Avaliando o impacto da compressão de dados no desempenho e energia em redes LoRa - de Oliveira Júnior, Javan; Oyamada, Marcio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2020)
Os dispositivos utilizados em soluções de Internet of things (IoT), em sua maioria possuem grandes limitações principalmente relacionadas ao hardware e sua autonomia energética. Em grande parte dos casos o maior gasto energético está relacionado à comunicação. Na literatura são encontrados vários métodos para otimizar a energia consumida com a comunicação, entre estes métodos estão as abordagens de compressão de dados. A maioria dos algoritmos de compres-são são projetados para serem executados em computadores pessoais e por isso muitas vezes necessitam ser adaptados ao contexto IoT, tendo que lidar com limitações como memória e tempo de execução. Este trabalho analisa métricas de desempenho e energia de dois algoritmos clássicos de compressão de dados, Huffman e LZ77, que foram adaptados para execução em dispositivos IoT. A compressão foi utilizada na transmissão de pacotes via modulação LoRa, ava-liando o compromisso entre taxa de compressão e energia consumida. Os resultados obtidos no estudo de caso utilizando dados reais de uma aplicação IoT na área da agricultura mostraram que a compressão Huffman resultou em um melhor compromisso, entre taxa de compressão e energia consumida, reduzindo em até 17% o consumo de energia do dispositivo.