761 resultados para Wireless Mesh Networks. IEEE 802.11s. Testbeds. Management


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Nos últimos de 20 anos, economia e tecnologia evoluíram em muitas direções e em novas áreas. Muitas dessas evoluções criaram oportunidades que estão sendo consideradas na concepção de futuras redes de comunicação. Estas novas possibilidades estão relacionadas à, sobretudo, utilização da internet para o acesso à serviços e englobam: mobilidade; tecnologias de baixo custo; crescimento e empregos (pela Internet participa-se de cada processo de negócios e produção); serviços; educação (oportunidade para as pessoas crescerem e se desenvolverem); entretenimento (mundos virtuais para o lazer, compras e jogos); volume de tráfego maior (texto, voz, imagens, vídeo). Como uma consequência, a Internet se tornou, semelhante a eletricidade ou água, um bem público. Com quase 2 bilhões de usuários (aproximadamente 28% da população mundial), a Internet está se tornando, cada vez mais, uma infraestrutura difusivo oferecendo em qualquer lugar, a qualquer momento conectividade e serviços. Este mundo da Internet atual é o resultado de sucessivas alterações que aconteceram desde o seu surgimento e que tornaram a infraestrutura de comunicação de importância crítica. Em termos de tecnologias de comunicação, os sistemas móveis sem fio têm um lugar especial devido a sua difusão excepcional na última década e que, junto com a Internet, tem permitido o aparecimento de dispositivos inteligentes, a introdução de novos serviços inovadores e exigindo, para tanto, um ambiente que suporte a inovação e criatividade. Porém, os vários padrões de redes para suporte, principalmente, ao acesso de última milha são desvantagens na perspectiva do usuário, pois este tem de se habilitar nessas redes (contratar os serviços) e, não raro, ter terminais específicos para o acesso. A idéia de um padrão único para estas redes não obteve resultados satisfatórios e uma solução aponta para a integração dessas redes para prover acesso único e transparente ao usuário. Esse trabalho, portanto, apresenta uma solução embarcada para integrar padrões de comunicações sem fio heterogênea do tipo IEEE 802.15.4 ZigBee, IEEE 802.20 GSM/GPRS e IEEE 802.2 Wi-Fi. Essa heterogeneidade de tecnologias sem fio permite a um usuário em movimento, através de seu terminal local ou remoto, acessar aplicativos e serviços de forma transparente. A avaliação de desempenho da solução foi realizada utilizando-se dois tipos de serviços: domótica e telemedicina. Os resultados indicaram que a solução proposta consegue integrar e prover os serviços com segurança e confiabilidade.

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A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação.

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Os avanços nas tecnologias de comunicação sem fio, a demanda por novas aplicações multimídia em tempo real, com requisitos de Qualidade de Serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE), e a proliferação de equipamentos móveis, originam o surgimento de soluções que permitem mobilidades horizontais e verticais em redes heterogêneas, de modo transparente. Esses dispositivos móveis apresentam múltiplas interfaces sem fio, onde os usuários se conectam para realizar tarefas e serviços variados no seu dia a dia, mediante a tecnologia de redes diferentes, proporcionando um cenário heterogêneo com diversas oportunidades de conectividade para os usuários móveis. Visando solucionar o problema de várias conexões, feitas por usuários móveis, em uma mesma rede Wi-Fi (Wireless Fidelity) e/ou WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) com diferentes serviços executados, porém, utilizando incorretamente a rede, esta dissertação propõe uma técnica hierárquica de decisão de mobilidade transparente, baseada em uma função de custo, no padrão IEEE 802.21 e no mapeamento de classes de serviço para garantir QoS/QoE para usuários em períodos de mobilidade chamada de MIH2Q, onde essa política informa a melhor rede para ser utilizada, de acordo com o serviço utilizado pelo usuário móvel. A avaliação do impacto e os benefícios da proposta são feitas através de simulação no NS-2 (Network Simulator - version 2) e no evalvid, utilizando métricas de QoS e QoE para verificação dos resultados.

