무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.
Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1873-1893
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2023
The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.
Offering of different attractive opportunities by different wireless technologies trends the convergence of heterogeneous networks for the future wireless communication system. To make a seamless handover among the heterogeneous networks, the optimization of the power consumption, and optimal selection of interface are the challenging issues. The access of multi interfaces simultaneously reduces the handover latency and data loss in heterogeneous handover. The mobile node (MN) maintains one interface connection while other interface is used for handover process. However, it causes much battery power consumption. In this paper we propose an efficient interface selection scheme including interface selection algorithms, interface selection procedures considering battery power consumption and user mobility with other existing parameters for overlaying networks. We also propose a priority based network selection scheme according to the service types. MN‘s battery power level, provision of QoS/QoE and our proposed priority parameters are considered as more important parameters for our interface selection algorithm. The performances of the proposed scheme are verified using numerical analysis.
무선센서네트워크의 효율적인 에너지 사용과 개별 노드의 수명 증가는 센서 네트워크의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이며 많은 라우팅 프로토콜들이 네트워크 수명을 최대화하기 위해 개발되고 있다. 특히 Wendi Heinzelman에 의해 제시된 LEACH프로토콜은 간단하고 효율적인 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜로 잘 알려져 있다. 그러나 LEACH프로토콜은 총 데이터 전송 량이 불규칙한 네트워크에서 효율이 떨어지게 되므로 클러스터의 안정도가 낮아지게 된다. 그러므로 본 논문에서는 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜에서 개선된 확률적 클러스터 헤드선출 방법을 제안한다. LEACH프로토콜과 HEED프로토콜에 대해 조사해보고 LEACH프로토콜에 새로운 확률적 클러스터 헤드 선출방법을 적용하고 비교하여 개선된 점을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2140-2156
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2023
The Wireless Sensor Network (WSN), is constructed out of teeny-tiny sensor nodes that are very low-cost, have a low impact on the environment in terms of the amount of power they consume, and are able to successfully transmit data to the base station. The primary challenges that are presented by WSN are those that are posed by the distance between nodes, the amount of energy that is consumed, and the delay in time. The sensor node's source of power supply is a battery, and this particular battery is not capable of being recharged. In this scenario, the amount of energy that is consumed rises in direct proportion to the distance that separates the nodes. Here, we present a Hybrid Firefly Glow-Worm Swarm Optimization (HF-GSO) guided routing strategy for preserving WSNs' low power footprint. An efficient fitness function based on firefly optimization is used to select the Cluster Head (CH) in this procedure. It aids in minimising power consumption and the occurrence of dead sensor nodes. After a cluster head (CH) has been chosen, the Glow-Worm Swarm Optimization (GSO) algorithm is used to figure out the best path for sending data to the sink node. Power consumption, throughput, packet delivery ratio, and network lifetime are just some of the metrics measured and compared between the proposed method and methods that are conceptually similar to those already in use. Simulation results showed that the proposed method significantly reduced energy consumption compared to the state-of-the-art methods, while simultaneously increasing the number of functioning sensor nodes by 2.4%. Proposed method produces superior outcomes compared to alternative optimization-based methods.
본 논문은 여러 개의 다중 메트릭을 이용하여 경로 선택을 수행하는 문제에 대해 연구했다. 현재 인터넷에서의 라우팅은 하나의 메트릭을 이용하여 경로선택을 수행하고 있으며, 하나의 메트릭에 의해 선택된 경로는 하나의 요구사항만을 충족시켜 줄 수 있는 best-effort 서비스이다. 여러 서비스 품질(QoS)을 요구하는 콜에 대해 만족시켜주기 위해서는 경고가 여러 제한에 걸리게 된다. 많은 경우에 경로 선택문제라는 것은 NP-complete이다. 본 논문에서는 지연 메트릭에 기반을 두고 네트워크 자원에 대한 정보에 영향을 받는 비용 메트릭을 이용한 widest-least cost 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 다중의 메트릭을 이용하는 라우팅 알고리즘으로써 트래픽 분산 능력을 갖고 있어서, 네트워크 링크가 부하가 적을 때는 최소거리 경로를 선택하도록 하는 것이고, 네트워크 부하가 클 경우에는 트래픽 엔지니어링이 수행되어 트래픽을 다른 경로로 이동시키도록 하는 것이 목표이다. 이러한 결과는 다른 알고리즘과의 실험 결과를 통해 비교하였다.
Establishment of an efficient routing technique in multiple-input-multiple-output (MIMO) based mobile ad hoc network (MANET) is a new challenge in wireless communication system to communicate in a complex terrain where permanent infrastructure network implementation is not possible. Due to limited power of mobile nodes, a minimum power consumed routing (MPCR) algorithm is developed which is an integration of cooperative transmission process. This algorithm select relay node and support short distance communication. The performance analysis of proposed routing algorithm increased signal to noise interference ratio (SNIR) resulting effect of cooperative transmission. Finally performance analysis of the proposed algorithm is verified with simulated result.
Cognitive radio (CR) has been proposed to solve the spectrum utilization problem by dynamically exploiting the unused spectrum. In CR networks, a spectrum selection scheme is an important process to efficiently exploit the spectrum holes, and an efficient channel allocation scheme must be designed to minimize interference to the primary network as well as to achieve better spectrum utilization. In this paper, we propose a multichannel selection algorithm that uses spectrum hole prediction to limit the interference to the primary network and to exploit channel characteristics in order to enhance channel utilization. The proposed scheme considers both the interference length and the channel capacity to limit the interference to primary users and to enhance system performance. By using the proposed scheme, channel utilization is improved whereas the system limits the collision rate of the CR packets.
Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way, since their energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor networks. In this paper, we introduce a clustering protocol with mode selection (CPMS) for wireless sensor networks. Our scheme improves the performance of BCDCP (Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) and BIDRP (Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol) routing protocol. In CPMS, the base station constructs clusters and makes the head node with the highest residual energy send data to the base station. Furthermore, we can save the energy of head nodes by using the modes selection method. The simulation results show that CPMS achieves longer lifetime and more data message transmissions than current important clustering protocols in wireless sensor networks.
센서네트워크에서는 다수의 유휴노드가 존재하며 네트워크의 이상행위 탐지는 이러한 유휴노드를 이용하여 구현될 수 있다. 최적화 문제로 정의된 탐지노드선정 문제에 대하여, 기존의 방법에서는 중앙처리방식의 유전자 알고리즘을 이용하였다. 본 논문에서는 최적 값으로의 수렴 성을 개선함과 동시에 에너지 효율성을 향상시키는 방법으로써 네트워크의 토폴로지 특성을 고려한 병렬유전자알고리즘을 이용한 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 최적 값으로의 수렴이 개선되었음과 에너지 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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