Análise de sobrevivência na modelagem do tempo de vida de redes de sensores sem fio

• Main Author: Hermeto, Rodrigo Teles
• Other Authors: Nobre, Juvêncio Santos
• Language: Portuguese
• Published: 2015
• Subjects: Teleinformática; Sistemas de comunicação sem fio; Confiabilidade
• Online Access: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/11040

HERMETO, R. T. Análise de sobrevivência na modelagem do tempo de vida de redes de sensores sem fio. 2014. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. === Submitted by Marlene Sousa ([e-mail]) on 2015-03-23T13:46:40Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_rthermeto.pdf: 5683888 bytes, checksum: c2001cc70cbfda3628700472514562c0 (MD5) === Approved for entry into archive by Marlene Sousa([e-mail]) on 2015-03-23T14:58:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_rthermeto.pdf: 5683888 bytes, checksum: c2001cc70cbfda3628700472514562c0 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-03-23T14:58:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_rthermeto.pdf: 5683888 bytes, checksum: c2001cc70cbfda3628700472514562c0 (MD5) Previous issue date: 2014-08-27 === Wireless Sensor Networks (WSN) are examples of Resource-Constrained Networks (RCNs) in which processing resources, storage and energy are limited. From the moment a typical WSN goes into operation, the sensor nodes begin to perform operations like sensing, processing and communicating, consuming the stored energy in their batteries until its ends completely, a situation that is characterized like the death of the devices and consequently the network. Knowing a priori the expected lifetime of a WSN before deploying it, enables the development of maintenance strategies to maximize it lifespan and ensure that it survives enough time to accomplish it goal. Therefore, we propose in this work the use of Exponential, Weibull and Log-Normal models, which are commonly used in studies of Survival Analysis, to infer survival statistics of a real network from the lifespans of its nodes observed in simulation. Our hypothesis is that the Survival Analysis may improve the accuracy of estimating the lifetime of a WSN and, consequently, their operational planning. This work proposes answers to three questions which are open in the literature: (i) how many sensor nodes will die during the lifetime of a WSN (ii) in which time period most of the nodes will die (iii) for how long network will remains operational. === As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) são exemplos de Resource-Constrained Networks (RCNs) nas quais recursos de processamento, armazenamento e energia são limitados. A partir do momento em que uma RSSF típica entra em funcionamento, decorre-se um intervalo de tempo, conhecido como tempo de vida da rede, durante o qual os nós sensores executam operações de sensoriamento, processamento e comunicação, consumindo energia de suas fontes (e.g. pilhas) até valores mínimos de carga que os mantêm em operação. Estimar a priori a estrutura probabilística/estocástica do tempo de vida de uma RSSF antes da sua implantação fornece meios de elaborar estratégias de manutenção de forma a maximizar seu tempo de vida e de garantir que a rede sobreviverá tempo suficiente para cumprir seu objetivo. Assim sendo, esta dissertação aborda os modelos Exponencial, Weibull e Log-Normal, comumente utilizados em estudos de Análise de Sobrevivência, para obter estimativas do tempo de sobrevivência de uma rede real a partir dos tempos de vida de seus nós observados em simulação. Nossa hipótese de base é a de que a Análise de Sobrevivência pode melhorar a acurácia da estimativa do tempo de vida de uma RSSF e, por conseguinte, o seu planejamento operacional. Aqui propomos respostas a três questões em aberto na literatura: (i) quantos nós sensores irão sair de operação durante o tempo de vida de uma RSSF (ii) em qual intervalo de tempo a maior parte dos nós vai sair de operação (iii) por quanto tempo a rede permanecerá em funcionamento.