Modelo de comunicación basado en IoT para la transmisión de datos de estaciones meteorológicas

Autores/as

Carlos René Suárez
Uniagraria
Paulo Alonso Gaona García
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Sebastián Soto Gaona
Carlos Enrique Montenegro Marín
Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Palabras clave:

Comunicación, Internet de las cosas, Redes de sensores Inalámbricas, Redes estáticas, Prototipo, Estaciones meteorológicas

Sinopsis

En el presente libro se precisa el estudio de las redes de sensores inalámbricas (WSN) utilizadas en meteorología y la técnica con la que se implementan mediante Internet of Things (IoT) y su arquitectura. Asimismo se exponen métodos para el desarrollo e integración de tecnologías de bajo costo, con el fin de plantear nuevas soluciones y mejorar sus aplicaciones relacionadas con el medio ambiente y la energía en contextos de estudio que permitan definir métodos de pronóstico meteorológico. Lo anterior a través de un modelo de comunicaciones para la transmisión de datos a estaciones elaboradas con base en técnicas y modelos matemáticos que posibiliten interpretar la relación entre distintas variables, parámetros y restricciones climáticas que requieren ser explicados en detalle para el diseño del sistema propuesto.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

Carlos René Suárez, Uniagraria

Profesional en Ingeniería Electrónica con maestría en la misma disciplina. Actualmente funge como decano de la Facultad de Ingeniería Mecatrónica de la Fundación Universitaria Agraria de Colombia (Uniagraria). Se ha desempeñado en cargos de ingeniería en diversas compañías del sector de telecomunicaciones. Profesor a nivel de pregrado y posgrado en el área de las telecomunicaciones. Gerencia proyectos de investigación con los que ha obtenido resultados y desarrollado productos de investigación que han sido reconocidos por la comunidad académica.

Paulo Alonso Gaona García, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Profesor titular de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Doctor en Ingeniería de la Información y el Conocimiento de la Universidad de Alcalá, España. Magister en Ciencias de la Información y las Comunicaciones con énfasis en Teleinformática e ingeniero de Sistemas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Director del grupo de investigación Multimedia Interactiva y codirector del grupo de investigación GIIRA de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Miembro del grupo de investigación IERU (Information Engineering Research Unit) de la Universidad de Alcalá. Miembro fundador de la red de investigación SMART DATA SCIENCE++. Colaborador activo en procesos misionales asociados con proyectos de investigación y formación en áreas de interés como redes y comunicaciones, visualización de información, ciencia de los datos, visual analytics y seguridad informática.

Sebastián Soto Gaona

Ingeniero Mecatrónico con enfoque en investigación. Ha desarrollado prototipos de alta calidad mediante el uso de herramientas matemáticas e implementando soluciones efectivas en problemas de ingeniería empleando Machine Learning e Inteligencia Artificial. Docente universitario y colaborador en revisión de artículos en revistas internacionales. Orador en ponencias con resultados de investigación en campos de sismología, telecomunicaciones, control y robótica.

Carlos Enrique Montenegro Marín, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Profesor titular de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Doctor en Sistemas y Servicios Informáticos para Internet de la Universidad de Oviedo, España. Tiene un diploma de estudios superiores otorgado por la Universidad Pontificia de Salamanca, España. Magister en Ciencias de la Información y las Comunicaciones. Ingeniero de Sistemas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Director del grupo de investigación GIIRA de la Universidad Distrital y miembro activo del grupo de investigación Multimedia Interactiva. Miembro fundador de la red de investigación SMART DATA SCIENCE++. Sus áreas de intereses están asociadas a proyectos de investigación, formación y desarrollo, que incluyen tecnología orientada a objetos, procesadores de lenguaje, analítica y procesamiento de datos, software de modelado con DSL y MDA.

Referencias

Aakvaag, N. y Frey, J. E. (2006). Redes de sensores inalámbricos. Nuevas soluciones de interconexión para la automatización industrial. Revista ABB, 2(2006), 39-42.

Abhayawardhana, V. S., Wassell, I. J., Crosby, D., Sellars, M. P. y Brown, M. G. (2005). Comparison of empirical propagation path loss models for fixed wireless access systems. En 2005 IEEE 61st Vehicular Technology Conference (vol. 1, pp. 73-77).

