Correlação de Pearson e agrupamento por medida de similaridade: um aumento na eficiência energética de sensores

Abstract

Reduzir o consumo de energia em uma Rede de Sensores sem-fio é um desafio que pode ser alcançado ao agrupar sensores e reduzir o tamanho dos pacotes de dados enviados na rede. Este trabalho apresenta a implementação de duas abordagens: A correlação de Pearson que busca, em um conjunto de dados que serão enviados pelo sensor, leituras que são estatisticamente iguais e com isso se evita mensagens redundantes; E a medida de similaridade, que baseia-se no princípio do agrupamento comportamental, onde são avaliadas leituras em dado período de tempo e agrupadas à sensores com o mesmo padrão na rede. As abordagens foram utilizadas sobre dados reais de sensores sem fio em laboratório, utilizando o simulador SinalGo. Os resultados comparam a Correlação de Pearson com uma abordagem padrão e mostram redução de 40\% no tamanho do pacote de leituras enviadas à fonte. Já a medida de similaridade é capaz de reduzir em até 89,4\% o número de mensagens na rede se comparadas à mesma abordagem padrão.