{"id":115075,"date":"2018-03-11T10:43:26","date_gmt":"2018-03-11T10:43:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/efficient-linear-computation-on-wireless-sensor-networks\/"},"modified":"2018-03-11T10:43:26","modified_gmt":"2018-03-11T10:43:26","slug":"efficient-linear-computation-on-wireless-sensor-networks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/radiocomunicaciones\/efficient-linear-computation-on-wireless-sensor-networks\/","title":{"rendered":"Efficient linear computation on wireless sensor networks"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Xabier Insausti Sarasola <\/strong><\/h2>\n<p>La r\u00e1pida proliferaci\u00f3n de las redes inal\u00e1mbricas de sensores (ris) ha animado a la comunidad cient\u00edfica a dise\u00f1ar y desarrollar algoritmos r\u00e1pidos y eficientes para estas redes. Las ris se caracterizan por tener unas caracter\u00edsticas muy restrictivas, de las cuales es importante resaltar la limitada capacidad de c\u00e1lculo y escasos recursos energ\u00e9ticos. En muchos casos, las ris carecen de una entidad central que regule la comunicaci\u00f3n dentro de la red y, por tanto, el conocimiento que tiene cada nodo sobre el resto de la red es muy limitado.    calcular la proyecci\u00f3n de una se\u00f1al observada y muestreada espacialmente sobre un subespacio de dimensi\u00f3n menor es esencial en diversas aplicaciones, especialmente a la hora de reducir la distorsi\u00f3n introducida durante la medici\u00f3n en cada sensor. En general, la medici\u00f3n de un \u00fanico sensor puede ser poco fiable debido al ruido o a fallos. No obstante, si el entorno que se est\u00e1 monitorizando no var\u00eda abruptamente, la proyecci\u00f3n sobre un subespacio mejorar\u00e1 la fiabilidad de la medida gracias a la interacci\u00f3n entre nodos. Calcular esta proyecci\u00f3n es un problema de inter\u00e9s en varias aplicaciones donde existen subespacios de inter\u00e9s bien definidos (por ejemplo, mapas espectrales en radio cognitiva).   por un lado, en esta tesis dise\u00f1amos una estrategia energ\u00e9ticamente eficiente para ris para obtener, de una forma distribuida, la proyecci\u00f3n de una se\u00f1al observada y muestreada espacialmente sobre un subespacio de dimensi\u00f3n menor. A diferencia de los algoritmos gossip tradicionales donde se separan la codificaci\u00f3n de canal y la computaci\u00f3n, nuestra estrategia combina c\u00f3digos computacionales y un nuevo algoritmo de estilo gossip con ciertas reglas de comunicaci\u00f3n, de forma que obtenemos una disminuci\u00f3n tanto en el tiempo de c\u00e1lculo necesario como en el consumo energ\u00e9tico con respecto a un sistema de separaci\u00f3n. Tambi\u00e9n calculamos una cota superior del n\u00famero de iteraciones necesarias para calcular la proyecci\u00f3n de forma distribuida, as\u00ed como el tiempo $epsilon$-promedio cuando la proyecci\u00f3n que buscamos es simplemente la media.  por otro lado, desarrollamos una nueva estrategia para obtener la matriz de transici\u00f3n del problema de la proyecci\u00f3n en un subespacio de forma distribuida a trav\u00e9s de algoritmos de estilo gossip en ris. Hasta ahora, la matriz de transici\u00f3n ten\u00eda que calcularse fuera de la red por un tercero y despu\u00e9s \u00e9sta se comunicaba a la red. Aunque el c\u00e1lculo exacto de la matriz de transici\u00f3n \u00f3ptima no es factible de forma distribuida, desarrollamos un algoritmo basado en resultados bien conocidos del \u00e1lgebra lineal y de algoritmos gen\u00e9ticos para obtener una aproximaci\u00f3n de la matriz de transici\u00f3n \u00f3ptima con la precisi\u00f3n deseada.  por \u00faltimo, presentamos parte de un simulador de sistemas de comunicaciones que ha sido parcialmente desarrollado para esta tesis.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Efficient linear computation on wireless sensor networks<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Efficient linear computation on wireless sensor networks <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Xabier Insausti Sarasola <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Navarra<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 20\/12\/2013<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Pedro Crespo Bofill<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: andres Garcia alonso montoya <\/li>\n<li>baltasar Beferull (vocal)<\/li>\n<li>Javier Del ser lorente (vocal)<\/li>\n<li>Javier Rodr\u00edguez fonollosa (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Xabier Insausti Sarasola La r\u00e1pida proliferaci\u00f3n de las redes inal\u00e1mbricas de sensores (ris) ha animado a la 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