Afric, W., Zovko-Cihlar, B. y Grgic, S. (2007). Methodology of path loss calculation

using measurement results. En 14th International Workshop on Systems, Signals and Image Processing and 6th EURASIP Conference focused on Speech and Image Processing, Multimedia Communications and Services (pp. 257-260). IEEE.

Aguayo, F. R. (2018). Estado del arte de robótica en la agricultura. Revista Observatorio de la Economia Latinoamericana, 2018, 1-9.

Akkaya, K. y Younis, M. (2005). A survey on routing protocols for wireless sensor networks. Ad Hoc Networks, 3, 325-349.

Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y. y Cayirci, E. (2002). Wireless sensor networks: A survey. Computer Networks, 38(4), 393-422.

Akyildiz, I. y Can Vuran, M. (2010). Wireless Sensor Network. Singapur: John Wiley & Sons.

Alamdar, F. K. (2016). Towards multi-agency sensor information integration for

disaster management. Computers, Environment and Urban Systems, 56, 68-85.

Angular (2019). Material design components for Angular. https://material.angular.io/guides

Archila, D. y Santamaria, A. (2013). State of the art of Wireless Sensor Networks. Revista Digital TIA, 2(1).

Archundia, P. (2019). El estándar IEEE 802.15.4. http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/archundia_p_fm/capitulo4.pdf

Asocaña (2012). Protocolos elaborados para medir el impacto de las intervenciones del fondo agua por la vida y la sostenibilidad. Cali: Autor.

Azam, M. K. (2017). Development of flood alert application in Mushim stream

watershed Korea. International Journal of Disaster Risk Reduction, 21, 11-26.

Barrenetxea, G., Ingelrest, F., Schaefer, G. y Vetterli, M. (2008). SensorScope: Out-of-the-box environmental monitoring. ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks.

Barrenetxea, G., Ingelrest, F., Schaefer, G., Vetterli, M., Couach, O., y Parlange, M.(2008). Sensorscope: Out-of-the-box environmental monitoring. En 2008 International Conference on Information Processing in Sensor Networks (pp. 332-343). IEEE.

Bermúdez, A., Casado, R., García, E. M., Gómez, A., Quiles, F. J. y Ruiz-Gallardo,

J. R. (2007). Empleo de una red de sensores en el reajuste de modelos de

comportamiento del fuego en incendios forestales. En 4.ª Conferencia Internacional sobre Incendios Forestales (pp. 13-17). http://www.eufirelab.org/toolbox2/library/upload/2244.pdf

Breed, G. (2003). Bit error rate: Fundamental concepts and measurement issues. High Frequency Electronics, 2003, 46-48.

Caicedo Ortiz, J. G., Acosta Coll, M. A. y Cama-Pinto, A. (2015). WSN deployment

model for measuring climate variables that cause strong precipitation. Prospectiva,13(1), 106-115.

Cama-Pinto, A., Piñeres-Espitia, G., Zamora-Musa, R., Acosta-Coll, M., Caicedo-Ortiz, J., y Sepúlveda-Ojeda, J. (2016). Design of a wireless sensor network

for monitoring of flash floods in the city of Barranquilla, Colombia. Ingeniare,

Revista Chilena de Ingeniería, 24(4), 581-599.

Campos, A., Holm-Nielsen, N., Díaz, C., Rubiano, D., Costa, C., Ramírez, F. y

Dickson, E. (2012). Análisis de la gestión del riesgo de desastres en Colombia: un aporte para la construcción de políticas públicas. Bogotá: Banco Mundial.

Centenaro, M., Vangelista, L., Zanella, A. y Zorzi, M. (2016). Long-range communications in unlicensed bands: The rising stars in the IoT and smart city scenarios. IEEE Wireless Communications, 23(5), 60-67.

Chamberlin, K. A. y Luebbers, R. J. (1982). An evaluation of Longley-Rice and

GTD propagation models. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 32(1),1093-1098.

Chia-Pang, C., Cheng-Long, C. y Joe-Air, J. (2013). Ecological monitoring using

wireless sensor networks-Overview, challenges, and opportunities. Advancement in Sensing Technology, 1, 1-21.

