[pt] DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS ADAPTATIVOS PARA REDES DE SENSORES

[en] DEVELOPMENT OF ALGORITHMS FOR ADAPTIVE SENSOR NETWORKS

[pt] JAYME ELIAS DE OLIVEIRA NETO

[pt] FILTROS ADAPTATIVOS

[pt] INTERNET DAS COISAS - IOT

[pt] REDES DE SENSORES SEM FIO

[en] ADAPTIVE FILTERS

[en] INTERNET OF THINGS - IOT

[en] WIRELESS SENSOR NETWORK

[pt] A conexão sem fio vem se tornando mais comum nos últimos anos isso aumenta a probabilidade de interferência entre sinais e com o ruido ambiente, fazendo com que o sinal na recepção apresente uma diferença considerável em relação ao sinal transmitido. Neste trabalho são desenvolvidos algoritmos que aplicam simultaneamente técnicas de filtros adaptativos e adaptação de redes. Os algoritmos desenvolvidos têm como objetivo serem aplicados em um sistema de comunicação para dispositivos IoT e redes de sensores sem fio. O objetivo é reconfigurar os filtros e a ligação entre os nós para que erro do sinal na recepção seja o menor possível. Em um algoritmo de filtros adaptativos temos conhecimento dos sinais de entrada e saída, começamos o processo aplicando um vetor de valor inicial 0 que em cada interação é variado em função da magnitude do erro. Com base nessa técnica podemos desenvolver variações ainda mais eficientes. Usamos variações que localizam e excluem frequências com menor probabilidade de estarem presentes no sinal alem de ajustarem a configuração da rede. As técnicas utilizadas são variações do algoritmo Least Mean Square (LMS). As técnicas usadas para adaptação de redes são Busca Exaustiva (BE) e Explorador de Esparsidade (EE) para adaptar o filtro aplicamos a Adaptação Continuo-Discreta Alternada (ACDA). Alem disso, propõem-se combinar os algoritmos de adaptação de rede e de parâmetros em um único que gera um resultado mais exato. A modulação por espalhamento espectral usada no LoRa tem potencial para ser a principal rede aplicada na maioria dos projetos e aplicações IoT. Nas simulações apresentaremos sinais e configurações compatíveis com o sistema LoRa.

[en] The wireless connection has become more common in recent years this increases the probability of interference between signals and the environment noise, causing the signal at reception to present a considerable difference from the transmitted signal. In this work we develop algorithms that simultaneously apply adaptive filter techniques and network adaptation. The algorithms developed are intended to be applied in a communication system for IoT devices and wireless sensor networks. The purpose is to reconfigure the filters and the connection between the nodes so that the signal error at reception is as small as possible. In an adaptive filter algorithm we have knowledge of the input and output signals, we start the process by applying an initial value vector 0 which in each interaction is varied as a function of the magnitude of the error. Based on this technique we can develop even more efficient variations. We use variations that locate and exclude frequencies that are less likely to be present in the signal besides adjusting the network configuration. The techniques used are variations of the Least Mean Square algorithm (LMS). The techniques used for adapting the networks are Exhaustive Search (ES) and Sparsity-Inspired (SI) to adapt the filter we apply to ACDA. In addition, it is proposed to combine the algorithms of network adaptation and parameters in a single one that generates a more accurate result. The spread spectrum modulation used in LoRa has the potential to be the main network applied in most IoT projects and applications. In the simulations we will present signals and configurations compatible with the LoRa system.

RODRIGO CAIADO DE LAMARE

2018-12-10

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35814