|
|
Boundary Nodes Detection in Wireless Sensor Networks
Bocek, Jan ; Vajsar, Pavel (referee) ; Šimek, Milan (advisor)
Theoretical part of thesis describes several known algorithms and new approaches for the bourder node detection in a wireless sensor networks. The new algorithm BRB was inspired by failures of previous algorithms and its major supporting idea is select several neighboring points (B, C). Approach algorithm BRB is a decentralized detection of nodes located at the perimeter. The practical part compares several algorithm with the new BRB algorithm. Quantity of successful and false detection of boundary nodes was evaluated in ideal and real environment.The simulation results shown, that the proposed algorithm is effective solution for accurate border node detection in wireless sensor networks.
|
|
|
Web Mining - Clustering
Rychnovský, Martin ; Burget, Radek (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
This work presents the topic of data mining on the web. It is focused on clustering. The aim of this project was to study the field of clustering and to implement clustering through the k-means algorithm. Then, the algorithm was tested on a dataset of text documents and on data extracted from web. This clustering method was implemented by means of Java technologies.
|
|
|
Reference Nodes Selection for Anchor-Free Localization in Wireless Sensor Networks
Šimek, Milan ; Makáň, Florian (referee) ; Diviš, Zdeněk (referee) ; Komosný, Dan (advisor)
Dizertační práce se zabývá návrhem nového bezkotevního lokalizačního algoritmu sloužícího pro výpočet pozice uzlů v bezdrátových senzorových sítích. Provedené studie ukázaly, že dosavadní bezkotevní lokalizační algoritmy, pracující v paralelním režimu, dosahují malých lokalizačních chyb. Jejich nevýhodou ovšem je, že při sestavení množiny referenčních uzlu spotřebovávají daleko větší množství energie než algoritmy pracující v inkrementálním režimu. Paralelní lokalizační algoritmy využívají pro určení pozice referenční uzly nacházející se na protilehlých hranách bezdrátové sítě. Nový lokalizační algoritmus označený jako BRL (Boundary Recognition aided Localization) je založen na myšlence decentralizovaně detekovat uzly ležící na hranici síti a pouze z této množiny vybrat potřebný počet referenčních uzlu. Pomocí navrženého přístupu lze znažně snížit množství energie spotřebované v průběhu procesu výběru referenčních uzlů v senzorovém poli. Dalším přínosem ke snížení energetických nároku a zároveň zachování nízké lokalizační chyby je využití procesu multilaterace se třemi, eventuálně čtyřmi referenčními body. V rámci práce byly provedeny simulace několika dílčích algoritmu a jejich funkčnost byla ověřena experimentálně v reálné senzorové síti. Navržený algoritmus BRL byl porovnán z hlediska lokalizační chyby a počtu zpracovaných paketů s několika známými lokalizačními algoritmy. Výsledky simulací dokázaly, že navržený algoritmus představuje efektivní řešení pro přesnou a zároveň nízkoenergetickou lokalizaci uzlů v bezdrátových senzorových sítích.
|
|
|
Web Mining - Clustering
Rychnovský, Martin ; Burget, Radek (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
This work presents the topic of data mining on the web. It is focused on clustering. The aim of this project was to study the field of clustering and to implement clustering through the k-means algorithm. Then, the algorithm was tested on a dataset of text documents and on data extracted from web. This clustering method was implemented by means of Java technologies.
|
|
|
Reference Nodes Selection for Anchor-Free Localization in Wireless Sensor Networks
Šimek, Milan ; Makáň, Florian (referee) ; Diviš, Zdeněk (referee) ; Komosný, Dan (advisor)
Dizertační práce se zabývá návrhem nového bezkotevního lokalizačního algoritmu sloužícího pro výpočet pozice uzlů v bezdrátových senzorových sítích. Provedené studie ukázaly, že dosavadní bezkotevní lokalizační algoritmy, pracující v paralelním režimu, dosahují malých lokalizačních chyb. Jejich nevýhodou ovšem je, že při sestavení množiny referenčních uzlu spotřebovávají daleko větší množství energie než algoritmy pracující v inkrementálním režimu. Paralelní lokalizační algoritmy využívají pro určení pozice referenční uzly nacházející se na protilehlých hranách bezdrátové sítě. Nový lokalizační algoritmus označený jako BRL (Boundary Recognition aided Localization) je založen na myšlence decentralizovaně detekovat uzly ležící na hranici síti a pouze z této množiny vybrat potřebný počet referenčních uzlu. Pomocí navrženého přístupu lze znažně snížit množství energie spotřebované v průběhu procesu výběru referenčních uzlů v senzorovém poli. Dalším přínosem ke snížení energetických nároku a zároveň zachování nízké lokalizační chyby je využití procesu multilaterace se třemi, eventuálně čtyřmi referenčními body. V rámci práce byly provedeny simulace několika dílčích algoritmu a jejich funkčnost byla ověřena experimentálně v reálné senzorové síti. Navržený algoritmus BRL byl porovnán z hlediska lokalizační chyby a počtu zpracovaných paketů s několika známými lokalizačními algoritmy. Výsledky simulací dokázaly, že navržený algoritmus představuje efektivní řešení pro přesnou a zároveň nízkoenergetickou lokalizaci uzlů v bezdrátových senzorových sítích.
|
|
|
Boundary Nodes Detection in Wireless Sensor Networks
Bocek, Jan ; Vajsar, Pavel (referee) ; Šimek, Milan (advisor)
Theoretical part of thesis describes several known algorithms and new approaches for the bourder node detection in a wireless sensor networks. The new algorithm BRB was inspired by failures of previous algorithms and its major supporting idea is select several neighboring points (B, C). Approach algorithm BRB is a decentralized detection of nodes located at the perimeter. The practical part compares several algorithm with the new BRB algorithm. Quantity of successful and false detection of boundary nodes was evaluated in ideal and real environment.The simulation results shown, that the proposed algorithm is effective solution for accurate border node detection in wireless sensor networks.
|
guest ::
