Resumen

En la mayoría de las aplicaciones de redes de sensores inalámbricas (WSN), los nodos sensores (SN) funcionan con baterías y la cantidad de energía consumida por los nodos de la red determina su vida útil. Para las futuras aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT), es obligatorio reducir el consumo de energía de los nodos sensores. En este trabajo se estudia un protocolo inalámbrico nRF24L01 de consumo ultrabajo para una WSN de bicicleta. El consumo de energía del nodo móvil en el carril bici se modificó combinando velocidad de datos ajustable, reposo/despertar y control de potencia de transmisión (TPC) basado en dos algoritmos. El primer algoritmo era una estimación de la distancia basada en TPC, que adoptaba una novedosa optimización híbrida de enjambre de partículas-red neuronal artificial (PSO-ANN) utilizando el indicador de intensidad de señal recibida (RSSI), mientras que el segundo algoritmo era un novedoso acelerómetro basado en TPC que utilizaba el ángulo de inclinación de la bicicleta en el carril bici. Basándose en el segundo algoritmo, se puede mejorar el consumo de energía de los nodos móviles y maestros en comparación con el primer algoritmo y el nivel de potencia transmitida constante. Además, se deriva un modelo analítico para correlacionar el consumo de energía y la velocidad de transmisión de datos del nodo móvil. Los resultados indican que el ahorro de energía basado en los dos algoritmos supera al funcionamiento convencional (es decir, sin algoritmo de reducción de potencia) en un 78%.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:consumo de energía, vía ciclista, primer algoritmo, nodo móvil, segundo algoritmo, red de sensores más inalámbrica, novedosa optimización híbrida por enjambre de partículas, velocidad de datos ajustable, red neuronal artificial, algoritmo de reducción de energía
• Keywords:power consumption, cycle track, first algorithm, mobile node, second algorithm, most wireless sensor network, novel hybrid particle swarm optimization, adjustable data rate, artificial neural network, power reduction algorithm