Sistemas de localização desempenham um papel importante em muitas aplicações para Redes Ad Hoc Veiculares {VANets). Embora técnicas de fusão de dados podem prover informações de localização confiáveis para atender a maioria dos requisitos de aplicações em VANets, aperfeiçoamentos nos sistemas de localização são necessários e desejáveis. Características únicas de VANets tais como restrições de mobilidade, o comportamento do condutor e a natureza de alta velocidade de deslocamento dos veículos podem causar rápidas e constantes mudanças na topologia da rede, levando à disseminação de infor-mações de localização desatualizadas. Nesta tese, nós identificamos que para solucionar o problema de disseminação de informações de localização desatualizadas em VANets, uma alternativa é o uso de previsão de localização futura de veículos. A principal ideia desta abordagem é utilizar a previsão de localização como uma extensão para o sistema de Fusão de Dados de localização. Em tal abordagem, uma posição futura de um automóvel é predita para um determinado fragmento de tempo futuro e utilizada para tornar vantagem de uma janela de espaço-tempo de uma trajetória ‘tctorial em vez de um ponto de localização estático. Portanto, nesta tese discutimos em detalhes esse assunto, estudando e analisando o uso da previsão de localização como urna forma natural para aprimorar aplicações e serviços em VANets. Utilizando localização predita como uma métrica para comunicação de dados em VANets, nós propomos uma solução para o problema de divulgação de informações localização desatualizado chamada LPRV (Localization Prediction-based Routing for VANets). Em nosso algoritmo proposto, o encaminhamento de pacotes. é realizado por nós com localizações preditas mais próximas do destino de entrega, sem a necessidade de troca de mensagens de controle adicional. O algoritmo proposto também explora o conhecimento de UM mapa digital para limitar o escopo de trocas de mensagens no caminho mais curto para veículos entre a origem e destino.

Localization systems play a major role in many applications for Vehicular Ad Hoc Networks (VANets). Although Data Fusion techniques can provide reliable localization information for most of the application requirements in VANets, enhancements on the localization systems are required and desirable. Unique characteristics of VANets such as mobility constraints, driver behavior, and high speed displacement nature of vehicles cause rapid and constant changes in network topology, leading to dissemination of outdated localization information. In this thesis, we identify that to circumvent the problem of dissemination of outdated localization information in VANets, an alternative is the use of predicted future locations of vehicles. The main idea of this approach is to use the localization prediction as an extension of a Data Fusion localization system. In such an approach, a future position of a vehicle is predicted for a given future time step and used in order to take advantage of a future time-space window of a vectorial…

Advisors/Committee Members: Oliveira, Horacio Antonio Braga Fernandes de, 68380593200, http://lattes.cnpq.br/9314744999783676.

Os avanços das tecnologias de comunicação sem fio e de hardware impulsionaram a popularização do uso de dispositivos móveis. Cada vez mais, estes dispositivos ganham novos recursos de hardware (i.e., sensores e outros gadgets) e software (e.g., reconhecimento facial, de voz, gestos) a fim de que a interação humano-computador ocorra de forma mais natural. Esses recursos deram aos dispositivos móveis uma capacidade maior de percepção do ambiente e das condições nas quais os usuários se encontram, possibilitando o desenvolvimento de aplicações cada vez mais proativas e sensíveis ao contexto. Um sistema sensível ao contexto é capaz de modificar seu comportamento de acordo com os contextos inferidos do ambiente. Entretanto, interpretações errôneas dos dados coletados podem induzir ações inapropriadas e indesejadas nas aplicações. Embora exista uma variedade de técnicas de inferência na literatura (e.g., regras, ontologias, que utilizam aprendizagem supervisionada e não supervisionada), em geral, elas não consideram se as inferências foram de fato adequadas para os contextos do usuário. Além disso, a maioria dessas técnicas utiliza modelos estáticos de inferência (i.e., que não são capazes de se ajustar à mudanças nas condições do ambiente), o que representa uma limitação dessas técnicas quando aplicadas ao domínio das aplicações móveis. Neste trabalho, é proposta uma nova técnica de inferência de contexto para aplicações móveis – chamada de CoRe-RL – que utiliza aprendizagem por reforço a fim de que sejam produzidas inferências cada vez mais adequadas aos contextos do usuário. Nesta técnica, a aprendizagem ocorre de maneira incremental e conforme o usuário interage com o sistema, permitindo que a inferência seja ajustada por meio de recompensas (reforços positivos) e punições (reforços negativos) associadas aos contextos inferidos. Como os contextos estão continuamente sendo aprendidos, a técnica proposta também permite às aplicações um gerenciamento flexível de contextos, ou seja, é possível que novos contextos (rótulos) sejam cadastrados e aprendidos ao longo do tempo. O funcionamento da técnica é divido em duas etapas – classificação e adapxiii tação. O CoRe-RL utiliza o método dos K vizinhos mais próximos (modificado) na classificação. A aprendizagem (adaptação) é baseada em exemplos, mas também faz ajustes sobre os modelos (ranking de características) que ponderam as características mais relevantes de cada contexto, na etapa de classificação. Com o intuito de testar e avaliar o desempenho da técnica proposta, foi desenvolvido, como estudo de caso deste trabalho, um aplicativo que implementa todas as funcionalidades e recursos do CoRe-RL. Através deste aplicativo, foram realizados experimentos práticos de avaliação da classificação e adaptação, em dois cenários específicos: no primeiro cenário havia um único contexto; e no segundo haviam três. Por meio dos experimentos práticos, observou-se que, de acordo com o limiar de corte usado, é possível obter bons desempenhos na… Advisors/Committee Members: Oliveira, Horacio Antonio Braga Fernandes de, 683.805.932-00, http://lattes.cnpq.br/9314744999783676, Oliveira, Horácio Antonio Braga Fernandes de, Nakamura, Eduardo Freire, Figueiredo, Carlos Maurício Seródio, Pio, José Luiz de Souza.