Chiasserini, C. F. y Gareto, M. G. (2004). Modeling the performance of wireless sensor. Proceedings of the 23rd Annual Joint Conference of the IEEE Computer.

Chu, H. C., Siao, W. T., Wu, W. T. y Huang, S. C. (2011). Design and implementation an energy-aware routing mechanism for solar wireless sensor networks. En IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (pp. 881-886). IEEE.

D’Hondt, M. S. (2013). Crowdsourcing of Pollution Data using Smartphones.

Geophysical, 48(5),1-4.

Daniel Scott, S. B. (2010). Adapting to climate change and climate policy: Progress, problems and potentials. Journal of Sustainable Tourism, 18(3), 283-295.

Del Brío, B. M. (1999). Sistemas electrónicos basados en microprocesadores y microcontroladores. Zaragoza: Universitarias de Zaragoza.

Djenouri, D. y Balasingham, I. (2010). Traffic-differentiation-based modular

QoS localized routing for wireless sensor networks. IEEE Transactions on Mobile

Computing, 10(6), 797-809.

Durisic, M. P., Tafa, Z., Dimic, G. y Milutinovic, V. (2012). A survey of military

applications of wireless sensor networks. 2012 Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO) (pp. 196-199). Bar: IEEE.

Eisa, I., El-Bakry, H. M., Abd Elrazik, S. M., Hasan, I. Q., Hasan, A. Q. y Zaid, S.

(2016). Challenges in Wireless Sensor Networks. International Journal of Advanced Research in Computer Science & Technology, 4(4), 22-27.

Eisa, I., El-Bakry, H. M., Abd Elrazik, S. M., Hasan, I. Q., Hasan, A. Q., y Zaid, S.

(2016). Challenges in Wireless Sensor Networks. International Journal of Advanced Research in Computer Science & Technology, 4(4), 22-27.

Evans, D. (2011). Internet of Things. La próxima evolución de Internet lo está cambiando todo. Grupo de Soluciones Empresariales para Internet (IBSG) de Cisco.

Eyceoz, T., Duel-Hallen, A., y Hallen, H. (1998). Deterministic channel modeling

and long range prediction of fast fading mobile radio channels. IEEE Communications Letters, 2(9), 254-256.

Fernández, C. (2012). RHEA: un proyecto europeo para el desarrollo de robots

aplicados a la protección vegetal. PHYTOMA, 244, 30-35.

Fernández, R., Ordieres, J. y Martínez, F. (2009). Redes inalámbricas de sensores: teoría y aplicación práctica. Longroño: Universidad de La Rioja.

Fohringer, J., Dransch, D., Kreibich, H. y Schröter, K. (2015). Social media as an

information source for rapid flood inundation mapping. Natural Hazards and

Earth System Sciences, 15, 2725-2738.

Fondo para el Financiamiento del Sector Agropecuario (FINAGRO) (2018, 9 de

octubre). El momento del agro. https://www.finagro.com.co/noticias/el-momento-del-agro

Freiberger, T., Sedigh, S. y Atekwana, E. (2007). Hydrological monitoring with hybrid sensor networks. International Conference on Sensor Technologies and Applications (pp. 484-489). Valencia: IEEE Explore.

FutureWater (2019, 20 de abril). Teledeteccfión satelital. https://www.futurewater.es/metodos/teledeteccion/

Gage, D. W. (1995). A brief history of Unmanned Ground Vehicle (UGV) development efforts. Unmanned Systems Magazine, 13(3), 1-7.

Gallardo, S. (2015). Elementos de sistemas de telecomunicaciones. Madrid: Paraninfo.

Ghassemzadeh, S. S., Jana, R., Rice, C. W. y Turin, W. (2002). A statistical path

loss model for in-home UWB channels. 2002 IEEE Conference on Ultra Wideband Systems and Technologies (pp. 59-64). Baltimore: IEEE.

Ghassemzadeh, S. S., Jana, R., Rice, C. W., Turin, W. y Tarokh, V. (2002). A statistical path loss model for in-home UWB channels. En IEEE Conference on UltraWideband Systems and Technologies (IEEE Cat. 02EX580; pp. 59-64). IEEE.

