Prihlásenie

OLEŠNANÍKOVÁ, Veronika: Využitie kompresného snímania v bezdrôtových sietach senzorov [Dizertacná práca] Žilinská Univerzita v Žiline. Fakulta riadenia a informatiky. Katedra technickej kybernetiky. - Školitel: doc. Ing. Ondrej Karpiš, PhD. - Žilina: FRI ŽU, 2017. Klúcové slová: kompresné snímanie, WSN, bezdrôtové senzorové siete, lokalizácia, akustický signál, spotreba energie. Predmetom skúmania práce bola možnost aplikácie kompresného snímania v bezdrôtových sietach senzorov. Kompresné snímanie je rýchlo napredujúca oblast, ktorá poskytuje základ pre metódy získavania dát. V kompresnom snímaní nie sú aplikované zaužívané postupy pri vzorkovaní signálov, ale za splnenia urcitých podmienok je možné znacne znížit pocet meraní signálu. Dôsledkom toho môže byt zvýšenie rýchlosti získavania dát alebo zníženie energetických nárokov na získavanie dát. Práca mala za úlohu overit vplyv získavania informácií prostredníctvom kompresného snímania na spotrebu danej siete pre definovanú jednoúcelovú úlohu. Na simulacnom príklade akustickej lokalizácie boli navrhnuté vhodné metódy a parametre vysielaného signálu, co bolo základom pre overenie hypotézy optimalizácie spotreby pre bezdrôtovú siet a porovnanie s klasickým prístupom.

OLEŠNANÍKOVÁ, Veronika: Use of the Compressed Sensing in the Wireless Sensor Networks. [Dissertation thesis] - University of Žilina. Faculty of Management Science and Informatics. Department of Technical Cybernetics. - Supervisor: doc. Ing. Ondrej Karpiš, Ph.D. - Žilina: FRI ZU, 2017. Keywords: Compressive sensing, Compressed sensing, WSN, Wireless Sensor Networks, Localization, Acoustic signal, Energy consumption. The subject of the study was the possibility of application of compressed sensing in wireless sensor networks. Compressed sensing is a fast-forwarding area that provides the basis for data acquisition methods in which it does not apply established signal sampling procedures but, subject to certain conditions, it allows to significantly reduce the number of signal measurements. As a result, it may be faster to obtain data or reduce energy demands on data acquisition. The aim was to verify the impact of data gathering through compression scanning on the consumption of the network for a defined single-purpose task. On the simulation example of acoustic localization, appropriate methods and parameters of the transmitted signal were proposed, which was the basis for verifying the consumption optimization hypothesis for the wireless sensor network and the comparison with the classic approach.