Machine Learning Aided Methods for Resilient Industrial Wireless Sensor Network

Le Wireless Sensor Network (WSN) possono essere definite come un’ infrastruttura composta da sensori/dispositivi in grado di calcolare comunicare e effettuare sensing sul ambiente che gli circonda processando e analizzando i dati in modo da reagire a eventi e fenomeni che possono occorrere durante la comunicazione. Questo motiva un enorme effort nella ricerca, standardizzazione e investimento industriale in questo campo, nell’ultimo decennio. L’uso delle WSN nell’ambiente industriale è soggetto a diverse problematiche, dovuto all’ostilità dell’ambiente, come rumore, shadwoing, multi-percorso e interferenze. Nel nostro progetto, proponiamo un meccanismo basato sulle condizioni di propagazione del canale e algoritmi di machine learning che ci permettono di classificare lo stato del canale (LOS o NLOS) e migliorare qualità, sicurezza e in particolar modo l’affidabilità del sistema radio link da noi esaminato in differenti ambienti.