Artigo Publicado

19/11/2021 10:48

Evaluation of Deep Learning Methods in a Dual Prediction Scheme to Reduce Transmission Data in a WSN

 

Scheme of the Wireless Sensor Network in the Hydroelectric Plant.

 

One of the most important challenges in Wireless Sensor Networks (WSN) is the extension of the sensors lifetime, which are battery-powered devices, through a reduction in energy consumption. Using data prediction to decrease the amount of transmitted data is one of the approaches to solve this problem. This paper provides a comparison of deep learning methods in a dual prediction scheme to reduce transmission. The structures of the models are presented along with their parameters. A comparison of the models is provided using different performance metrics, together with the percent of points transmitted per threshold, and the errors between the final data received by Base Station (BS) and the measured values. The results show that the model with better performance in the dataset was the model with Attention, saving a considerable amount of data in transmission and still maintaining a good representation of the measured data.

Dissertação de mestrado defendida: Carlos Morales

19/11/2021 10:41

Analysis of a Wireless Sensor Network behavior using Machine Learning Techniques

Este trabalho apresenta uma revisão dos principais conceitos das WSN e aborda um de seus principais problemas, que é o consumo de energia. Isso é feito a partir dos dados coletados por uma rede implantada na Usina Hidrelétrica de Cachoeira Dourada. Primeiro, uma análise exploratória de dados da WSN usando métodos estatísticos e de aprendizado de máquina foi realizada para descobrir padrões e entender o estado atual da rede. A análise forneceu informações sobre quais nós são mais estáveis, correlações entre os dados que podem ser explorados para otimizar as transmissões e informações sobre a estabilidade dos links. O trabalho também propõe a utilização de um modelo de Deep Learning, em esquema de predição dual, para reduzir as transmissões entre dispositivos da rede, diminuir o congestionamento e economizar energia na transmissão. Para fazer isso, uma revisão das estratégias de previsão de dados em WSNs é realizada. Diferentes modelos baseados em redes neurais são introduzidos e comparados usando diferentes métricas de erro na predição. Finalmente, uma medida da redução na transmissão é dada, considerando diferentes limiares de erro. Os resultados mostram que o modelo pode economizar uma quantidade considerável de dados na transmissão e ainda manter uma boa representação dos dados medidos.

Tags: Machine LearningRedes de Sensores sem FiosWireless Sensor Network

Defesa de dissertação de mestrado: Victor Preuss

19/11/2021 10:35

A software package for the steady-state simulation of autonomous circuits using the harmonic balance method.

O objetivo principal deste trabalho foi o desenvolvimento de um programa de código-aberto para simulação do regime permanente periódico de circuitos autônomos utilizando o método do Balanço Harmônico. Osciladores são circuitos autônomos de grande interesse em aplicações de radiofrequência e são um componente primordial em transceptores. A resposta de regime permanente periódico de um oscilador é de grande importância para projetistas, pois permite verificar parâmetros como frequência de oscilação, potência de saída e consumo. Simulações transiente não são eficientes para avaliar o regime permanente periódico de um oscilador, visto que grande parte da computação requerida é desperdiçada durante o período transitório inicial. A alternativa explorada neste trabalho é o uso do método do Balanço Harmônico em conjunto com a técnica do Gerador Auxiliar para resolver o conjunto de equações diretamente para a resposta em regime permanente do oscilador. Para alcançar o objetivo, um simulador de circuitos elétricos foi implementado na linguagem de programação Python, com suporte a análises DC, AC, transiente e de balanço harmônico. Diversos modelos de simulação para dispositivos estão disponíveis, como elementos RLC, fontes de tensão e corrente, Diodo, BJT e MOSFET. Múltiplos exemplos são apresentados e os resultados de simulação comparados a simuladores comerciais para validar as implementações. Vantagens em simular circuitos dentro de um ambiente Python são apresentadas, envolvendo facilidade no tratamento de dados e possibilidade de integração com outras ferramentas.

