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Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.unioeste.br/handle/tede/6832
Tipo do documento: Dissertação
Title: Compressão de dados em redes LoRa: Um compromisso entre desempenho e consumo de energia
Other Titles: Data compression on LoRa networks: A trade-off between performance and power consumption
Autor: Oliveira Junior, Javan Ataíde de 
Primeiro orientador: Oyamada, Márcio Seiji
Primeiro membro da banca: Camargo, Edson Tavares de
Segundo membro da banca: Rodrigues, Luiz Antonio
Terceiro membro da banca: Müller, Ivan
Resumo: Em sua maioria os dispositivos IoT (Internet of things) possuem grandes limitações principalmente relacionadas ao hardware e sua autonomia energética. Geralmente o maior gasto energético está relacionado à comunicação, chegando a representar 60% dependendo da aplicação. Na literatura são encontrados vários métodos para otimizar a energia consumida com a comunicação, seja a mudança do hardware de transmissão, mudança de modulação de comunicação ou computação na borda, de modo a reduzir a quantidade de dados a serem enviados. Entre as várias abordagens de computação na borda, estão os métodos de compressão de dados. Atualmente, a maioria dos algoritmos de compressão são projetados para serem executados em computadores pessoais, por isso muitas vezes necessitam ser adaptados ao contexto IoT, tendo que lidar com limitações de memória e tempo de execução. Dada estas limitações, este trabalho adaptou os algoritmos clássicos (LZ77,LZ78, LZW, Huffman e Aritmético) e analisou variáveis de desempenho e energia dos algoritmos. O estudo foi realizado em um dispositivo com processador ESP32, modulação LoRa e linguagem C. O trabalho teve como estudos de caso um conjunto de dados reais de uma aplicação IoT na área de monitoramento no aquecimento de blocos de concreto em grandes obras e dados de GPS. Como resultado, obteve-se taxas de compressão próximas à 70%, aumentando a quantidade de mensagens enviadas em 200%, obtendo uma redução no consumo energético de 22% do dispositivo. O algoritmo LZW foi o que obteve maiores taxas de compressões na maioria dos cenários, contudo, chegou a ser 8 vezes mais lento que os outros algoritmos. Nos experimentos, os algoritmos de Huffman e Aritmético apresentaram uma taxa de compressão mais estável quando comparada aos outros algoritmos.
Abstract: Most IoT (Internet of Things) devices have major limitations, mainly related to hardware and their energy autonomy. In general, the largest energy overhead is related to communication, reaching up to 60% depending on the application. Several methods can be found in the literature to optimize the energy consumption, for instance by modifying the transmission hardware, the communication modulation or edge computing to reduce the amount of data to be sent. Among the various approaches to edge computing are the data compression methods. Currently, most compression algorithms are designed for use on personal computers and thus often need to be adapted to the IoT context, facing memory and runtime constraints. Given these limitations, this work adapted the classical algorithms (LZ77, LZ78, LZW, Huffman and Arithmetic) and analyzed the performance and energy variables of the algorithms. The study was carried out in an ESP32 processor device with LoRa modulation and C language. The work evaluated as case studies a set of real data from an IoT application in the field of monitoring the heating of concrete blocks in large buildings and GPS data. The results obtained showed compression rates of 80%, the number of messages sent increased by 200%, and a 22% reduction in device energy consumption. The LZW algorithm achieved the highest compression rates in most scenarios, but was 8 times slower than some other algorithms. In addition, the Huffman and Arithmetic algorithms showed a more stable compression rate compared to other algorithms evaluated in this work.
Keywords: Internet of things
Compressão de dados
Consumo de energia
Desempenho
Internet of things
Data compression
Power consumption
Performance
CNPq areas: Ciência da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Campun: Cascavel
Citation: OLIVEIRA JUNIOR, Javan Ataíde de. Compressão de dados em redes LoRa: Um compromisso entre desempenho e consumo de energia. 2021. 193 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: https://tede.unioeste.br/handle/tede/6832
Issue Date: 27-Oct-2021
Appears in Collections:Mestrado Profissional em Administração (CVL)

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