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Esta tese apresenta uma metodologia para avaliação de desempenho de redes de acesso banda larga. A avaliação de desempenho de redes é uma forma de identificar e analisar como determinadas características tais como diferentes tipos de tráfego ou formas de utilização, por exemplo, podem influenciar no comportamento da rede em foco, podendo assim prever como tal rede se comportará frente a situações futuras. A metodologia apresentada é composta de duas abordagens: uma abordagem baseada em medições e outra baseada em modelagem via processos Markovianos. As redes analisadas englobam os dois tipos básicos de arquitetura de acesso: redes ADSL2+ (linha digital do assinante assimétrica 2+ – Asymmetric Digital Subscriber Line 2+), as quais são redes cabeadas que utilizam cabos metálicos de pares trançados; redes FBWN (rede sem fio banda larga fixa – Fixed Broadband Wireless Network), as quais são redes sem fio (wireless) baseadas no padrão IEEE 802.16. A abordagem de medições é focada na forma como a rede analisada se comporta frente a três situações: transmissão de um tráfego genérico; impacto de ruídos não-estacionários no sistema; e uso da rede como meio de transmissão de tráfego multimídia em tempo real. A abordagem de modelagem, por sua vez, ´e baseada em prever o comportamento das redes analisadas utilizando uma formulação matemática fundamentada em processos Markovianos. Os resultados apresentados indicam a viabilidade de aplicação desta metodologia como forma de avaliação de desempenho. Os resultados ainda tornam possível a extensão desta metodologia a outros tipos de redes de acesso banda larga, tais como: redes de fibras ópticas, redes de enlaces de microondas, redes VDSL/VDSL2 (linha digital do assinante de alta taxa de dados – Very-high-data-rate DSL), etc.

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This paper presents a technique dubbed WiMAX radio link, the IEEE 802.16 was completed in October 2001 and published on April 8, 2002 and is constantly updated, this technology specifies an interface for wireless metropolitan networks (WMAN) and is under control of the WiMAX Forum, which is a group of companies responsible for the dissipation of this technology in the world, the great benefit of this standard is to offer broadband Internet connection in areas where there is no infrastructure such as fiber optics that has a cost higher. The main purpose of this paper is to present the theoretical and technical characteristics of this technology for both the standard for fixed and mobile standard, regulation of frequency bands by the FCC and description of the physical layer, through to basic concepts are used in many other types of radio link and technologies have been adapted and updated for this little-known standard, allowing a greater range and speed, which are specified and differentiate these advancements is one of the contributions of the work done here. After the theoretical conceptualization stage, a real case study has been inserted in this work to demonstrate the effectiveness of this technology deployed. The idea of presenting this case study is linked to a better view of the use of standard in the market, nationwide

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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In this paper, a cross-layer solution for packet size optimization in wireless sensor networks (WSN) is introduced such that the effects of multi-hop routing, the broadcast nature of the physical wireless channel, and the effects of error control techniques are captured. A key result of this paper is that contrary to the conventional wireless networks, in wireless sensor networks, longer packets reduce the collision probability. Consequently, an optimization solution is formalized by using three different objective functions, i.e., packet throughput, energy consumption, and resource utilization. Furthermore, the effects of end-to-end latency and reliability constraints are investigated that may be required by a particular application. As a result, a generic, cross-layer optimization framework is developed to determine the optimal packet size in WSN. This framework is further extended to determine the optimal packet size in underwater and underground sensor networks. From this framework, the optimal packet sizes under various network parameters are determined.

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The integration of CMOS cameras with embedded processors and wireless communication devices has enabled the development of distributed wireless vision systems. Wireless Vision Sensor Networks (WVSNs), which consist of wirelessly connected embedded systems with vision and sensing capabilities, provide wide variety of application areas that have not been possible to realize with the wall-powered vision systems with wired links or scalar-data based wireless sensor networks. In this paper, the design of a middleware for a wireless vision sensor node is presented for the realization of WVSNs. The implemented wireless vision sensor node is tested through a simple vision application to study and analyze its capabilities, and determine the challenges in distributed vision applications through a wireless network of low-power embedded devices. The results of this paper highlight the practical concerns for the development of efficient image processing and communication solutions for WVSNs and emphasize the need for cross-layer solutions that unify these two so-far-independent research areas.

