Grilo, António Manuel Raminhos CordeiroSerralheiro, António Joaquim dos SantosAtanásio, Gonçalo Couteiro2017-02-022017-02-022016-10http://hdl.handle.net/10400.26/17802Este trabalho consiste na identificação de carros de combate utilizando uma rede de sensores sem fios que contém sensores acústicos. O objetivo é captar som das viaturas através de sensores acústicos contidos nos nós, efetuar a classificação da viatura no próprio nó e enviar o pacote para a estação base, utilizando encaminhamento e agregação de dados. Foi criada uma base de dados de sons de viaturas das Forças Armadas Portuguesas, treinando modelos GMM com dados que exploram as características do som, nomeadamente os MFCC e a deteção de ritmo. Através dos modelos GMM e do som recolhido torna-se possível efetuar a classificação da viatura. Foi utilizado o simulador NS3 para simular a rede de sensores sem fios e a respetiva agregação de dados e encaminhamento. O protocolo de encaminhamento usado foi o DSDV, e este foi testado utilizando duas tecnologias distintas: o IEEE 802.15.4 e o IEEE 802.11g. Para os testes do classificador, o número de misturas Gaussianas foi otimizado e os testes foram realizados utilizando diferentes janelas de tempo para os MFCC. Chegou-se à conclusão de que o classificador é melhor sem a componente de deteção de ritmo, ou seja: utilizando apenas os MFCC é possível obter-se um F-score de 0,875 com oito viaturas na base de dados. As simulações realizadas utilizando o NS3 indicam que é necessário verificar-se um compromisso entre os atrasos, o alcance rádio e o consumo de energia. É desejável que a rede tenha alguma autonomia, desde que o atraso não seja elevado, para que a identificação ocorra o mais próximo possível do tempo real. A tecnologia 802.15.4 com agregação seria a mais indicada no caso em estudo. Na eventualidade de se pretender cobrir áreas demasiados abrangentes, por necessidade tática, a mais indicada seria a tecnologia 802.11g.This Master Thesis consists in the identification of combat vehicles with a wireless sensor network that contains acoustic sensors. The objective is to gather the sound from the combat vehicles, with acoustic sensors, in the nodes of the wireless sensor network, do the classification of the car in the node, and then send the packet to sink using packet routing and data aggregation. The data base of sound, from combat cars of the Armed Forces, was made training GMM models with data that explore characteristics of the sound, namely the MFCC and rhythm detection. With the GMM models and the sound captured it becomes possible to make the vehicle classification. Was used the NS3 simulator, to simulate the wireless sensor network and the respective data aggregation and routing. The routing used is DSDV, and it was tested using two different technologies, IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11g. For the tests of the classifier, the number of Gaussian mixtures was optimized and the tests were made with different time windows for the MFCC. It was concluded that the classifier is better without the rhythm detecion, that is, using only the MFCC, and it can obtain an F-score of 0.875 with eight combat cars on the data base. The simulations done using the NS3 simulator, indicate that there must be a trade-off between the delays, the radio range and power consumption. It is intended for the network to have some autonomy, but with a low delay, so that the identification could be close to real time. The 802.15.4 technology, with aggregation, would be the most appropriate choice to the case study or, if it’s desired to cover big areas, because of tactical restrictions, the most suitable one would be the technology 802.11g.porRede de sensores sem fiosGMMMFCCDeteção de ritmoIEEE 802.15.4IEEE 802.11g.master thesis