Seleção de rotas em redes para Internet das Coisas baseada em requisitos de aplicações
Ano de defesa: | 2018 |
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Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/113776 |
Resumo: | A Internet das Coisas (IoT) é baseada na interconexão de dispositivos inteligentes e endereçáveis, permitindo sua autonomia e comportamento proativo com conectividade com a Internet. A disseminação de dados no IoT geralmente depende do aplicativo e requer protocolos de roteamento com reconhecimento de contexto que devem incluir recursos de configuração automática (que adaptam o comportamento da rede em tempo de execução, com base em informações de contexto). Este trabalho propõe uma abordagem para a seleção de rotas IoT usando lógica difusa para atingir os requisitos de aplicativos específicos. Neste caso, a lógica difusa é usada para traduzir em termos matemáticos as informações imprecisas expressas por um conjunto de regras linguísticas. Para este propósito, quatro Funções Objetivas (FO) são propostas para o Protocolo de Roteamento para Redes de Baixa Potência e Perda (RPL); tais FO são selecionados dinamicamente com base em informações de contexto. As FO acima mencionados são gerados a partir da fusão das seguintes métricas: contagem de transmissão esperada (ETX), número de lúpulos (NH) e consumo de energia (EC). Os experimentos realizados através da simulação, associados à análise de dados estatísticos, concluem que esta proposta pode fornecer garantia de entrega de dados, maior eficiência energética e menor atraso em comparação com as funções objetivas disponíveis OF0, MRHOF, ERAOF e OF-FL, considerando diferentes contextos das aplicações IoT. Para a entrega de dados, a função DQCA-OF1 (FL) obteve o melhor desempenho, com uma taxa de entrega de cerca de 94% quando comparada às funções objetivas DQCA-OF1, OF-FL, ERAOF, MRHOF e OF0, com taxas de entrega de 89%, 70%, 67,98%, 65,62% e 50,4%, respectivamente. Para a eficiência energética, a função DQCA-OF4 obteve maior energia remanescente (170 joules) em comparação com as funções objetivas DQCA-OF4 (FL), OF-FL, ERAOF, MRHOF e OF0 com consumo de 136 joules, 130 joules, 107 joules, 99 joules e 76 joules, respectivamente. Na métrica de atraso, a proposta mostrou ser mais eficiente apresentando menor valor com o número de lúpulos (12.23), em comparação com o DQCA-OF4 (14.97), OF-FL (16.54), ERAOF (18,12), MRHOF (20,42) e OF0 (26,92). Palavras-chave: Internet das coisas, roteamento, 6LowPAN, ciente de contexto, função objetivo, sistema fuzzy. |
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Seleção de rotas em redes para Internet das Coisas baseada em requisitos de aplicaçõesInternet das coisasRoteamentoRedes de sensores sem fioA Internet das Coisas (IoT) é baseada na interconexão de dispositivos inteligentes e endereçáveis, permitindo sua autonomia e comportamento proativo com conectividade com a Internet. A disseminação de dados no IoT geralmente depende do aplicativo e requer protocolos de roteamento com reconhecimento de contexto que devem incluir recursos de configuração automática (que adaptam o comportamento da rede em tempo de execução, com base em informações de contexto). Este trabalho propõe uma abordagem para a seleção de rotas IoT usando lógica difusa para atingir os requisitos de aplicativos específicos. Neste caso, a lógica difusa é usada para traduzir em termos matemáticos as informações imprecisas expressas por um conjunto de regras linguísticas. Para este propósito, quatro Funções Objetivas (FO) são propostas para o Protocolo de Roteamento para Redes de Baixa Potência e Perda (RPL); tais FO são selecionados dinamicamente com base em informações de contexto. As FO acima mencionados são gerados a partir da fusão das seguintes métricas: contagem de transmissão esperada (ETX), número de lúpulos (NH) e consumo de energia (EC). Os experimentos realizados através da simulação, associados à análise de dados estatísticos, concluem que esta proposta pode fornecer garantia de entrega de dados, maior eficiência energética e menor atraso em comparação com