’s work proposes the use of an efficient local
filtering mechanism, in order to avoid or postpone congestion for large-scale cluster-tree
WSNs. The underlying ideia is to implement an filtering mechanism that can reduce
the amount of data transmitted by sensor nodes, avoiding possible network congestions
and reconfigurations. As expected results, this work intends to contribute to the state
of the art of cluster-tree WSNs and provide a performance assessment by simulation of
the proposed compression mechanism. The results show that the implementation of local
filtering mechanims at sensor nodes can provide quality of service for the monitoring flows,
thus avoiding network congestion and reconfiguration processes. |
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