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dc.creatorMontoya, Alcides-
dc.creatorOvalle, Demetrio Arturo-
dc.date.accessioned2013-11-13T14:06:02Z-
dc.date.available2013-11-13T14:06:02Z-
dc.date.created2012-07-
dc.date.issued2013-11-13-
dc.date.submitted2011-07-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11190/134-
dc.descriptionLa reconfiguración, reprogramación y despliegue de nuevas tareas computacionales en redes inalámbricas de sensores es un problema no resuelto satisfactoriamente en la actualidad. Este artículo propone la evaluación del desempeño en redes inalámbricas de sensores mejoradas con agentes móviles inteligentes como mecanismo de reprogramación autónoma. El método utilizado para la evaluación del desempeño se fundamenta en la medida del consumo de energía durante el proceso de migración de los agentes móviles inteligentes entre los nodos sensores y en el cálculo del tiempo de convergencia de la red, definido como el tiempo que tarda la red en pasar de un estado a otro; en los experimentos se refiere al retardo durante el cambio del tiempo de muestreo para toda la red. La solución más eficiente, que fue probada y evaluada en una red inalámbrica formada por 40 nodos que detectan fugas de amoniaco en tiempo real, determinó que el punto clave consiste en disminuir el consumo de energía producto de las confirmaciones y retransmisiones innecesarias de datos y procedimientos, desde los nodos sensores hasta la estación base. Este hecho representa, además de la disminución en el consumo energético, un ahorro significativo en el tiempo de convergencia de la red.spa
dc.description.abstractThe reconfiguration, reprogramming, and deployment of new computational tasks in wireless sensor networks are complex and represent a problem satisfactorily unresolved at present. The aim of this paper is to propose the performance evaluation of the use of mobile intelligent agents as autonomous rescheduling mechanism in such networks. The method used for performance evaluation is done by measuring the energy consumption in the migration of mobile intelligent agents among the sensor nodes of the system and calculating the convergence time of the network, defined as the time it takes for the network to move from one state to another; in experiments it refers to the delay in changing the sampling time for the entire network. The most efficient solution, which was tested and evaluated in a network is composed of 40 nodes that detect in real time ammonia leaks, determined that the key issue is to reduce the expenditure of unnecessary energy in transmission from the wireless sensors to the base station, while avoiding unnecessary confirmations and transmissions of data and procedures among sensor nodes. This fact represents besides the reduction in the network energy consumption, a very significant saving for convergence time of the network.spa
dc.format.extent16 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isoesspa
dc.relation.ispartofRevista EIA-
dc.subject.lcshREI00183spa
dc.titleEvaluación del desempeño en redes inalámbricas de sensores mejoradas con agentes móvilesspa
dc.title.alternativePerformance evaluation of wireless sensor networks improved with mobile agentsspa
dc.title.alternativeAvaliação do desempenho en redes de sensores sem fio melhoradas com agentes móveis-
dc.typeArticlespa
dc.rights.accesRightsopenAccessspa
dc.creator.emailamontoya@unal.edu.cospa
dc.creator.emaildovalle@unal.edu.cospa
dc.date.accepted2012-06-13-
dc.identifier.bibliographicCitationMontoya, A., y Ovalle, D. A. (2012). Evaluación del desempeño en redes inalámbricas de sensores mejoradas con agentes móviles, Revista EIA, 9 (17), 151-166. doi: http://hdl.handle.net/11190/134spa
dc.identifier.idBiblioISSN 17941237spa
dc.publisher.editorFondo Editorial EIAspa
dc.relation.referencesAkyildiz, I. F.; Melodia, T.; and Chowdhury, K. R. (2007). “A survey on wireless multimedia sensor networks”. Computer Networks, vol. 51, No. 4, pp. 921-960.spa
dc.relation.referencesAkyildiz, I. F.; Pompili, D. and Melodia, T. (2004). “Challenges for efficient communication in underwater acoustic sensor networks”. SIGBED Review, vol. 1, No. 2, pp. 3-8.spa
dc.relation.referencesAkyildiz, I. F.; Su, W.; Sankarasubramaniam, Y. and Cayirci, E. (2002). “Wireless sensor networks: A survey”. Computer Networks, vol. 38, No. 4 (March), pp. 393-422.spa
dc.relation.referencesChen, M.; Kwon, T; Yuan, Y. and Leung, V. C. M. (2006). “Mobile agent based wireless sensor networks”. Journal of Computers, vol. 1, No. 1 (April), pp. 14-21.spa
dc.relation.referencesCheong, E. (2007). Actor-oriented programming for wireless sensor networks. EECS Department, University of California, Berkeley. Technical report No. UCB/EECS - 2007 -112 (30 August). 138 p.spa
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dc.subject.arcmarcDETECTORESspa
dc.subject.arcmarcDETECTORSspa
dc.subject.eiaENERGÍAspa
dc.subject.eiaENERGYspa
dc.subject.keywordsRED INALÁMBRICA DE SENSORESspa
dc.subject.keywordsAGENTES MÓVILES INTELIGENTESspa
dc.subject.keywordsEVALUACIÓN DEL DESEMPEÑOspa
dc.subject.keywordsREPROGRAMACIÓN AUTÓNOMAspa
dc.subject.keywordsWIRELESS SENSOR NETWORKSspa
dc.subject.keywordsINTELLIGENT MOBILE AGENTSspa
dc.subject.keywordsPERFORMANCE EVALUATIONspa
dc.subject.keywordsAUTONOMOUS REPROGRAMMINGspa
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