Gildert, N. (2018). The need for combining implicit and explicit communication in cooperative robotic systems. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2018.00065/full

Granados, F. L. (2013). Uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la

evaluación de producción agraria. Ambienta, 105, 40-52.

Ha’c, A. (2003). Wireless Sensor Network Designs. West Sussex: John Wiley & Sons.

Har, D., Watson, A. M., y Chadney, A. G. (1999). Comment on diffraction loss

of rooftop-to-street in COST 231-Walfisch-Ikegami model. IEEE Transactions on

Vehicular Technology, 1451-1452.

Harik, C. (2015). UAV-UGV cooperation for objects transportation in an industrial area. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01141993/document

He, T., Huang, C., Blum, B. M., Stankovic, J. A., y Abdelzaher, T. (2003). Range-free localization schemes for large scale sensor networks. En Proceedings of the 9th annual international conference on Mobile computing and networking (pp. 81-95).

Heinzelman, W. (2000). Application specific protocol architectures. Boston: MIT.

Hemant Ghayvat, S. M. (2015). WSN- and IOT-Based Smart Homes and Their

Extension to Smart Buildings. Sensors, 15(5), 10350-10379.

Hightower, J., y Borriello, G. (2001). Location systems for ubiquitous computing.

Computer, 34(8), 57-66.

Hill, J., Horton, M., Kling, R. y Krishnamurthy, L. (2004). The platforms enabling

wireless sensor networks. Communications of the ACM, 47(6), 41-46.

Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H. y Wasle, E. (2008). GPS. GNSS-Global

Navigation Satellite Systems: GPS, GLONASS, Galileo, and more. Viena:Springer.

Huaita, A. (2017). Análisis de la eficiencia de un sistema inalámbrico aplicado a

la monitorización de una estación móvil mediante una estación base. http://repositorio.unsa.edu.pe/bitstream/handle/UNSA/5050/ITMhubeaa.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Inzunza, J. C. (2019). Meteorología descriptiva. Concepción: Universidad de Concepción.

Jenkins, J. D. (1982). Prototyping: The new paradigm for systems development.

Management Information Systems, 6(3), 29-44.

Jesús Martín Talavera, L. E. (2017). Review of IoT applications in agro-industrial

and environmental fields. Computers and Electronics in Agriculture, 142(Part A),

-297.

Johann, S., Moreira, M., HeckNey, L., Calazans N. y Hessel, F. (2016). A processor

for IoT applications: An assessment of design space and trade-offs. Microprocessors and Microsystems, 42, 156-164.

Jose Escribano Vega, M. A. (2016). Implementación de una estación meteorológica con Arduino. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia.

Kazem Sohraby, D. M. (2007). Wireless Sensor Networks: Technology, protocols, and applications. Nueva Jersey: John Wiley & Sons.

Keane, J. F. y Carr, S. (2013). A brief history of early unmanned aircraft. Johns

Hopkins Apl Technical Digest, 32(3), 558-571.

keiiti Aki, P. R. (2002). Quantitative Seismology. Sausalito: University Science Books.

Krishnamachari, B., Estrin, D. y Wicker, S. (2002). Modelling data-centric routing

in wireless sensor networks. En IEEE infocom (vol. 2, pp. 39-44). Los Ángeles:

University of Southern California.

Krishnamachari, B., Estrin, D. y Wicker, S. (2002). Modelling data-centric routing in wireless sensor networks. En IEEE infocom (vol. 2, pp. 39-44). https://www.researchgate.net/publication/215619101_Modeling_Data-Centric_Routing_in_Wire-less_Sensor_Networks

Kureshi, I., Theodoropoulos, G., Mangina, E., O’Hare, G. y Roche, J. (2015). Towards an info-symbiotic decision support system for disaster risk management. En IEEE/ACM 19th International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT). https://ieeexplore.ieee.org/document/7395918

Lazarescu, M. T. (2013). Design of a WSN platform for long-term environmental

monitoring for IoT applications. IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, 3(1), 45-54.

