Compressed Sensing in Vibration Monitoring Wireless Sensor Network - (:unkn) unknown (Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora), 2026)
Muestreo comprimido en red inalámbrica de sensores para monitorización de vibración en puentes
Over 70% of the bridges in Costa Rica have critical elements in the structure. Wireless sensor networks have been used for structural monitoring because of their short installation time and low economic cost due to the lack of wiring. In this research is presented a wireless sensor network which uses a compressed sensing algorithm for vibration monitoring on bridges. The network design is proposed expecting data integrity and energy harvesting. The algorithm performs downsampling by coder-decoder pairs. The selected pair is conditional encoder and predictive decoder because this combination has elements in common that can shared to get better estimates in few steps. Two coder-decoder pairs variants are presented: variable-fixed and fixed-variable. The first one proposes a constant factor compression during each sampling period while the second presents variable compression that depends of the signal behavior over time. After an experimental test using Waspmotes the fixed-variable variant has a 56.58% reduction of power consumption by introducing a maximum error ± 0.00195g and compress in 52.44% the amount of samples. This algorithm increased the network energy autonomy from 17 hours to 26.5 hours. Through mathematical analysis, the variable-fixed technique reduces in 74.81% the power consumption in sensing nodes transmissions and decrease in 90% the number of samples.
Un 70% de los puentes de Costa Rica presentan elementos críticos en la estructura. Las redes inalámbricas de sensores han sido utilizadas para la monitorización de estructuras debido al bajo tiempo de instalación y costo económico ya que el sistema no requiere alambrado. En este documento se presenta una red inalámbrica de sensores capaz de ejecutar algoritmos de muestreo comprimido para medir la vibración en puentes. El diseño de la red se plantea buscando integridad en los datos y un reducido consumo energético. El algoritmo realiza submuestreo mediante pares codificador-decodificador en el protocolo de comunicación. El par seleccionado es codificador condicional y decodificador predictivo. Esta combinación presenta elementos en común que se pueden compartir para obtener mejores estimaciones en pocos pasos. Se presentan dos variantes del par codificador-decodificador: variable-fijo y fijo-variable. El primer caso propone una compresión de factor constante durante cada período de muestreo mientras que el segundo una compresión variable en función del comportamiento de la señal en el tiempo. Tras una prueba experimental con Waspmotes se obtuvo que la variante fijo-variable presenta una reducción del 56.58% de consumo de potencia introduciendo un error máximo de ±0.00195g y una compresión del 52.44% de muestras. Con ello la red aumentó su autonomía energética de 17 horas a 26 horas y media. Mediante un análisis matemático la técnica variable-fijo presenta una reducción a lo sumo de 74.81% de consumo de potencia en transmisiones de los nodos sensores y compresión de un 90% de muestras como máximo.
Keywords: Bridge Vibration Monitoring; Compressed Sensing; Conditional Coder; Downsampling; Predictive Decoder; Waspmote; Wireless Sensor Networks; Codificador Condicional; Decodificador Predictivo; Monitorización de Vibración en Puentes; Muestreo Comprimido; Redes Inalámbricas de Sensores; Submuestreo; Waspmote