LRF@HEPA IEEE/MTT-S Contest

20/10/2021 19:13

Mestrando do LRF (André Murilo) participou do IEEE/MTT-S  High Efficiency Power Amplifier Student Design Competition 2021 contest.

 

LRF na pandemia

04/12/2020 16:12

Nossos bravos membros e parceiros continuam trabalhando duro, mesmo  em condições adversas. Acabamos de submeter dois trabalhos para o I2MTC2021!

Parabeńs a todos !!

 

Artigo Publicado

19/05/2020 10:54

Exploiting the RSSI Long-Term Data of a WSN for the RF Channel Modeling in EPS Environments

 

 

One of the most important challenges in Wireless Sensor Networks (WSN) is the extension of the sensors lifetime, which are battery-powered devices, through a reduction in energy consumption. Using data prediction to decrease the amount of transmitted data is one of the approaches to solve this problem. This paper provides a comparison of deep learning methods in a dual prediction scheme to reduce transmission. The structures of the models are presented along with their parameters. A comparison of the models is provided using different performance metrics, together with the percent of points transmitted per threshold, and the errors between the final data received by Base Station (BS) and the measured values. The results show that the model with better performance in the dataset was the model with Attention, saving a considerable amount of data in transmission and still maintaining a good representation of the measured data.

 

Defesa de tese de doutorado: Roddy Romero

15/09/2018 23:35

Contribuições ao projeto de leitores e dispositivos sensores baseados em retroespalhamento sem chip, de baixo custo.

A tecnologia chipless, baseada em tags sem chip para a identificação de objetos, tem surgido como uma alternativa de baixo custo à tradicional com chip, referida comumente como RFID (identificação por radiofrequência). Mais recentemente, o uso de sensores chipless também foi proposto em situações específicas, como no caso de sensoriamento em ambientes hostis ou no monitoramento de itens de muito baixo custo, por exemplo, onde sensores RFID não são adequados. Esta pesquisa se concentrou no estudo de um sistema de monitoramento chipless. Foi identificado que garantir uma distância máxima de comunicação adequada entre uma tag e o seu dispositivo leitor era um dos maiores desafios nesses sistemas, especificamente quando o sensor e o leitor têm seus tamanhos restritos devido aos requisitos específicos da própria aplicação. Consequentemente, neste trabalho, um novo projeto de sensor foi proposto visando o aumento de sua eficiência de radiação. Vários protótipos foram implementados em substratos de baixo custo, tais como laminados de uso comum na fabricação de placas de circuito impresso, e substratos flexíveis como o plástico e o papel. Testes feitos com os propótipos demonstraram resultados comparáveis aos sensores reportados na literatura em termos de sensibilidade e, sobretudo, um nível de seção reta de radar superior, considerando seu tamanho reduzido. Adicionalmente ao projeto do sensor, uma análise teórica e testes experimentais foram conduzidos para verificar a necessidade do uso de técnicas de cancelamento de autointerferência em sistemas monoestáticos baseados em leitores chipless com o objetivo de melhorar a leitura da tag. Ambas as propostas feitas neste trabalho, tanto do lado do sensor como do leitor, podem contribuir para o aumento do alcançe de leitura em sistemas de monitoramento chipless.

Defesa de dissertação de mestrado: Rafael Licursi

25/05/2018 23:03

O mestrando Rafael Licursi defendeu sua dissertação de mestrado: Modern Techniques To Locate And Identify Radars With Low Volume, Weight, Costs And Processing Capabilities.

