Detecção de eventos em redes de sensores sem fio

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Letícia Decker de Sousa
• Orientador(a): Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
• Banca de defesa: Alejandro César Frery Orgambide, Eduardo Freire Nakamura, Leonardo Barbosa e Oliveira, Marcos Augusto Menezes Vieira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Palavras-chave em Português: Detecção de Eventos; Anomalia de Dados; Redes de Sensore Sem Fio; Gráficos de Controle de Qualidade
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AREG83

Detecção de eventos é um problema fundamental em redes de sensores sem fio. Aplicações típicas são monitoramento de ambiente, detecção de presença, aplicações médicas e militares, dentre outras. O objetivo é, durante o monitoramento, identificar quando os dados coletados identificam a ocorrência de um evento de interesse. A falta de uniformidade no tratamento deste problema (como variações nas modelagens do evento analisado e da medida feita pelo sensor, além do conjunto de métodos utilizados para a sua detecção) não permite a comparação entre propostas diferentes. Este trabalho apresenta um arcabouço para detectar eventos em um cenário com ocorrências de falhas de sensores não-ideais, cujas medidas possuem imprecisões provenientes das flutuações de valor das características monitoradas em ambientes com ruído. Para tal, propomos a adaptação do arcabouço de fusão de dados Diffuse para o caso de detecção de eventos e o avaliamos com um método proposto baseado em Gráficos de Controle de Qualidade. O arcabouço Diffuse foi inicialmente proposto para detecção de falhas em cenário de fluxo contínuo de dados na rede, usando métricas de tráfego. A versão adaptada do Diffuse é formada por 4 componentes: i) Processador de Medida, que é um módulo de filtragem do dados coletado e detecção de falhas, ii) Processador de Eventos, usado para estimar a ocorrência de evento dado um conjunto de características físicas monitoradas; iii) Estimador de Estado, que infere a ocorrência de eventos dadas as estimativas de ocorrência dos nós vizinhos e, iv) Tomador de Decisão, que opta pelo envio de uma notificação de ocorrência de evento para o nó sorvedouro caso ele tenha sido detectado. Os resultados das simulações realizadas no Sinalgo mostram que: i) para 10% de falhas de sensores (i.e., quando um sensor mede um dado errado do ambiente), nossa implementação do arcabouço tem, aproximadamente, 96% de taxa de acerto de detecção de eventos; e ii) 30% de falhas de sensores, nossa implementação do arcabouço tem 75% de taxa de acerto de detecção de eventos. A contribuição deste trabalho é fornecer a versão adaptada do arcabouço Diffuse, que permite implementações de métodos de detecção de eventos baseados em técnicas de estimativa e inferência usando dados coletados imprecisos, formalizando comparações de implementações de métodos de detecção de eventos. Além disso, também disponibilizamos um conjunto de modelos-padrão para comparar métodos de detecção de eventos e dois novos métodos: um baseado na Teoria de Gráfico de Controle e o outro baseado em Intervalos de Confiança.