as funções objetivas disponíveis OF0, MRHOF, ERAOF e OF-FL, considerando diferentes contextos das aplicações IoT. Para a entrega de dados, a função DQCA-OF1 (FL) obteve o melhor desempenho, com uma taxa de entrega de cerca de 94% quando comparada às funções objetivas DQCA-OF1, OF-FL, ERAOF, MRHOF e OF0, com taxas de entrega de 89%, 70%, 67,98%, 65,62% e 50,4%, respectivamente. Para a eficiência energética, a função DQCA-OF4 obteve maior energia remanescente (170 joules) em comparação com as funções objetivas DQCA-OF4 (FL), OF-FL, ERAOF, MRHOF e OF0 com consumo de 136 joules, 130 joules, 107 joules, 99 joules e 76 joules, respectivamente. Na métrica de atraso, a proposta mostrou ser mais eficiente apresentando menor valor com o número de lúpulos (12.23), em comparação com o DQCA-OF4 (14.97), OF-FL (16.54), ERAOF (18,12), MRHOF (20,42) e OF0 (26,92). Palavras-chave: Internet das coisas, roteamento, 6LowPAN, ciente de contexto, função objetivo, sistema fuzzy.The Internet of Things (IoT) is based on interconnection of intelligent and addressable devices, allowing their autonomy and proactive behavior with Internet connectivity. Data dissemination in IoT usually depends on the application and requires context-aware routing protocols that must include auto-configuration features (which adapt the behavior of the network at runtime, based on context information). This job proposes an approach for IoT route selection using fuzzy logic in order to attain the requirements of specific applications. In this case, fuzzy logic is used to translate in math terms the imprecise information expressed by a set of linguistic rules. For this purpose, four Objective Functions (OFs) are proposed for the Routing Protocol for Low Power and Loss Networks (RPL); such OFs are dynamically selected based on context information. The aforementioned OFs are generated from the fusion of the following metrics: Expected Transmission Count (ETX), Number of Hops (NH), and Energy Consumed (EC). The experiments performed through simulation, associated with the statistical data analysis, conclude that this proposal can provide assurance of data delivery, more energy efficiency, and shorter delay when compared to the available objective functions OF0, MRHOF, ERAOF and OF-FL, considering different contexts of IoT applications. For data delivery, DQCA-OF1(FL) function achieved the best performance, with a delivery ratio about 94% when compared to the DQCA-OF1, OF-FL, ERAOF, MRHOF, and OF0 objective functions, with delivery ratios of 89%, 70%, 67,98%, 65.62%, and 50.4%, respectively. For energy efficiency, the DQCA-OF4 function achieved higher remaining energy (170 joules) compared to the DQCA-OF4(FL), OF-FL, ERAOF, MRHOF, and OF0 objective functions with consumption of 136 joules, 130 joules, 107 joules, 99 joules, and 76 joules, respectively. At delay metric, the proposal shown to be more efficient presenting lower value with to the number of hops (12.23), compared to the DQCA-OF4 (14.97), OF-FL (16.54), ERAOF (18,12), MRHOF (20,42), and OF0 (26.92). Keywords: Internet of Things, Routing, 6LowPAN, Context-aware, Objective Function, Fuzzy System.Tese enviada com autorização e certificação via CI 44344/18Holanda Filho, RaimirRodrigues, Joel José Puga CoelhoHolanda Filho, RaimirRabêlo, Ricardo de Andrade LiraVenâncio Neto, Augusto JoséPinheiro, Plácido RogérioDuarte, João Batista FurlanUniversidade de Fortaleza. Programa de Pós-Graduação em Informática AplicadaAraujo, Harilton da Silva2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/113776https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/19027porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFORinstname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)instacron:UNIFORinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-08-29T09:32:46Zoai::113776Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.unifor.br/bdtdONGhttp://dspace.unifor.br/oai/requestbib@unifor.br||bib@unifor.bropendoar:2023-08-29T09:32:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)false |
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