No abstract

O aumento da autonomia de um dispositivo de comunicação, aliado à sua forma de operação, está relacionado com seu consumo de energia. Em redes ad hoc e de sensores sem fio deseja-se que o dispositivo possa operar com a melhor eficiência possível e com o mínimo de interferência humana durante seu funcionamento. Neste artigo, um estudo foi realizado sobre a energia gasta para realização da comunicação em um salto E1hop (energia consumida por bit para transmissão com sucesso em um salto) empregando slotted Aloha como protocolo de acesso ao meio a fim de proporcionar, na camada física e de enlace, a otimização da potência de transmissão (Pt) em função do número de bits do pacote (Nb) e da taxa de transmissão de dados (R). Nossos resultados indicam que é possível se obter valores ótimos de Pt em função de Nb e R que resultam em reduzido consumo de energia nestas redes.

No abstract

Os algoritmos normalmente empregados para controle energético em redes IoT envolvem funções de otimização com considerável complexidade e controle rigoroso do ambiente de teste. Isso gera uma lacuna entre o projeto, análise teórica e processamento em tempo real dos dispositivos da rede. O presente artigo propõe uma nova abordagem baseada em aprendizagem de máquina que considera a entrada e a saı́da de um algoritmo de controle de consumo de energia em redes ad hoc slotted Aloha de múltiplas varáveis. Resultados mostram que a rede neural proposta obteve melhor desempenho em relação ao tempo de processamento e custo computacional quando comparado aos algoritmos de controle energético de busca gulosa utilizados atualmente.