tante da superposição de sinais recebidos de diversos emissores. Esta pesquisa propõe técnicas de processamento de sinais que consideram peculiaridades de radiofrequência a fim de amenizar a carga de trabalho do processador, e assim, possibilitar detectores com baixo volume, peso, custos e poder computacional disponível. Experimentos foram realizados com um protótipo de um Sistema de Medidas de Apoio à Guerra Eletrônica  (MAGE) com processamento em tablet, baseado em Rádio Definido por Software (RDS). Resultados mostram que o desempenho da técnica  proposta de medição de pulsos se degradou significativamente apenas quando as amplitudes dos pulsos foram 3.7 mV na entrada do RDS empregado. Eles também mostram que o método sugerido de medição de direção de chegada exibiu distribuições gaussianas para as medições, com desvio padrão tão maior quanto menor a amplitude dos pulsos recebidos, o que permite, através do segundo, efetuar inferências sobre o primeiro. Beneficiandose disso, o algoritmo de agrupamento de pulsos
desenvolvido definiu, diante de 6 distribuições, agrupamentos com taxas de enclausuramento 92.71 %. Por fim, resultados também demostraram que o algoritmo de  reconhecimento de padrões, ao receber padrões de 4 radares simulados, com diferentes tipos de varredura de antena, desembaralhou os 4 padrões, com taxas de atribuição apropriada do intervalo de repetição de pulsos 96.30 %, além de estimar o intervalo de repetição de pulsos com erros da ordem de 10-5. Este estudo é indicado para as áreas de Processamento de Sinais de Radar, Medição de Direção de Chegada, Reconhecimento de Padrões e Guerra Eletrônica.

 

Equipe do LRF fica em terceiro lugar na final nacional do concurso “IDEAS FOR MILK” promovido pela EMBRAPA

31/12/2016 22:29

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O trabalho atualmente em desenvolvimento no LRF conquistou o terceiro lugar na final nacional do concurso “IDEAS FOR MILK“, promovido pela EMBRAPA. O projeto é resultado de mais de seis anos de pesquisa, envolvendo alunos de graduação e pós-graduação do PGEEL e do PGEAS. Inicialmente, o foco estava em problemas relacionados à extração de petróleo, onde o conhecimento da fração água-óleo durante a extração de óleo trazia informações relevantes sobre o poço. merchanDivulgaUFSC1. Um sensor baseado em cavidade ressonante de microondas foi usado neste contexto. Mais recentemente, o grupo passou a procurar novas aplicações para o sensor, em particular aquelas onde existe uma correlação entre permissividade elétrica e uma propriedade de interesse. É o caso do leite, onde o total de sólidos (principalmente gorduras) define a qualidade do produto e é submetido a regulamentações específicas. Felizmente, podemos correlacionar a quantidade total de sólidos (ou gorduras) com a permissividade elétrica do leite usando nosso sensor de microondas. Para o concurso, propusemos usá-lo para melhorar a precisão do processo de produção de leite em tempo real. A pesquisa é conduzida pelos professores Fernando Rangel e Daniel Pagano, pelos doutorandos Heron Ávila e Roddy Romero e pelo estudante Celso Leite.

 

Despedida do Juan

14/12/2016 14:20

Nesta semana, nossos membros se reuniram para o almoço de despedida de nosso querido colega Juan Moya.

Depois de obter recentemente seu mestrado, Juan está voltando para sua terra natal, a Colômbia.

Desejamos a ele o melhor em seus futuros empreendimentos.

Boa sorte Juan!

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Palestra do Prof. Wuqiang (IEEE Fellow) sobre Tomografia capacitiva

17/09/2016 10:42

O Prof. Wuqiang Yang  está nos visitando durante esta semana. Estamos discutindo a colaboração em pesquisas no campo da instrumentação e medição de RF/microondas.

Prof. Wuqiang Yang é Fellow do IEEE e atua na Escola de Engenharias eletétrica e eletrônica da Universidade de Manchester, UK.

Durante sua visita, ele ministrará a palestra:“Current status of industrial tomography and applications of ECT “

Data: 19/09/2016   at 15h30

Local: PGEEL02 – EEL/CTC/UFSC

Mais informações podem ser encontradas aqui.

Paper accepted at IEEE T-MTT!

19/08/2016 22:29

The paper “Achieving Optimal Efficiency in Energy Transfer to a CMOS Fully-Integrated Wireless Power Receiver,” was accepted  for publication in IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. (read it here)

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