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Nowadays, there is an increasing interest in wireless sensor networks (WSN) for environmental monitoring systems because it can be used to improve the quality of life and living conditions are becoming a major concern to people. This paper describes the design and development of a real time monitoring system based on ZigBee WSN characterized by a lower energy consumption, low cost, reduced dimensions and fast adaptation to the network tree topology. The developed system encompasses an optimized sensing process about environmental parameters, low rate transmission from sensor nodes to the gateway, packet parsing and data storing in a remote database and real time visualization through a web server.

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Ambient Intelligence (AmI) envisions a world where smart, electronic environments are aware and responsive to their context. People moving into these settings engage many computational devices and systems simultaneously even if they are not aware of their presence. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. The dependence on a large amount of fixed and mobile sensors embedded into the environment makes of Wireless Sensor Networks one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes, simple devices that typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. In order to handle the large amount of data generated by a WSN several multi sensor data fusion techniques have been developed. The aim of multisensor data fusion is to combine data to achieve better accuracy and inferences than could be achieved by the use of a single sensor alone. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas: Multimodal Surveillance and Activity Recognition. Novel techniques to handle data from a network of low-cost, low-power Pyroelectric InfraRed (PIR) sensors are presented. Such techniques allow the detection of the number of people moving in the environment, their direction of movement and their position. We discuss how a mesh of PIR sensors can be integrated with a video surveillance system to increase its performance in people tracking. Furthermore we embed a PIR sensor within the design of a Wireless Video Sensor Node (WVSN) to extend its lifetime. Activity recognition is a fundamental block in natural interfaces. A challenging objective is to design an activity recognition system that is able to exploit a redundant but unreliable WSN. We present our activity in building a novel activity recognition architecture for such a dynamic system. The architecture has a hierarchical structure where simple nodes performs gesture classification and a high level meta classifiers fuses a changing number of classifier outputs. We demonstrate the benefit of such architecture in terms of increased recognition performance, and fault and noise robustness. Furthermore we show how we can extend network lifetime by performing a performance-power trade-off. Smart objects can enhance user experience within smart environments. We present our work in extending the capabilities of the Smart Micrel Cube (SMCube), a smart object used as tangible interface within a tangible computing framework, through the development of a gesture recognition algorithm suitable for this limited computational power device. Finally the development of activity recognition techniques can greatly benefit from the availability of shared dataset. We report our experience in building a dataset for activity recognition. Such dataset is freely available to the scientific community for research purposes and can be used as a testbench for developing, testing and comparing different activity recognition techniques.