Mahdavinejad, M. S., Rezvan, M., Barekatain, M. y Adibi, P. (2017). Machine

learning for Internet of Things data analysis: A survey. https://www.researchgate.net/publication/320393191_Machine_learning_for_Internet_of_Things_data_analysis_A_survey

Mainwaring, A., Polastre, J., Szewczyk, R., y Culler, D. (2002). WSNs for habitat

monitoring https://www.researchgate.net/publication/2545990_Wireless_

Sensor_Networks_for_Habitat_Monitoring

Maksimović, V. V. (2014). Raspberry Pi as a Wireless Sensor node: Performances

and constraints. 37th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (pp. 1013-1018). Opatija: IEEE.

Martins Dias, G. (2016). Using data prediction techniques to reduce data transmissions in the IoT. IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (pp. 331-335). Reston: IEEE Explore.

Mejía, R. (marzo de 2016). ¿Se está promoviendo la inversión agrícola en Colombia? Revista Nacional de Agricultura, 969. https://sac.org.co/se-esta-promoviendo-la-inversion-agricola-en-colombia/

MohdFauzi, O. y Khairunnisa, S. (2012). Wireless Sensor Network Applications: A

study in environment monitoring system. Procedia Engineering, 41, 1204-1204.

https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.07.302

Molisch, A., Balakrishnan, K., Cassioli, D., Chong, C. C., Emami, S., Fort, A., Karedal, J., Kunisch, J., Schantz, H., Schuster, U. y Siwiak, K. (2004). IEEE 802.15.4a channel model - Final report. http://www.ieee802.org/15/pub/04/15-04-0662-02-004a-channel-model-final-report-r1.pdf

Morales, M. (2016, 23 de mayo). El 65.8% de la tierra apta para sembrar en Colombia no se aprovecha. https://www.eleconomista.net/actualidad/El-65.8-de-la-tierra-apta-para-sembrar-en-Colombia-no-se-aprovecha-20160524-0048.html

Nagamitsu, S., Aida, H., Okunishi, R., Motoya, Y. y Miki, M. (2014). Time synchronization protocol using lighting control for wireless sensor network. En 2014 International Conference on Wireless Networks (ICWN2014) (pp. 10-16).

Nechibvute, A., Chawanda, A., y Luhanga, P. (2012). Piezoelectric energy harvesting devices: An alternative energy source for wireless sensors. Smart Materials Research, 2012, 1-13.

Nilsson, N. J. (1984). shakey the robot. Menlo Park: SRI International.

Niu, J., Cheng, L., Gu, Y., Shu, L., y Das, S. K. (2013). R3E: Reliable reactive routing

enhancement for wireless sensor networks. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(1), 784-794.

Oficina de Información Científica y Tecnológica para el Congreso de la Unión (2018). Agricultura de Precisión. https://www.foroconsultivo.org.mx/INCyTU/documentos/Completa/INCYTU_18-015.pdf

Olyazadeh, R., Aye, Z. C., Jaboyedoff, M. y Derron, M. H. (2016). Prototype of an

open-source web-GIS platform for rapid disaster impact assessment. Spatial Information Research, 24(3), 203-210.

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO)

(2017). Concentración y extranjerización de tierras productivas en Colombia. Bogota: FAO.

Pawula, R. (1981). On the theory of error rates for narrow-band digital FM. IEEE

Transactions on Communications, 29(11), 1634-1643.

Peng, R. y Sichitiu, M.. (2006). Angle of arrival localization for wireless sensor networks. En 3rd Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks. https://ieeexplore.ieee.org/document/4068140

Pinto, A., Bonivento, A., Sangiovanni-Vincentelli, A. L., Passerone, R. y Sgroi, M.

(2004). System level design paradigms: Platform-based design and communication synthesis. En Proceedings of the 41st Annual Design Automation Conference (pp.537-563). https://doi.org/10.1145/996566.1142982

Pinto, A., Bonivento, A., Sangiovanni-Vincentelli, A. L., Passerone, R. y Sgroi, M.

(2004, June). System level design paradigms: Platform-based design and communication synthesis. En Proceedings of the 41st annual Design Automation Conference (pp. 537-563).

Poellabauer, W. D. (2010). Fundamentals of Wireless Sensor Networks: Theory and Practice. Chichester: John Wiley & Sons.

