Uma arquitetura para fusão de dados de sensores de baixo custo em redes de sensores sem fio

Abstract

O sensoriamento de condições ambientais é frequentemente empregado nas áreas de Agricultura de Precisão e Engenharia Ambiental, como para o monitoramento climático, na detecção de pragas, na irrigação e análise do solo, nos mapas de produtividade e no monitoramento de áreas florestais e de rios urbanos. As Redes de Sensores sem Fio (RSSF) vêm sendo propostas como infraestruturas para essas aplicações. As referidas redes produzem um grande volume de dados. Contudo, como são comumente compostas por sensores de baixo custo e com baixa confiabilidade, eventualmente dados anômalos (outliers) são gerados, afetando a qualidade final do monitoramento. Essas condições implicam na necessidade da utilização de métodos de fusão de informações que viabilizem o funcionamento da rede e aumentem a confiança nos dados monitorados. Tendo em vista tais características, o presente trabalho propõe uma arquitetura para a fusão de informação voltada a sensores de baixo custo. A arquitetura foi validada através de um estudo de caso envolvendo sensores de pressão atmosférica, compatíveis com a plataforma Arduino, cujos dados produzidos foram tratados por técnicas de fusão de informação. Na avaliação dos resultados obtidos, dois sensores de alto custo foram utilizados para fornecerem valores de referência. Os resultados obtidos mostram que alguns dos métodos de fusão de baixo nível e técnicas para a detecção de outliers estudados neste trabalho, quando combinados e organizados segundo a arquitetura proposta, conseguem substituir um único sensor centralizado e de alto custo, mantendo a confiabilidade obtida nos dados monitorados.<br>

Abstract : Detection of environmental conditions is frequently employed in the fields of precision agriculture and environmental engineering, being also used in irrigation and soil testing, productivity maps, and the moni-toring of forest areas and urban rivers. Wireless Sensor Networks (WSN) have been proposed as an infrastructure for these applications. These networks produce a large volume of data. However, as they are often comprised of sensors of low cost and reliability, anomalous data (outliers) is occasionally produced, affecting the final quality of the monitoring. These conditions require using information fusion methods that make it possible for the network to function while increasing the reliability of monitored data. Considering these characteristics, this work proposes an architecture for information fusion aimed at low-cost sensors. The architecture was validated through a case study involving atmospheric pressure sensors compatible with the Arduino platform. The data they produced was processed with information fusion techniques. In the evaluation of the obtained results, two high-cost sensors were used to provide reference values. The obtained results show that, when combined and organized according to the proposed architecture, some of the low-level fusion methods and the outlier detection techniques studied in this work are able to replace a single centralized, high-cost sensor while maintaining reliability of the monitored data.