The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
무선 센서 망은 제한된 통신범위를 가지는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 따라서 직접 통신이 가능하지 않은 노드들 사이에는 다중 홉으로 통신하게 되며, 이는 패킷 전달의 신뢰성을 저하시킨다. 다중경로 라우팅과 기회 라우팅은 무선 센서 망에서 신뢰성을 보장하기 위한 대표적인 연구들이다. 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 작은 경우 효과적으로 신뢰성을 향상시키지만, 홉 수가 커질수록 성능이 급격히 떨어진다. 따라서 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 큰 대규모 무선 센서 망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 망에서 신뢰성 보장을 위한 기회적 다중경로 라우팅 방안을 제안한다. 서로 다른 특성 때문에 다중경로 라우팅과 기회 라우팅을 동시에 적용하는 것은 매우 어렵다. 제안방안은 구간 단위의 라우팅을 통해 두 방안을 동시에 적용함으로써 종단 간 신뢰성을 크게 향상시킨다. 또, 기회적 다중경로 라우팅을 통해 요구되는 신뢰성을 보장하기 위해 구간 신뢰성 개념을 제안한다. 각 구간에서의 신뢰성을 요구되는 종단 간 신뢰성보다 높게 설정함으로써 종단 간 신뢰성을 보장할 수 있다. 성능 평가 결과는 제안방안이 기존 방안에 비해 대규모 무선 센서 망에서의 신뢰성 보장에 더 적합함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.901-923
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2017
Efficient key distribution and management mechanisms as well as lightweight ciphers are the main pillar for establishing secure wireless sensor networks (WSN). Several symmetric based key distribution protocols are already proposed, but most of them are not scalable, yet vulnerable to a small number of compromised nodes. In this paper, we propose an efficient and scalable key management and distribution framework, named KMMR, for large scale WSNs. The KMMR contributions are three fold. First, it performs lightweight local processes orchestrated into upward and downward tiers. Second, it limits the impact of compromised nodes to only local links. Third, KMMR performs efficient secure node addition and revocation. The security analysis shows that KMMR withstands several known attacks. We implemented KMMR using the NesC language and experimented on Telosb motes. Performance evaluation using the TOSSIM simulator shows that KMMR is scalable, provides an excellent key connectivity and allows a good resilience, yet it ensures both forward and backward secrecy. For a WSN comprising 961 sensor nodes monitoring a 60 hectares agriculture field, KMMR requires around 2.5 seconds to distribute all necessary keys, and attains a key connectivity above 96% and a resilience approaching 100%. Quantitative comparisons to earlier work show that KMMR is more efficient in terms of computational complexity, required storage space and communication overhead.
무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.
In this paper, a multi-objective wireless sensor network configuration optimization method is proposed. The proposed method aims to determine the optimal information and lifespan wireless sensor network for structural health monitoring of large-scale infrastructures. In particular, cluster-based wireless sensor networks with multi-type of sensors are considered. To optimize the lifetime of the wireless sensor network, a cluster-based network optimization algorithm that optimizes the arrangement of cluster heads and base station is developed. On the other hand, based on the Bayesian inference, the uncertainty of the estimated parameters can be quantified. The coefficient of variance of the estimated parameters can be obtained, which is utilized as a holistic measure to evaluate the estimation accuracy of sensor configurations with multi-type of sensors. The proposed method provides the optimal wireless sensor network configuration that satisfies the required estimation accuracy with the longest lifetime. The proposed method is illustrated by designing the optimal wireless sensor network configuration of a cable-stayed bridge and a space truss.
센서네트워크가 넓은 영역에서의 환경 감시 혹은 u-City에서의 정보전송 등에 이용될 경우 노드 개수는 많이 증가하게 된다. 이 때 발생하는 문제점 중 하나는 역방향 전송 지연시간이 급격하게 늘어난다는 점이다. 이 논문 에서는 대규모 센서네트워크에서 역방향 패킷의 지연시간을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 지그비 방식과 비교할 때 에너지 소비는 지그비와 거의 비슷하면서도 지연시간을 90% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.
Recent advances in hardware and instrumentation technology have allowed the possibility of deploying very large sensor arrays on structures. Exploiting the huge amount of data that can result in order to perform vibration-based structural health monitoring (SHM) is not a trivial task and requires research into a number of specific problems. In terms of pressing problems of interest, this paper discusses: the design and optimisation of appropriate sensor networks, efficient data reduction techniques, efficient and automated feature extraction methods, reliable methods to deal with environmental and operational variability, efficient training of machine learning techniques and multi-scale approaches for dealing with very local damage. The paper is a result of the ESF-S3T Eurocores project "Smart Sensing For Structural Health Monitoring" (S3HM) in which a consortium of academic partners from across Europe are attempting to address issues in the design of automated vibration-based SHM systems for structures.
Monitoring large-scale civil engineering structures such as offshore platforms and high-large buildings requires a large number of sensors of different types. Innovative sensor data information technologies are very extremely important for data transmission, storage and retrieval of large volume sensor data generated from large sensor networks. How to obtain the optimal sensor set and placement is more and more concerned by researchers in vibration-based SHM. In this paper, a method of determining the sensor location which aims to extract the dynamic parameter effectively is presented. The method selects the number and place of sensor being installed on or in structure by through the tolerance domain statistical inference algorithm combined with second order sensitivity technology. The method proposal first finds and determines the sub-set sensors from the theoretic measure point derived from analytical model by the statistical tolerance domain procedure under the principle of modal effective independence. The second step is to judge whether the sorted out measured point set has sensitive to the dynamic change of structure by utilizing second order characteristic value sensitivity analysis. A 76-high-building benchmark mode and an offshore platform structure sensor optimal selection are demonstrated and result shows that the method is available and feasible.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권5호
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pp.277-283
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2019
In this paper, we propose a distributed fusion estimation for sensor networks using a receding horizon strategy. Communication channels were modelled as Markov jump systems, and a posterior probability distribution for communication channel characteristics was calculated and incorporated into the filter to allow distributed fusion estimation to handle path loss observation situations automatically. To implement distributed fusion estimation, a Kalman-Consensus filter was then used to obtain the average consensus, based on the estimates of sensors randomly distributed across sensor networks. The advantages of the proposed algorithms were then verified using a large-scale sensor network example.
Bennett, Peter J.;Soga, Kenichi;Wassell, Ian;Fidler, Paul;Abe, Keita;Kobayashi, Yusuke;Vanicek, Martin
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.619-639
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2010
There is increasing interest in using structural monitoring as a cost effective way of managing risks once an area of concern has been identified. However, it is challenging to deploy an effective, reliable, large-scale, long-term and real-time monitoring system in an underground railway environment (subway / metro). The use of wireless sensor technology allows for rapid deployment of a monitoring scheme and thus has significant potential benefits as the time available for access is often severely limited. This paper identifies the critical factors that should be considered in the design of a wireless sensor network, including the availability of electrical power and communications networks. Various issues facing underground deployment of wireless sensor networks will also be discussed, in particular for two field case studies involving networks deployed for structural monitoring in the Prague Metro and the London Underground. The paper describes the network design, the radio propagation, the network topology as well as the practical issues involved in deploying a wireless sensor network in these two tunnels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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