Avaliando o impacto da compressão de dados no desempenho e energia em redes LoRa

  • Javan de Oliveira Júnior UNIOESTE
  • Marco Oyamada UNIOESTE

Resumo


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.

Palavras-chave: Internet of things, modulação LoRa, compressão de dados

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Publicado
23/11/2020
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DE OLIVEIRA JÚNIOR, Javan; OYAMADA, Marco. Avaliando o impacto da compressão de dados no desempenho e energia em redes LoRa. In: ARTIGOS COMPLETOS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBESC), 10. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 81-88. DOI: https://doi.org/10.5753/sbesc_estendido.2020.13094.