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The term Ambient Intelligence (AmI) refers to a vision on the future of the information society where smart, electronic environment are sensitive and responsive to the presence of people and their activities (Context awareness). In an ambient intelligence world, devices work in concert to support people in carrying out their everyday life activities, tasks and rituals in an easy, natural way using information and intelligence that is hidden in the network connecting these devices. This promotes the creation of pervasive environments improving the quality of life of the occupants and enhancing the human experience. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. Ambient intelligent systems are heterogeneous and require an excellent cooperation between several hardware/software technologies and disciplines, including signal processing, networking and protocols, embedded systems, information management, and distributed algorithms. Since a large amount of fixed and mobile sensors embedded is deployed into the environment, the Wireless Sensor Networks is one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes which can be deployed in a target area to sense physical phenomena and communicate with other nodes and base stations. These simple devices typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). WNS promises of revolutionizing the interactions between the real physical worlds and human beings. Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. To fully exploit the potential of distributed sensing approaches, a set of challengesmust be addressed. Sensor nodes are inherently resource-constrained systems with very low power consumption and small size requirements which enables than to reduce the interference on the physical phenomena sensed and to allow easy and low-cost deployment. They have limited processing speed,storage capacity and communication bandwidth that must be efficiently used to increase the degree of local ”understanding” of the observed phenomena. A particular case of sensor nodes are video sensors. This topic holds strong interest for a wide range of contexts such as military, security, robotics and most recently consumer applications. Vision sensors are extremely effective for medium to long-range sensing because vision provides rich information to human operators. However, image sensors generate a huge amount of data, whichmust be heavily processed before it is transmitted due to the scarce bandwidth capability of radio interfaces. In particular, in video-surveillance, it has been shown that source-side compression is mandatory due to limited bandwidth and delay constraints. Moreover, there is an ample opportunity for performing higher-level processing functions, such as object recognition that has the potential to drastically reduce the required bandwidth (e.g. by transmitting compressed images only when something ‘interesting‘ is detected). The energy cost of image processing must however be carefully minimized. Imaging could play and plays an important role in sensing devices for ambient intelligence. Computer vision can for instance be used for recognising persons and objects and recognising behaviour such as illness and rioting. Having a wireless camera as a camera mote opens the way for distributed scene analysis. More eyes see more than one and a camera system that can observe a scene from multiple directions would be able to overcome occlusion problems and could describe objects in their true 3D appearance. In real-time, these approaches are a recently opened field of research. In this thesis we pay attention to the realities of hardware/software technologies and the design needed to realize systems for distributed monitoring, attempting to propose solutions on open issues and filling the gap between AmI scenarios and hardware reality. The physical implementation of an individual wireless node is constrained by three important metrics which are outlined below. Despite that the design of the sensor network and its sensor nodes is strictly application dependent, a number of constraints should almost always be considered. Among them: • Small form factor to reduce nodes intrusiveness. • Low power consumption to reduce battery size and to extend nodes lifetime. • Low cost for a widespread diffusion. These limitations typically result in the adoption of low power, low cost devices such as low powermicrocontrollers with few kilobytes of RAMand tenth of kilobytes of program memory with whomonly simple data processing algorithms can be implemented. However the overall computational power of the WNS can be very large since the network presents a high degree of parallelism that can be exploited through the adoption of ad-hoc techniques. Furthermore through the fusion of information from the dense mesh of sensors even complex phenomena can be monitored. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas:Low Power Video Sensor Node and Video Processing Alghoritm and Multimodal Surveillance . Low Power Video Sensor Nodes and Video Processing Alghoritms In comparison to scalar sensors, such as temperature, pressure, humidity, velocity, and acceleration sensors, vision sensors generate much higher bandwidth data due to the two-dimensional nature of their pixel array. We have tackled all the constraints listed above and have proposed solutions to overcome the current WSNlimits for Video sensor node. We have designed and developed wireless video sensor nodes focusing on the small size and the flexibility of reuse in different applications. The video nodes target a different design point: the portability (on-board power supply, wireless communication), a scanty power budget (500mW),while still providing a prominent level of intelligence, namely sophisticated classification algorithmand high level of reconfigurability. We developed two different video sensor node: The device architecture of the first one is based on a low-cost low-power FPGA+microcontroller system-on-chip. The second one is based on ARM9 processor. Both systems designed within the above mentioned power envelope could operate in a continuous fashion with Li-Polymer battery pack and solar panel. Novel low power low cost video sensor nodes which, in contrast to sensors that just watch the world, are capable of comprehending the perceived information in order to interpret it locally, are presented. Featuring such intelligence, these nodes would be able to cope with such tasks as recognition of unattended bags in airports, persons carrying potentially dangerous objects, etc.,which normally require a human operator. Vision algorithms for object detection, acquisition like human detection with Support Vector Machine (SVM) classification and abandoned/removed object detection are implemented, described and illustrated on real world data. Multimodal surveillance: In several setup the use of wired video cameras may not be possible. For this reason building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. Energy efficiency for wireless smart camera networks is one of the major efforts in distributed monitoring and surveillance community. For this reason, building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. The Pyroelectric Infra-Red (PIR) sensors have been used to extend the lifetime of a solar-powered video sensor node by providing an energy level dependent trigger to the video camera and the wireless module. Such approach has shown to be able to extend node lifetime and possibly result in continuous operation of the node.Being low-cost, passive (thus low-power) and presenting a limited form factor, PIR sensors are well suited for WSN applications. Moreover techniques to have aggressive power management policies are essential for achieving long-termoperating on standalone distributed cameras needed to improve the power consumption. We have used an adaptive controller like Model Predictive Control (MPC) to help the system to improve the performances outperforming naive power management policies.

