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.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.6
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pp.339-345
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2013
This paper addresses the system lifetime maximization algorithm in multi-hop sensor network system. A multi-hop sensor network consists of many battery-driven sensor nodes that collaborate with each other to gather, process, and communicate information using wireless communications. As sensor-driven applications become increasingly integrated into our lives, we propose a energy-aware scheme where each sensor node transmits informative data with adaptive data rate to minimize system energy consumption. We show the optimal data rate to maximize the system lifetime in terms of remaining system energy. Furthermore, the proposed algorithm experimentally shows longer system lifetime in comparison with greedy algorithm.
The multi-hop wireless sensor network (WSN) suffers from energy limitation and eavesdropping attacks. We propose a simple and energy-efficient convergecast mechanism using inter-flow random linear network coding that can provide confidentiality to the multi-hop WSN. Our scheme consists of two steps, constructing a logical tree of sensor nodes rooted at the sink node, with using the Bloom filter, and transmitting sensory data encoded by sensor nodes along the logical tree upward to the sink where the encoded data are decoded according to our proposed multi-hop network coding (MHNC) mechanism. We conducted simulations using OMNET++ CASTALIA-3.3 framework and validated that MHNC outperforms the conventional mechanism in terms of packet delivery ratio, data delivery time and energy efficiency.
Recent application range of sensor networks is becoming diverse. It means collected sensor data types are becoming diverse too. These sensor data have their own characteristics. Thus achieving energy efficiency, existing sensor network management policy consider their own characteristics. However, it is inefficient to apply the existing network management schemes for controlling such kind of data at the same time. Because, existing network management schemes considered one type of data only. Therefore, we propose a novel routing scheme that is able to efficient energy conservation through effective data controlling on multi-sensor application environment.
Energy efficiency, low latency and scalability for wireless sensor networks are important requirements, especially, the wireless sensor network consist of a large number of sensor nodes should be minimized energy consumption of each node to extend network lifetime with limited battery power. An efficient algorithm and energy management technology for minimizing the energy consumption at each sensor node is also required to improve transfer rate. Thus, this paper propose no-overlap multi-pass protocol provides for sensor data transmission in the wireless sensor network environment. The proposed scheme should minimize network overhead through reduced a sensor data translation use to searched multi-path and added the multi-path in routing table. Proposed routing protocol may minimize the energy consumption at each node, thus prolong the lifetime of the sensor network regardless of where the sink node is located outside or inside the received signal strength range. To verify propriety proposed scheme constructs sensor networks adapt to current model using the real data and evaluate consumption of total energy.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.1
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pp.12-16
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2013
Sensor network is one of the strongest technologies for various applications including home automation, surveillance system and monitoring system. To ensure secure and robust network communication between sensor nodes, plain-text should be encrypted using encryption methods. However due to their limited computation power and storage, it is difficult to implement public key cryptography, including elliptic curve cryptography, RSA and pairing cryptography, on sensor networks. However, recent works have shown the possibility that public key cryptography could be made available in a sensor network environment by introducing the efficient multi-precision multiplication method. The previous method suggested a broad rule of multiplication to enhance performance. However, various features of sensor motes have not been considered. For optimized implementation, unique features should be handled. In this paper, we propose a fully optimized multiplication method depending on a different specification for sensor motes. The method improves performance by using more efficient instructions and general purpose registers.
In wireless sensor networks, sensor nodes have a short transmission range and data is transferred from source to destination node using the multi-hop transmission. Sensor nodes are powered by battery and the link qualities are different, and the routing protocol in the wireless sensor network is one of the important technical issues. Multipath routing was proposed to reduce the data congestion and increase data throughput. In the multipath routing, however, each path can be interfered by the other path, and it can aggravate network performance. In this paper, we propose the multipath routing scheme for multi-rate wireless sensor networks. The multipath routing selects transmission paths to minimize transmission delay and path interference.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.12
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pp.100-108
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1995
The In-process minitoring of the chatter vibration is necessarily required to an automatic manufacturing system. In this study, we constructed a multi-sensing system using tool dynamoneter, accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for a more credible detection of chatter vibration. And a new approach using a multiple neural network to extract the features of multi-sensor for the recognition chatter vibration is proposed. With the Back-propagation training process, the neural network memorize and classify the features of multi-sensor signals. As a result, it is shown by multiple neural network that the chatter vibration can be monitored accurately, and it can be widely used in practical unmanned system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.8
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pp.780-786
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2012
Surveillance has become one of promising application areas of wireless sensor networks which allow for pervasive monitoring of concerned environmental phenomena by facilitating context awareness through sensor fusion. Existing systems that depend on a postmortem context analysis of sensor data on a centralized server expose several shortcomings, including a single point of failure, wasteful energy consumption due to unnecessary data transfer as well as deficiency of scalability. As an opposite direction, this paper proposes an energy-efficient distributed context-aware surveillance in which sensor nodes in the wireless sensor network collaborate with neighbors in a distributed manner to analyze and aware surrounding context. We design and implement multi-modal sensor stations for use as sensor nodes in our wireless sensor network implementing our distributed context awareness. This paper presents an initial experimental performance result of our proposed system. Results show that multi-modal sensor performance of our sensor station, a key enabling factor for distributed context awareness, is comparable to each independent sensor setting. They also show that its initial performance of context-awareness is satisfactory for a set of introductory surveillance scenarios in the current interim stage of our ongoing research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.4
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pp.344-365
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2009
The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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