Simplicity, reproducibility and scalability for huge wireless sensor network simulations.

Nenhuma Miniatura disponível
Data
2018
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
Neste trabalho apresentamos duas contribuições para a literatura de redes de sensores sem fio (WSN). A primeira é um modelo geral para alcançar a reprodutibilidade no nível do kernel em simuladores paralelos. Infelizmente, os usuários devem implementar do zero como suas simulações se repetem em simuladores WSN, mas uma simulação paralela ou distribuída impõe o princípio de concorrência, não trivial de ser implementada por não especialistas. Testes usando o simulador chamado JSensor comprovaram que o modelo garante o nível mais restrito de reprodutibilidade, mesmo quando as simulações adotam diferentes números de threads ou diferentes máquinas em múltiplas execuções. A segunda contribuição é o simulador JSensor, um simulador paralelo de uso geral para aplicações WSN de grande escala e algoritmos distribuídos de alto nível. O JSensor introduz elementos de simulação mais realistas, como o ambiente representado por células personalizáveis e eventos de aplicação que representam fenômenos naturais, como raios, vento, sol, chuva e muito mais. As células são colocadas em uma grade que representa o ambiente com características do espaço definido pelos usuários, como temperatura, pressão e qualidade do ar. Avaliações experimentais mostram que o JSensor tem boa escalabilidade em arquiteturas de computadores multi-core, alcançando um speedup de 7,45 em uma máquina com 16 núcleos com tecnologia Hyper-Threading, portanto 50% dos núcleos são virtuais. O JSensor também provou ser 21% mais rápido que o OMNeT++ ao simular um modelo do tipo flooding.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Simulação - computadores, Computação de alto desempenho, Sensoriamento remoto
Citação
SILVA, Matheus Leônidas. Simplicity, reproducibility and scalability for huge wireless sensor network simulations. 2018. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.