Um Mecanismo de Compressão de Dados Local em Tempo Real Energeticamente Eficiente para Redes WBANs

• Cainã Passos UFPR
• Aldri Santos UFPR

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2021.17172

Resumo

Dentre as redes computacionais voltadas ao cuidado com a saúde, destacam-se as redes corporais sem fio (WBANs), que possibilitam o monitoramento contínuo e em tempo real dos sinais fisiológicos. No entanto, esse monitoramento resulta em uso excessivo de transmissão de dados, afetando drasticamente o consumo de energia dos dispositivos. Esta pesquisa de dissertação investigou essas questões e propôs o sistema GROWN, uma abordagem híbrida de compressão de dados local para reduzir a redundância de informações na transmissão de dados e redução do consumo de energia dos dispositivos, através de métodos de compressão de dados locais de WSN. O GROWN foi avaliado por meio de experimentação e obteve uma diminuição do consumo de energia dos dispositivos na transmissão dos sinais e um aumento na vida útil da rede.

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