무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
에드 혹 네트워크의 각 무선 단말기는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 효율적인 에너지 사용에 관한 문제는 아주 중요하다. 시스템 수명을 연장하기 위해서는 단말 노드의 에너지 소비를 균형있게 유도하여 어느 특정 단말기의 에너지가 먼저 고갈되어 통신 단절을 초래하는 상황을 지연시켜야 한다. 또한 단말기 노드의 빈번한 이동 등으로 인해 신뢰성이 낮은 링크는 경로 설정시 고려해야 할 요소이다. 본 논문에서 제안하는 CMLR 방법은 잔여 에너지와 링크 에러율, 전송 소비 에너지를 고려한 새로운 비용 관계식을 이용하여 에너지 사용의 효율성을 증가시킨다. 이 방법은 전송 에너지 소모의 최소화와 노드 수명의 최대화 사이의 값을 절충하여 에너지 효율성을 높이고 균형있는 에너지 소비를 유도하여 네트워크 수명을 연장시키도록 하는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안하는 CMLR의 성능을 검증하였으며, 네트워크 수명과 경로의 효율성 측면에서 볼 때 기존의 알고리즘보다 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 동적 애드 혹 네트워크(MA-NET)상에서 효율적인 라우팅을 위해 대표적인 군집단지능 알고리즘인 Ant Colony Optimization 알고리즘에 기반을 둔 정보 속성을 고려한 Data Dependent Swarm Intelligence Routing Algorithm(DSRA)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보를 Realtime 정보와 Non-Realtime 정보로 분류하여 이 두 가지 속성에 의존적인 전송 알고리즘을 적용함으로써 첫째, Realtime 정보의 지연시간을 감소시켜 보다 효율적인 라우팅 경로를 구성하고 둘째, Non-Realtime 정보와 Realtime 정보의 경로 분산 효과를 통해 전체적인 네트워크의 lifetime을 증대시킨다. AODV[1], DSR[2], AntHocNet[3]과 비교를 통해 지연시간과 lifetime 모두에서 DSRA가 더 나은 성능을 보인다는 것을 실험적으로 확인한다.
In the wireless sensor network, cooperative transmission is an effective technique to combat multi-path fading and reduce transmitted power. Relay selection and power allocation are important technical issues to determine the performance of cooperative transmission. In this paper, we proposed a new multi-relay selection and power allocation algorithm to increase network lifetime. The proposed relay selection scheme minimizes the transmitted power and increase the network lifetime by considering residual power as well as channel conditions. Simulation results show that proposed algorithm obtains much longer network lifetime than the conventional algorithm.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.27-30
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2005
Because of unreplenishable power resources, reducing node energy consumption to extend network lifetime is an important requirement in wireless sensor networks. In addition both path length and path cost are important metrics affecting sensor lifetime. We propose a dynamic clustering scheme based on location in wireless sensor networks. Our scheme can localize the effects of route failures, reduce control traffic overhead, and thus enhance the reachability to the destination. We have evaluated the performance of our clustering scheme through a simulation and analysis. We provide simulation results showing a good performance in terms of approximation ratios.
Network lifetime is a critical issue in Wireless Sensor Networks (WSNs). In which, a large number of sensor nodes communicate together to perform a predetermined sensing task. In such networks, the network life time depends mainly on the lifetime of the sensor nodes constituting the network. Therefore, it is essential to balance the energy consumption among all sensor nodes to ensure the network connectivity. In this paper, we propose an energy-efficient data routing protocol for wireless sensor networks. Contrary to the protocol proposed in [6], that always selects the path with minimum hop count to the base station, our proposed routing protocol may choose a longer path that will provide better distribution of the energy consumption among the sensor nodes. Simulation results indicate clearly that compared to the routing protocol proposed in [6], our proposed protocol evenly distributes the energy consumption among the network nodes thus maximizing the network life time.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.255-261
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2022
Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPLs) in Internet of Things (IoT) is currently one of the most popular wireless technologies for sensor communication. RPLs are typically designed for specialized applications, such as monitoring or tracking, in either indoor or outdoor conditions, where battery capacity is a major concern. Several routing techniques have been proposed in recent years to address this issue. Nevertheless, the expansion of the network lifetime in consideration of the sensors' capacities remains an outstanding question. In this research, aANN-CUCKOO based optimization technique is applied to obtain a more efficient and dependable energy efficient solution in IOT-RPL. The proposed method uses time constraints to minimise the distance between source and sink with the objective of a low-cost path. By considering the mobility of the nodes, the technique outperformed with an efficiency of 98% compared with other methods. MATLAB software is used to simulate the proposed model.
본 논문에서는 센서네트워크의 수명 연장을 위해 에너지 인지 기반의 경로 제어 방안인 TBP(Threshold based Back-Pressure) 알고리즘을 제안하였다. 센서네트워크 수명 연장을 위해서는 에너지의 고른 소비가 필수적이므로, 라우팅 영역 전체에 걸친 고른 트래픽 분배를 설계목표로 갖는다. TBP 알고리즘은 지역적 트래픽 분배와 라우팅 영역 전체에서의 트래픽 분배를 모두 수행한다. 임계값과 back-pressure 신호가 이 두 가지 스케일의 트래픽 분배 수행을 위해 정의되었다. TBP 알고리즘은 라우팅 영역에 속한 다중경로의 최적 활용을 목적으로 하지만 이를 위해 사용하는 임계값과 back-pressure 신호는 한 흡 범위의 지역적 정보로 정의함으로써 망 규모에 제한받지 않는 확장성을 확보하였다. TBP 알고리즘이 에너지 소비를 분산시키는 효과, 즉 네트워크 수명을 연장하는 효과를 가지고 있음을 다양한 실험을 통하여 확인하였다. 또한, TBP 알고리즘은 엄격한 경로 제어를 기반으로 설계되었음에도 지연 및 전송률 지표에서 개선된 결과를 보였다. 에너지 인지 기반의 경로 제어가 트래픽 혼잡 제어의 효과를 부분적으로 갖고 있음을 보여주는 결과이다.
For the purpose of decreasing economic loss from the traffic jam, a car route guidance system efficiently utilizing the existing roads has attracted a great deal of attention. In this paper, the search algorithm for optimal path and alternative paths, which is the main function of a car route guidance system, was presented using evolution program. Search efficiency was promoted by changing the population size of path individuals in each generation, applying the concept of age and lifetime to path individuals. Through simulation on the virtual road-traffic network consisting of 100 nodes with various turn constraints and traffic volumes, not only the optimal path with the minimal cost was obtained, avoiding turn constraints and traffic congestion, but also alternative paths with similar costs and acceptable difference was acquired, compared with optimal path.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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