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"I computer del nuovo millennio saranno sempre più invisibili, o meglio embedded, incorporati agli oggetti, ai mobili, anche al nostro corpo. L'intelligenza elettronica sviluppata su silicio diventerà sempre più diffusa e ubiqua. Sarà come un'orchestra di oggetti interattivi, non invasivi e dalla presenza discreta, ovunque". [Mark Weiser, 1991] La visione dell'ubiquitous computing, prevista da Weiser, è ormai molto vicina alla realtà e anticipa una rivoluzione tecnologica nella quale l'elaborazione di dati ha assunto un ruolo sempre più dominante nella nostra vita quotidiana. La rivoluzione porta non solo a vedere l'elaborazione di dati come un'operazione che si può compiere attraverso un computer desktop, legato quindi ad una postazione fissa, ma soprattutto a considerare l'uso della tecnologia come qualcosa di necessario in ogni occasione, in ogni luogo e la diffusione della miniaturizzazione dei dispositivi elettronici e delle tecnologie di comunicazione wireless ha contribuito notevolmente alla realizzazione di questo scenario. La possibilità di avere a disposizione nei luoghi più impensabili sistemi elettronici di piccole dimensioni e autoalimentati ha contribuito allo sviluppo di nuove applicazioni, tra le quali troviamo le WSN (Wireless Sensor Network), ovvero reti formate da dispositivi in grado di monitorare qualsiasi grandezza naturale misurabile e inviare i dati verso sistemi in grado di elaborare e immagazzinare le informazioni raccolte. La novità introdotta dalle reti WSN è rappresentata dalla possibilità di effettuare monitoraggi con continuità delle più diverse grandezze fisiche, il che ha consentito a questa nuova tecnologia l'accesso ad un mercato che prevede una vastità di scenari indefinita. Osservazioni estese sia nello spazio che nel tempo possono essere inoltre utili per poter ricavare informazioni sull'andamento di fenomeni naturali che, se monitorati saltuariamente, non fornirebbero alcuna informazione interessante. Tra i casi d'interesse più rilevanti si possono evidenziare: - segnalazione di emergenze (terremoti, inondazioni) - monitoraggio di parametri difficilmente accessibili all'uomo (frane, ghiacciai) - smart cities (analisi e controllo di illuminazione pubblica, traffico, inquinamento, contatori gas e luce) - monitoraggio di parametri utili al miglioramento di attività produttive (agricoltura intelligente, monitoraggio consumi) - sorveglianza (controllo accessi ad aree riservate, rilevamento della presenza dell'uomo) Il vantaggio rappresentato da un basso consumo energetico, e di conseguenza un tempo di vita della rete elevato, ha come controparte il non elevato range di copertura wireless, valutato nell'ordine delle decine di metri secondo lo standard IEEE 802.15.4. Il monitoraggio di un'area di grandi dimensioni richiede quindi la disposizione di nodi intermedi aventi le funzioni di un router, il cui compito sarà quello di inoltrare i dati ricevuti verso il coordinatore della rete. Il tempo di vita dei nodi intermedi è di notevole importanza perché, in caso di spegnimento, parte delle informazioni raccolte non raggiungerebbero il coordinatore e quindi non verrebbero immagazzinate e analizzate dall'uomo o dai sistemi di controllo. Lo scopo di questa trattazione è la creazione di un protocollo di comunicazione che preveda meccanismi di routing orientati alla ricerca del massimo tempo di vita della rete. Nel capitolo 1 vengono introdotte le WSN descrivendo caratteristiche generali, applicazioni, struttura della rete e architettura hardware richiesta. Nel capitolo 2 viene illustrato l'ambiente di sviluppo del progetto, analizzando le piattaforme hardware, firmware e software sulle quali ci appoggeremo per realizzare il progetto. Verranno descritti anche alcuni strumenti utili per effettuare la programmazione e il debug della rete. Nel capitolo 3 si descrivono i requisiti di progetto e si realizza una mappatura dell'architettura finale. Nel capitolo 4 si sviluppa il protocollo di routing, analizzando i consumi e motivando le scelte progettuali. Nel capitolo 5 vengono presentate le interfacce grafiche utilizzate utili per l'analisi dei dati. Nel capitolo 6 vengono esposti i risultati sperimentali dell'implementazione fissando come obiettivo il massimo lifetime della rete.

