Introduzione

Dispositivi elettronici portatili come smartphone, laptop, sensori e smartwatch possono essere collegati per formare una rete di sensori wireless. In tali reti, un dispositivo centrale è configurato per elaborare i segnali ricevuti dai dispositivi di misurazione remoti. In tali occasioni, questi dispositivi, che campionano quantità fisiche o parametri fisiologici, possono essere indossabili ed essere a contatto con il corpo dell’utente. Questi dispositivi, in generale, registrano i parametri fisici di una persona e li inviano a un dispositivo centrale per l’elaborazione dei dati. Pertanto, i dati raccolti da diverse fonti devono essere sincronizzati per fornire informazioni significative. Tuttavia, le prestazioni della connessione da dispositivo centrale a dispositivo remoto possono essere influenzate nel tempo da fattori quali carichi di lavoro del sistema operativo, temperatura e problemi del protocollo wireless, causando così un disallineamento dei dati ricevuti poiché la sincronizzazione tra i dispositivi è influenzata . Queste discrepanze sono in genere difficili da identificare, poiché dipendono fortemente dalla tecnologia wireless utilizzata e dall’elettronica interna sia del dispositivo centrale che dei nodi remoti; quindi, difficile da prevenire/compensare in generale.

Caratteristiche Tecniche

Gli inventori hanno scoperto che sincronizzando centralmente la trasmissione di comandi wireless dal nodo centrale ai dispositivi periferici di una rete wireless, utilizzando una rete neurale addestrata ad-hoc sul collegamento wireless, sono in grado di contrastare i problemi che possono derivare dall’asincronizzazione di dispositivi sulla stessa rete. Il metodo consiste in una pluralità di dispositivi periferici e un dispositivo centrale che esegue una sequenza di cicli di operazioni. Ad ogni ciclo di operazioni è associata una marca temporale di riferimento (orologio) del dispositivo centrale. I dispositivi periferici ricevono ciascuno una serie di istruzioni per determinare il ritardo (se presente). Grazie all’apprendimento automatico, si prevede che gli errori di latenza del collegamento wireless consentano la ricezione dei dati all’unisono nel sistema.

Possibili Applicazioni

• Wireless Sensor Networks;
• Dispositivi indossabili;
• Dispositivi di misurazione a distanza.

 

Vantaggi

• Monitoraggio in tempo reale dello scambio di informazioni;
• Fornisce uno stato della rete wireless.