Reconstrução de sinais em Redes de Sensores sem Fios com técnicas de geoestatística

As Redes de Sensores sem Fios (RSsF) são conjuntos de dispositivos que obtêm amostras de fenômenos ambientais, sejam eles naturais (como, por exemplo, temperatura, pressão atmosférica, intensidade de iluminação, concentração de substâncias em cursos d’água) ou antrópicos (qualidade do ar em sinais de trânsito, pressão ao longo de um oleoduto). Esses dispositivos têm despertado muito interesse, tanto pelas suas potenciais aplicações quanto pelos desafios teóricos e tecnológicos que seu uso otimizado oferece. O objetivo deste trabalho trata da análise da reconstrução de sinais nessas redes, com base em técnicas de geoestatística. Analizam-se três processos de kriging: simples (três variantes), ordinário e bayesiano (duas variantes). Leva-se em consideração o processo de agrupamento dos nós sensores, com simulações sem agrupamento e com os sensores agrupados pelos algoritmos LEACH e SKATER. O algoritmo de kriging bayesiano apresenta os melhores resultados qualitativos na maioria dos casos, mas se torna inviável para sistemas que necessitem de respostas rápidas. Nesses casos, recomenda-se o algoritmo de kriging ordinário.