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This thesis presents several data processing and compression techniques capable of addressing the strict requirements of wireless sensor networks. After introducing a general overview of sensor networks, the energy problem is introduced, dividing the different energy reduction approaches according to the different subsystem they try to optimize. To manage the complexity brought by these techniques, a quick overview of the most common middlewares for WSNs is given, describing in detail SPINE2, a framework for data processing in the node environment. The focus is then shifted on the in-network aggregation techniques, used to reduce data sent by the network nodes trying to prolong the network lifetime as long as possible. Among the several techniques, the most promising approach is the Compressive Sensing (CS). To investigate this technique, a practical implementation of the algorithm is compared against a simpler aggregation scheme, deriving a mixed algorithm able to successfully reduce the power consumption. The analysis moves from compression implemented on single nodes to CS for signal ensembles, trying to exploit the correlations among sensors and nodes to improve compression and reconstruction quality. The two main techniques for signal ensembles, Distributed CS (DCS) and Kronecker CS (KCS), are introduced and compared against a common set of data gathered by real deployments. The best trade-off between reconstruction quality and power consumption is then investigated. The usage of CS is also addressed when the signal of interest is sampled at a Sub-Nyquist rate, evaluating the reconstruction performance. Finally the group sparsity CS (GS-CS) is compared to another well-known technique for reconstruction of signals from an highly sub-sampled version. These two frameworks are compared again against a real data-set and an insightful analysis of the trade-off between reconstruction quality and lifetime is given.

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Wireless Sensor Networks (WSNs) offer a new solution for distributed monitoring, processing and communication. First of all, the stringent energy constraints to which sensing nodes are typically subjected. WSNs are often battery powered and placed where it is not possible to recharge or replace batteries. Energy can be harvested from the external environment but it is a limited resource that must be used efficiently. Energy efficiency is a key requirement for a credible WSNs design. From the power source's perspective, aggressive energy management techniques remain the most effective way to prolong the lifetime of a WSN. A new adaptive algorithm will be presented, which minimizes the consumption of wireless sensor nodes in sleep mode, when the power source has to be regulated using DC-DC converters. Another important aspect addressed is the time synchronisation in WSNs. WSNs are used for real-world applications where physical time plays an important role. An innovative low-overhead synchronisation approach will be presented, based on a Temperature Compensation Algorithm (TCA). The last aspect addressed is related to self-powered WSNs with Energy Harvesting (EH) solutions. Wireless sensor nodes with EH require some form of energy storage, which enables systems to continue operating during periods of insufficient environmental energy. However, the size of the energy storage strongly restricts the use of WSNs with EH in real-world applications. A new approach will be presented, which enables computation to be sustained during intermittent power supply. The discussed approaches will be used for real-world WSN applications. The first presented scenario is related to the experience gathered during an European Project (3ENCULT Project), regarding the design and implementation of an innovative network for monitoring heritage buildings. The second scenario is related to the experience with Telecom Italia, regarding the design of smart energy meters for monitoring the usage of household's appliances.