With the recent advances in Micro Electro Mechanical System (MEMS) technology, low cost and low power consumption wireless micro sensor nodes have become available. However, energy-efficient routing is one of the most important key technologies in wireless sensor networks as sensor nodes are highly energy-constrained. Therefore, many researchers have proposed routing protocols for sensor networks, especially cluster-based routing protocols, which have many advantages such as reduced control messages, bandwidth re-usability, and improved power control. Some protocols use information on the locations of sensor nodes to construct clusters efficiently. However, it is rare that all sensor nodes know their positions. In this article, we propose another cluster-based routing protocol for sensor networks. This protocol does not use information concerning the locations of sensor nodes, but uses the remaining energy of sensor networks and the desirable number of cluster heads according to the circumstances of the sensor networks. From performance simulation, we found that the proposed protocol shows better performance than the low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH).
As one of the most important requirements for wireless sensor networks, prolonging network lifetime can be realized by minimizing energy consumption in cluster heads as well as sensor nodes. While most of the previous researches have focused on the energy of sensor nodes, we devote our attention to cluster heads because they are most dominant source of power consumption in the cluster-based sensor networks. Therefore, we seek to minimize energy consumption by minimizing the maximum(MINMAX) energy dissipation at each cluster heads. This work requires energy-efficient clustering of the sensor nodes while satisfying given energy constraints. In this paper, we present a constraint satisfaction modeling of cluster-based routing in a heterogeneous sensor networks because mixed integer programming cannot provide solutions to this MINMAX problem. Computational experiments show that substantial energy savings can be obtained with the MINMAX algorithm in comparison with a minimum total energy(MTE) strategy.
The previous works in sensor networks security have focused on the aspect of confidentiality, authentication and integrity based on cryptographic primitives. There has been no prior work to assess the survivability in systematic way. Accordingly, this paper presents a survivability model of wireless sensor networks using software rejuvenation for dual adaptive cluster head. The survivability model has state transition to reflect status of real wireless sensor networks. In this paper, we only focus on a survivability model which is capable of describing cluster head compromise in the networks and able to switch over the redundant cluster head in order to increase the survivability of that cluster. Second, this paper presents how to enhance the survivability of sensor networks using software rejuvenation methodology for dual cluster head in wireless sensor network. We model and analyze each cluster as a stochastic process based on Semi Markov Process (SMP) and Discrete Time Markov Chain (DTMC). The proof of example scenarios and numerical analysis shows the feasibility of our approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.224-242
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2010
Data routing in wireless sensor networks must be energy-efficient because tiny sensor nodes have limited power. A cluster-based hierarchical routing is known to be more efficient than a flat routing because only cluster-heads communicate with a sink node. Existing hierarchical routings, however, assume unrealistically large radio transmission ranges for sensor nodes so they cannot be employed in real environments. In this paper, by considering the practical transmission ranges of the sensor nodes, we propose a clustering and routing method for hierarchical sensor networks: First, we provide the optimal ratio of cluster-heads for the clustering. Second, we propose a d-hop clustering scheme. It expands the range of clusters to d-hops calculated by the ratio of cluster-heads. Third, we present an intra-cluster routing in which sensor nodes reach their cluster-heads within d-hops. Finally, an inter-clustering routing is presented to route data from cluster-heads to a sink node using multiple hops because cluster-heads cannot communicate with a sink node directly. The efficiency of the proposed clustering and routing method is validated through extensive simulations.
무선 센서 네트워크는 제한된 자원을 가지고 특정한 지역에 임의로 뿌려진 센서 노드가 자가 구성적으로 형성하는 네트워크를 말한다. 센서 네트워크의 확장성(scalability), 로드 밸런싱(load balancing) 그리고 네트워크 라이프타임(network lifetime)을 보장하기 위해서 네트워크를 지역적으로 관리하는 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 이전의 클러스터링 알고리즘에서 클러스터 헤드를 선정할 때 노드의 위치 및 에너지를 알아내기 위해 추가적인 통신비용이 발생하고, 클러스터 간 불균형이 클러스터 헤드에게 과부하를 유발한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 추가적인 통신비용과 클러스터 불균형을 고려하는 새로운 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실험결과를 통해 기존의 방법보다 에너지 측면에서 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들 간의 에너지 소비 불균형을 개선하여 무선 센서 네트워크의 전체적인 수명을 연장할 수 있는 클러스터링 기법들을 제안한다. 무선 센서 네트워크의 생성 단계에서 무선 센서 네트워크의 에너지 소모를 줄이기 위해서 센서 노드들의 밀도에 따라 클러스터 헤더를 선출하여 클러스터를 형성한다. 그 이후 센서 네트워크가 활성화되는 동안 센서 노드들 간의 에너지 불균형을 개선하기 위하여 에너지 소모량을 추정한 후 릴레이 기반으로 다음 라운드의 클러스터 헤더를 선출한다.
센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다.
Sensors have limited resources in sensor networks, so efficient use of energy is important. In order to use the energy of the sensor node efficiently, researches applying mobile sink to the sensor network have been actively carried out. The sink node moves the sensor network, collects data from each sensor node, which spread the energy concentrated around the sink node, thereby extending the entire life cycle of the network. But, when the sink node moves, it requires a reset of the data transmission path, which causes a lot of control messages and delays. In this paper, we propose a CMS(Cluster-based Mobile Sink) method to support the movement of mobile sink in a cluster sensor environment. The proposed scheme minimizes an amount of control messages without resetting the routing paths of entire sensor networks by supporting the sink mobility path using the neighbor cluster list. And, it simplifies the routing path setup process by setting a single hop path between clusters without a gateway. The experiment results show that the proposed scheme has superior energy efficiency in processing and network structure, compared with existing clustering and mesh routing protocols.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1237-1255
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2014
In wireless sensor networks (WSNs), hierarchical clustering is an efficient approach for lower energy consumption and extended network lifetime. In cluster-based multi-hop communications, a cluster head (CH) closer to the sink is loaded heavier than those CHs farther away from the sink. In order to balance the energy consumption among CHs, we development a novel cluster-based routing protocol for corona-structured wireless sensor networks. Based on the relaying traffic of each CH conveys, adequate radius for each corona can be determined through nearly balanced energy depletion analysis, which leads to balanced energy consumption among CHs. Simulation results demonstrate that our clustering approach effectively improves the network lifetime, residual energy and reduces the number of CH rotations in comparison with the MLCRA protocols.
The wireless sensor networks have been extensively researched. One of the issues in wireless sensor networks is a developing energy-efficient clustering protocol. Clustering algorithm provides an effective way to extend the lifetime of a wireless sensor networks. In this paper, we proposed an energy efficient clustering scheme by adjusting group size. In sensor network, the power consumption in data transmission between sensor nodes is strongly influenced by the distance of two nodes. And cluster size, that is the number of cluster member nodes, is also effected on energy consumption. Therefore we proposed the clustering scheme for high energy efficiency of entire sensor network by controlling cluster size according to the distance between cluster header and sink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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