Un modelo de planificación de ruta de flecha-curva para la localización asistida por nodos de baliza móvil en un sistema de monitoreo de contaminación del aire IoT
Autores: Ahmed, Enas M.; Hady, Anar A.; El-Kader, Sherine M. Abd; Khalil, Abeer Twakol; Mohamed, Wael A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un modelo de planificación de ruta de flecha-curva para la localización asistida por nodos de baliza móvil en un sistema de monitoreo de contaminación del aire IoT
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes de sensores inalámbricos
Nodo ancla móvil
Modelo de ruta
Precisión de localización
Consumo de energía
Precisión de posicionamiento.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En las redes de sensores inalámbricos, es crucial apoyar los datos recopilados de los nodos sensores con información de posición. Una de las formas prometedoras de adquirir la posición de nodos desconocidos es utilizando un nodo ancla móvil que atraviesa toda la red, se detiene en puntos determinados y envía su posición para ayudar a obtener la ubicación de otros nodos desconocidos. El principal desafío en el uso de nodos ancla móviles radica en diseñar el modelo de ruta con la mayor precisión de localización, la longitud de ruta más corta, área de cobertura completa y consumo mínimo de energía. En este documento, se propone un modelo de ruta llamado modelo de ruta Flecha-Curva para la localización asistida por nodo móvil. El modelo de ruta propuesto puede localizar de manera efectiva todas las posiciones de sensores desconocidos estáticos en el campo de la red con alta precisión de posicionamiento y bajo consumo de energía, mientras garantiza un área de cobertura completa. La red de sensores se implementa utilizando la simulación de MATLAB y el nodo MCU tanto en nodos desconocidos estáticos como en el nodo ancla móvil. El entorno en tiempo real garantiza un modelo ambiental realista con resultados confiables. El modelo de ruta se implementa en tiempo real en entornos interiores y exteriores y se compara con el modelo de ruta H-Curve utilizando una técnica de trilateración. Los resultados muestran que el modelo de ruta sugerido logra mejores resultados en comparación con el modelo H-Curve. El modelo de ruta propuesto logra un error de posición promedio menor que el de H-Curve en un 10.6% en un entorno de simulación, 5% en un entorno en tiempo real al aire libre y 9% en un entorno en tiempo real en interiores, y reduce el consumo de energía en un 62.65% en el entorno de simulación, 50% en el entorno en tiempo real al aire libre y 75% en el entorno en tiempo real en interiores en comparación con H-Curve.
Descripción
En las redes de sensores inalámbricos, es crucial apoyar los datos recopilados de los nodos sensores con información de posición. Una de las formas prometedoras de adquirir la posición de nodos desconocidos es utilizando un nodo ancla móvil que atraviesa toda la red, se detiene en puntos determinados y envía su posición para ayudar a obtener la ubicación de otros nodos desconocidos. El principal desafío en el uso de nodos ancla móviles radica en diseñar el modelo de ruta con la mayor precisión de localización, la longitud de ruta más corta, área de cobertura completa y consumo mínimo de energía. En este documento, se propone un modelo de ruta llamado modelo de ruta Flecha-Curva para la localización asistida por nodo móvil. El modelo de ruta propuesto puede localizar de manera efectiva todas las posiciones de sensores desconocidos estáticos en el campo de la red con alta precisión de posicionamiento y bajo consumo de energía, mientras garantiza un área de cobertura completa. La red de sensores se implementa utilizando la simulación de MATLAB y el nodo MCU tanto en nodos desconocidos estáticos como en el nodo ancla móvil. El entorno en tiempo real garantiza un modelo ambiental realista con resultados confiables. El modelo de ruta se implementa en tiempo real en entornos interiores y exteriores y se compara con el modelo de ruta H-Curve utilizando una técnica de trilateración. Los resultados muestran que el modelo de ruta sugerido logra mejores resultados en comparación con el modelo H-Curve. El modelo de ruta propuesto logra un error de posición promedio menor que el de H-Curve en un 10.6% en un entorno de simulación, 5% en un entorno en tiempo real al aire libre y 9% en un entorno en tiempo real en interiores, y reduce el consumo de energía en un 62.65% en el entorno de simulación, 50% en el entorno en tiempo real al aire libre y 75% en el entorno en tiempo real en interiores en comparación con H-Curve.