Diseño de un motor de aprendizaje en redes de sensores inalámbricas cognitivas

Abstract

En una red de sensores inalámbrica la comunicación entre los nodos se realiza mediante canales de radiofrecuencia, por lo general de poco ancho de banda, y asignados en bandas de frecuencia compartidas con otras tecnologías y estándares de comunicación. Esto hace que los enlaces de radio varíen en tiempo y espacio, donde el ruido e interferencia pueden comprometer el desempeño en la transferencia de los datos, razón por la cual se requiere el establecimiento de mecanismos de cognición, que les permitan ser conscientes del ambiente de radio cercano, tomar decisiones sobre cambios en sus parámetros de operación y comunicarlos a los demás nodos de la red, con el objetivo de lograr un mejor desempeño en la transmisión de los datos sobre los canales de radio. En esta tesis se presenta un modelo de redes de sensores inalámbricas cognitivas que incorpore las funciones de sensado, aprendizaje y razonamiento, y propone un motor de aprendizaje que lo implemente; el cual es soportado por una red neuronal con alimentación hacia delante.

The communication between nodes in a wireless sensor network is done through radiofrequency channels. They have low bandwidth and are allocated in frequency bands shared with others technologies and communication standards. This implies that the radio links fluctuate in time and space, and the performance on transfer data is degraded by noise and interference. Therefore it is required to incorporate novel cognition mechanisms to the nodes of the sensor network. It can allow awareness of close radio environment, to make decisions about changes on operating parameters and send messages for signaling and coordinating to other nodes of the network. The goal is to get an improved performance. This work presents a model of cognitive wireless sensor network that incorporates functions of sensing, learning and reasoning, and proposes a learning engine for its implementation; it is supported through the use of a feed forward neural network.