A ocorrência de regiões de buraco em Redes de Sensores Sem Fio é um importante desafio a ser superado pois afeta a utilização de protocolos de roteamento no tocante à transmissão de mensagens através da rede. Em algoritmos de roteamento geográfico, o surgimento de buracos de roteamento é comumente creditado ao fenômeno dos mínimos locais (local minimum), caracterizado por uma região na grade de sensoreamento onde os nós estão impossibilitados de encaminhar mensagens a um destino pretendido. Sua ocorrência pode ser causada por obstáculos físicos, esgotamento energético, falhas na comunicação entre vizinhos eleitos, implantação incorreta. A maioria das soluções utilizadas para lidar com o problema das regiões de buraco prefere abandonar o mecanismo tradicional de encaminhamento guloso para adotar temporariamente o esquema de roteamento através de perímetro, aplicado aos nós próximos ou ao longo da borda de um buraco. Entretanto, essa estratégia exige que todos os nós conheçam sua localização na grade, o que nem sempre é possível. Além disso, esse tipo de abordagem impõe tráfego excessivo aos nós da borda do buraco e seus vizinhos de um salto de distância, tornando-os cada vez mais utilizados quando se pretende encaminhar pacotes para fora da região de buracos. Nesta tese de doutorado, propomos quatro (04) soluções de roteamento geográfico para lidar com o problema dos buracos de roteamento em redes de sensores sem fio. Os algoritmos ARESTA, REACT, LRS e BYPATH, foram concebidos para serem capazes de criar caminhos válidos entre a origem e o destino dos pacotes sem fazer uso de coordenadas virtuais, sistemas de posicionamento global (GPS) ou qualquer outro sistema de coordenadas que normalmente gera custos energéticos adicionais e nem sempre estão disponíveis. Nossos algoritmos tiram vantagem do alcance de comunicação do sink, equipado com um dispositivo de comunicação de maior potência, de tal forma que em um único salto todos os nós da rede sejam alcançados. O retorno dos nós sensores para o nó sink é realizado através de múltiplos saltos, utilizando os valores do RSSI (Received Signal Strength Indicator) para calcular o próximo salto em direção ao nó sink, calcular o tempo de espera para o envio de de pacotes múltiplos saltos e em alguns casos possibilitar a agregação de dados enquanto desvia buracos de roteamento durante o processo de encaminhamento. Nossas soluções de desvio de buracos estão aptas a gerar fluxos qualificados para o escoamento de pacotes entre a origem e o destino, mantendo vantagens como altas taxas de entrega de pacotes e economia de energia, observadas em algoritmos clássicos de roteamento geográfico.

The occurrence of hole regions in Wireless Sensor Networks is a significant challenge to overcome because it affects the use of geographic routing protocols regarding the transmission of messages through the network. Holes are usually associated with regions where nodes are unable to forward its information received. Its occurrence can be caused by physical obstacles, energy depletion,…

Advisors/Committee Members: Oliveira, Horacio Antonio Braga Fernandes de, 683.805.932-00, http://lattes.cnpq.br/9314744999783676, Mota, Edjair de Souza, http://lattes.cnpq.br/5771638576099195, Souto, Eduardo James Pereira, http://lattes.cnpq.br/3875301617975895, Figueiredo, Carlos Maurício Seródio, http://lattes.cnpq.br/9060002746939878, Balico, Leandro Nelinho, http://lattes.cnpq.br/7704628402527376, Souza, Éfren Lopes de, http://lattes.cnpq.br/3930579216565991, [email protected].