Ponticelli, R. (2011). Sistema de exploración de terrenos con robots móviles: aplicación en tareas de detección y localización de minas antipersonas. https://eprints.ucm.es/12318/1/T32658.pdf

Portafolio (2017, 29 de julio). Colombia quiere convertirse en una potencia agroindustrial. https://www.portafolio.co/economia/colombia-quiere-convertirse-en-una-potencia-agroindustrial-508227

PRAA Perú (2013). Variabilidad climática: percepciones e impacto en los cultivos de papa y maíz amiláceo en la subcuenca del río Shullcas, Junin. Lima: Ministerio de Ambiente. REST (2019). Rest API Tutorial. https://restfulapi.net/

Saigua, S. F. y Villafuerte, M. V. (2014). Evaluación de las topologías físicas de WSN mediante la implementación de un prototipo de medición de variables ambientales para el G.E.A.A. – ESPOCH (tesis de pregrado). Riobamba: Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3241

Sandoval, D. (2015). Estado del arte del IoT aplicado a la geotecnia (tesis de pregrado). Bogotá: Universidad Católica de Colombia. https://repository.ucatolica.edu.co/ bitstream/10983/4202/1/Estado-del-arte-del-IoT-aplicado-a-la-geotecnia.pdf

Savvides, A., Han, C. C. y Strivastava, M. B. (2001). Dynamic fine-grained localization in ad-hoc networks of sensors. En Proceedings of the 7th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (pp. 166-179).

Schurgers, C., Tsiatsis, V., Ganeriwa, S. y Srivastava, M. (2002). Optimizing sensor networks in the energy-latency-density design space. IEEE Transactions on Mobile Computing, 1(1), 70-80.

Seah, W., Ang Eu, Z. y Pink Tan, H.(2009). Wireless Sensor Networks Powered by

Ambient Energy Harvesting (WSN-HEAP) – Survey and Challenges. 2009 1st

International Conference on Wireless Communication, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems Technology (pp. 1-5). Aalborg: IEEE Explore.

Serrat, O. (2009). The SCAMPER Technique. Knowledge Solutions, 33, 311-314.

Shad Roundy, P. K. (2002). Micro-electrostatic vibration-to-electricity converters.

ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition (pp. 1-10). New Orleans: ASME.

Shanmuganthan, S. (2008). Sensor data acquisition for climate change modelling. WSEAS TRANSACTIONS on Circuits & Systems, 942-952.

Sharma, R. y Malhotra, S. (2015). Approximate point in triangulation (APIT)

based localization algorithm in wireless sensor network. International Journal for Innovative Research in Science & Technology, 2, 39-42.

Shellhammer, S. (2000). Packet Error Rate of an IEEE 802.11 WLAN in the Presence of Bluetooth. IEEE P802, 15, 15-00.

Singh, Y. (2012). Comparison of Okumura, Hata and COST-231 models on the basis fo path loss and signa strenght. International Journal of Computer Applications, 59(11), 37-41.

SMC (2017). FMS-200 Módulo de Formación 7: Sensores industriales. SMC International Training.

Stansfield, R. (1947). Statistical theory of DF fixing. Journal of IEE, 14, 762-770.

Suárez, C., Gaona-García, P., Montenegro-Marín, C. y Parra, J. (2018). IOT quality

of service based in link channel optimization in Wireless Sensor Networks. En 2018 IEEE International Conference on Smart Internet of Things (SmartIoT) (pp. 172-177).IEEE.

T. Hasegawa, H. H. (2011). Industrial wireless standardization - Scope and implementation of ISA SP100 standard. En SICE Annual Conference 2011 (pp. 2059-2064). Tokyo: IEEE.

Th. Arampatzis, J. L. (2005). A Survey of Applications of Wireless Sensors and

Wireless Sensor Networks. En Proceedings of the 13th Mediterranean Conference on Control and Automation (pp. 719-724). http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/downloaddoi=10.1.1.192.6122&rep=rep1&type=pdf

Tomé, C. (2016). La velocidad de las ondas electromagnéticas y la naturaleza de la luz. https://culturacientifica.com/2016/07/26/la-velocidad-las-ondas-electro-

magneticas-la-naturaleza-la-luz/

Torresan, S. C. (2016). DESYCO: A decision support system for the regional risk

assessment of climate change impacts in coastal zones. Ocean and Coastal Management, 120, 49-63.

