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Un modello markoviano per lo studio dell'evoluzione in transitorio di una rete di sensori

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3 che implementi le modalità di funzionamento che si vogliono analizzare e i risultati devono essere sottoposti ad analisi di errore. Nel secondo caso è invece richiesto un maggiore sforzo di astrazione per modellare l’oggetto dell’analisi ma permette normalmente di avere risultati in tempi più brevi. Questo lavoro di tesi parte dalla discussione di un modello analitico, per cui ci sembra opportuno riassumere brevemente altri lavori simili. In [9] gli autori introducono due aspetti critici di una rete di sensori: la copertura e la connettività. Dopo aver definito un modello statistico del comportamento di un sensore, formulano un problema di ottimizzazione che fornisce i valori dei parametri in grado di minimizzare il consumo energetico, fissate le percentuali richieste di copertura e connettività. Un lavoro simile è in [10], in cui vengono individuate le relazioni che legano il raggio di trasmissione del sensore, il diametro della rete e la probabilità che il sensore sia funzionante per assicurare la copertura e la connettività in una rete di sensori con topologia a griglia. In [11] gli autori definiscono un modello statistico dell’interferenza tra sensori e della connettività della rete. Esaminano quindi la relazione tra queste due grandezze per differenti tipi di topologia. In [12] viene presentato un modello probabilistico per determinare la distribuzione di energia in una rete di sensori (mappa energetica); gli autori lo considerano un punto di partenza per massimizzare la vita della rete. In [13] l’attenzione è rivolta al routing. Gli autori definiscono la vita del sensore e della rete, quindi ricavano un problema di programmazione lineare la cui soluzione è data dal flusso di pacchetti che massimizza la vita della rete. Un altro aspetto critico di una rete di sensori è la necessità di individuare dei punti di aggregazione ottimali. Infatti è frequente la situazione in cui diversi sensori rilevano le stesse informazioni perché coprono aree sovrapposte. Ciò determina la generazione di informazioni ridondanti che sprecano le risorse energetiche della rete. Per questo motivo i protocolli di routing prevedono che alcuni sensori aggreghino i dati ricevuti da altri dispositivi, inviando solo le informazioni necessarie. In [14] gli autori propongono degli algoritmi per individuare i punti di aggregazione che
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Un modello markoviano per lo studio dell'evoluzione in transitorio di una rete di sensori

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Informazioni tesi

  Autore: Salvatore Incardona
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Giovanni Schembra
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 156

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