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dc.contributor.advisorLuís, Miguelpt_PT
dc.contributor.advisorSargento, Susanapt_PT
dc.contributor.authorPatrício, João Bernardo Castanheirapt_PT
dc.date.accessioned2020-10-02T08:53:47Z-
dc.date.issued2019-12-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10773/29369-
dc.description.abstractWith the development of intelligent platforms for environment sensing, drones present themselves as a fundamental resource capable of responding to the widest range of applications. Monitoring aquatic sensing environments is one such application and the communication between them becomes a key aspect for both navigation and sensing tasks. Testing an aquatic environment with a high number of Unmanned Surface Vehicles (USVs) is very costly, requiring a lot of time and resources. Therefore, simulation platforms become elements of great importance . In this dissertation a simulator is developed containing a modular architecture, based on a delay tolerant network, being capable of simulating aquatic environments as similar as possible to real aquatic environments. In addition to the developed simulator, this dissertation presents methods and strategies of cluster formation, allowing the aquatic drones to select, in a distributed way, the gateways of each cluster that will be responsible for forwarding collected data towards the gateway on land. Two gateway selection methods were implemented, one focused on the energy of aquatic drones, and one considering different metrics such as link quality, centrality and energy. The proposed methods were evaluated across several cases and scenarios, with clusters built and changed in a dynamic way, and it was observed that the election of gateways with a method based on several metrics, together with appropriated control strategy, provides a better outcome of the network behaviour throughout the aquatic monitoring tasks.pt_PT
dc.description.abstractCom o desenvolvimento de plataformas inteligentes que permitem monitorizar vários ambientes, os drones apresentam-se como um recurso fundamental capaz de responder às mais vastas aplicações. A monitorização de meios aquáticos com recurso a drones é uma destas aplicações e a comunicação entre os mesmos torna-se um aspeto fundamental, tanto em tarefas de navegação como em tarefas de sensorização. Testar um ambiente aquático com um elevado número de drones aquáticos é muito caro, requer muito tempo e vários recursos, por isso, plataformas de simulação tornam-se elementos de grande importância. Nesta dissertação é desenvolvido um simulador, com uma arquitetura modular, tendo por base uma rede tolerante a atrasos, sendo capaz de simular ambientes aquáticos o mais semelhante possível a ambientes aquáticos reais. Para além do simulador desenvolvido, esta dissertação propõe métodos e estratégias de formação de clusters de drones, permitindo que os drones aquáticos elejam, de uma forma distribuída, os gateways de cada cluster que serão responsáveis por encaminhar os dados recolhidos pelos drones em direção à estação em terra. Foram implementados dois métodos de eleição de gateway, um focado na energia dos drones aquáticos, e outro capaz de considerar diferentes métricas, tais como a qualidade de ligação, a centralidade e a energia. Os métodos propostos foram avaliados através de vários cenários em que os clusters são construídos e alterados de forma dinâmica, e foi observado que a escolha de gateways com um método baseado em várias métricas, e juntamente com uma estratégia de controlo apropriada, proporciona um melhor comportamento da rede ao longo das tarefas de monitorização aquática.pt_PT
dc.language.isoengpt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.titleNetwork mechanisms for swarms of drones in aquatic sensing environmentspt_PT
dc.title.alternativeMecanismos de rede para swarms de drones em ambientes de monitorização aquáticapt_PT
dc.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.grantorUniversidade de Aveiropt_PT
dc.date.embargo2020-12-
dc.description.masterMestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõespt_PT
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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