Resumen de Probabilistic models and algorithms for energy-efficient large dense wireless sensor networks
Giancarlo Germán Pastor Figueroa
Los futuros sistemas de análisis de datos funcionarán de forma eficiente sólo sobre dominios compactos de información. Las Redes Inalámbricas de Sensores (Wireless Sensor Networks, WSN) necesitan operar en armonía con aquellos dominios. La razón es que los diminutos sensores que conforman una WSN sufren de grandes limitaciones. En este contexto, el concepto de compresibilidad es fundamental para formular modelos y desarrollar soluciones. Aunque hubo grandes progresos en el análisis de recogida de datos en WSNs, hay una falta de metodologías que analicen de forma conjunta los aspectos de comprensión y comunicación. La presente tesis busca llenar ese vacío utilizando técnicas de sensado compresivo y geometría estocástica. Concretamente, la tesis tiene como objetivos: primero, explicar, de forma formal, las propiedades que deben tener las funciones de compresibilidad; segundo, desarrollar métodos para caracterizar, de forma estadística, la potencia de interferencia en redes inalámbricas; y tercero, diseñar un protocolo para la recogida eficiente de datos en WSNs a partir de un modelo probabilístico que considere los aspectos de compresión y comunicación.