Ubaldi, B. (2013). Open government data: Towards empirical analysis of open government data initiatives. OECD, 1-60.

Universidad Distrital Franciso José de Caldas (2018, 31 de octubre). Bosque de paz Aquitania - Antioquia - RITA. https://rita.udistrital.edu.co/bosqueaquitania/#/monitoreo

Universidad Nacional de Colombia (2015, 30 de diciembre). Envejecimiento de

habitantes rurales, otro freno al desarrollo del campo. https://agenciadenoticias.unal.edu.co/detalle/article/envejecimiento-de-habitantes-rurales-otro-freno-al-desarrollo-del-campo.html

Valdez, L. (2014). A Study On The Wireless Sensor Networks. Twelfth LACCEI Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology (pp. 1-8).

Vanegas, M. (2018, 25 de diciembre). Colombia tiene potencial para ser una despensa de alimentos en el mundo. Semana. https://www.semana.com/contenidos-editoriales/hay-campo-para-la-paz/articulo/colombia-como-despensa-de-alimentos-del-mundo/565788

Vereecken, H., Kamai, T., Harter, T., Kasteel, R., Hopmans, J. y. Vanderborght, J.

(2007). Explaining soil moisture variability as a function of mean soil moisture:

A stochastic unsaturated flow perspective. Geophysical Research Letters, 34, 1-6.

Villa, V., Paltinieri, N., Khan, F. y Cozzani, V. (2016). Towards dynamic risk analysis: A review of the risk assessment approach and its limitations in the chemical process industry. Safety Science, 89, 77-93.

Villón Valdiviezo, D. (2011). Diseño de una red de sensores inalámbrica para agricultura de precisión (tesis de pregrado). Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú.

Waharte, S., Boutaba, R., Iraqi, Y. e Ishibashi, B. (2006). Routing protocols in

wireless mesh networks: challenges and design considerations. Multimedia tools and Applications, 29(3), 285-303.

Waltenegus Dargie, C. P. (2010). Fundamentals Of wireless Sensor Networks. En C.P. Waltenegus Dargie, Fundamentals Of wireless Sensor Networks (p. 249). West Sussex: Willey.

Werner-Allen, G., Lorincz, K., Welsh, M., Marcillo, O., Johnson, J., Ruiz, M. y

Lees, J. (2006). Deploying a wireless sensor network on an active volcano. IEEE

Internet Computing, 2006, 18-25.

Western, A. W., Zhou, S. L., Grayson, R. B., McMahon, T. A., Blöschl, G., y Wilson,

D. J. (2004). Spatial correlation of soil moisture in small catchments and its

relationship to dominant spatial hydrological processes. Journal of Hydrology,

(1-4), 113-134.

Wollschlaeger, M. y Thilo, S. (2017). The future of industrial communication:

Automation networks in the era of the Internet of Things and Industry 4.0. IEEE

Industrial Electronics Magazine, 11(1), 17-27.

X. Mao, J. J. (2010). Wireless channel modeling methods: Classification, comparison and application. 5th International Conference on Computer Science & Education (pp.1669-1673). Hefei: IEEE.

Xu, J., Liu, W., Lang, F., Zhang, Y. y Wang, C. (2010). Distance measurement model based on RSSI in WSN. Wireless Sensor Network, 2(8), 606.

Yan, Y., Li, S., Zhang, R., Lin, F., Wu, R., Lu, Q. y Wang, X. (2009). Rapid prototyping and manufacturing technology: principle, representative technics, applications, and development trends. Tsinghua Science and Technology, 14(S1), 1-12.

Zekavat, M. J. (2015). Time of Arrival Estimation in Wireless Sensor Networks via

OFDMA. 015 IEEE 82nd Vehicular Technology Conference (pp. 1-5). Boston: IEEE

Explore.

Zhang, H., Arora, A., Choi, Y. R., y Gouda, M. G. (2007). Reliable bursty convergecast in wireless sensor networks. Computer Communications, 30(13), 2560-2576.

Cubierta

Descargas

Publicado

November 30, 2020

Licencia

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Detalles sobre esta monografía

ISBN-13 (15)

978-958-787-256-9
Loading...