Efficient energy management becomes a critical design issue for complex WSN (Wireless Sensor Network). Most of complex WSN employ the sleep mode to reduce the energy dissipation. However, it should cause the reduction of sensing coverage. This paper presents new wake-up algorithm for reducing energy consumption in complex WSN. The proposed wake-up algorithm is devised using geometric probability. It determined which node will be waked-up among the nodes having overlapped sensing coverage. The only one sensor node will be waked-up and it is ready to sense the event occurred uniformly. The simulation results show that the lifetime is increased by 15% and the sensing coverage is increased by 20% compared to the other scheduling methods. Consequently, the proposed wake-up algorithm can eliminate the power dissipation in the overlapped sensing coverage. Thus, it can be applicable for the various WSN suffering from the limited power supply.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.5014-5034
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2016
This paper discusses how to effectively guarantee the coverage and connectivity quality of wireless sensor networks when joint perception model is used for the nodes whose communication ranges are multi-level adjustable in the absence of position information. A Connect Coverage Algorithm Based on Joint Sensing model (CCAJS) is proposed, with which least working nodes are chosen based on probability model ensuring the coverage quality of the network. The algorithm can balance the position distribution of selected working nodes as far as possible, as well as reduce the overall energy consumption of the whole network. The simulation results show that, less working nodes are needed to ensure the coverage quality of networks using joint perception model than using the binary perception model. CCAJS can not only satisfy expected coverage quality and connectivity, but also decrease the energy consumption, thereby prolonging the network lifetime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.96-116
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2016
Sensing coverage is a fundamental issue for Wireless Sensor Networks (WSNs). Several coverage configuration protocols have been developed; most of them presume the availability of precise knowledge about each node location via GPS receivers. However, equipping each sensor node with a GPS is very expensive in terms of both energy and cost. On the other hand, several GPS-less localization algorithms that aim at obtaining nodes locations with a low cost have been proposed. Although their deep correlation, sensing coverage and localization have long been treated separately. In this paper, we analyze, design and evaluate a novel integrated framework providing both localization and coverage guarantees for WSNs. We integrate the well-known Coverage Configuration Protocol CCP with an improved version of the localization algorithm AT-Dist. We enhanced the original specification of AT-Dist in order to guarantee the necessary localization accuracy required by CCP. In our proposed framework, a few number of nodes are assumed to know their exact positions and dynamically vary their transmission ranges. The remaining sensors positions are derived, as accurately as possible, using this little initial location information. All nodes positions (exact and derived) are then used as an input for the coverage module. Extensive simulation results show that, even with a very low anchor density, our proposal reaches the same performance and efficiency as the ideal CCP based on complete and precise knowledge of sensors coordinates.
A photonic integrated interferometric imaging system possesses the characteristics of small-scale, low weight, low power consumption, and better image quality. It has potential application for replacing conventional large space telescopes. In this paper, the principle of photonic integrated interferometric imaging is investigated. A novel lenslet array arrangement and lenslet pairing approach are proposed, which are helpful in improving spatial frequency coverage. For the novel lenslet array arrangement, two short interference arms were evenly distributed between two adjacent long interference arms. Each lenslet in the array would be paired twice through the novel lenslet pairing approach. Moreover, the image reconstruction model for optical interferometric imaging based on compressed sensing was established. Image simulation results show that the peak signal to noise ratio (PSNR) of the reconstructed image based on compressive sensing is about 10 dB higher than that of the direct restored image. Meanwhile, the normalized mean square error (NMSE) of the direct restored image is approximately 0.38 higher than that of the reconstructed image. Structural similarity index measure (SSIM) of the reconstructed image based on compressed sensing is about 0.33 higher than that of the direct restored image. The increased spatial frequency coverage and image reconstruction approach jointly contribute to better image quality of the photonic integrated interferometric imaging system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.4B
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pp.338-348
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2009
The Wireless Sensor Network (WSN) has recently attracted considerable attention due to the low price and ease to deploy it. In particular, in a hostile or harsh regions where sensors cannot be deployed manually, WSNs can be established just by dropping sensors from the air. In this case, however, most likely sensors are not placed at optimal positions, although the location of sensors does have a drastic impact on the WSN performance. Moreover, randomized deployment algorithm can leave holes in terms of coverage in the sensing area. This paper proposes a sensor relocation scheme where mobile sensors move to patch up the holes by appropriate coverage. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms prior existing schemes in terms of coverage and lifespan of WSNs.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11B
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pp.1133-1141
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2009
In this paper, we present a distributed fault-tolerant topology control protocol that configure a wireless sensor network to achieve k-connectivity and (k+1)-coverage. One fundamental issue in sensor networks is to maintain both sensing coverage and network connectivity in order to support different applications and environments, while some least active nodes are on duty. Topology control algorithms have been proposed to maintain network connectivity while improving energy efficiency and increasing network capacity. However, by reducing the number of links in the network, topology control algorithms actually decrease the degree of routing redundancy. Although the protocols for resolving such a problem while maintaining sensing coverage were proposed, they requires accurate location information to check the coverage, and most of active sensors in the constructed topology maintain 2k-connectivity when they keep k-coverage. We propose the fault-tolerant topology control protocol that is based on the theorem that k-connectivity implies (k+1)-coverage when the sensing range is at two times the transmission range. The proposed distributed algorithm does not need accurate location information, the complexity is O(1). We demonstrate the capability of the proposed protocol to provide guaranteed connectivity and coverage, through both geometric analysis and extensive simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.62-65
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2018
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.10
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pp.708-714
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2014
Wireless sensor networks (WSNs) generally consist of densely deployed sensor nodes that depend on batteries for energy. Having a large number of densely deployed sensor nodes causes energy waste and high redundancy in sensor data transmissions. The problems of power limitation and high redundancy in sensing coverage can be solved by appropriate scheduling of node activity among sensor nodes. In this paper, we propose a cellular automata based node scheduling algorithm for prolonging network lifetime with a balance of energy savings among nodes while achieving high coverage quality. Based on a cellular automata framework, we propose a new mathematical model for the node scheduling algorithm. The proposed algorithm uses local interaction based on environmental state signaling for making scheduling decisions. We analyze the system behavior and derive steady states of the proposed system. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms existing protocols by providing energy balance with significant energy savings while maintaining sensing coverage quality.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.3
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pp.91-97
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2014
In this paper, we propose weighted detection probability with distance between primary user and secondary users by using cooperative spectrum sensing based on energy detection. And we analysis and simulate the result. We suggest different distance between primary user and secondary users and the wireless channel between primary user and secondary users is modeled as Gaussian channel. From the simulation results of the cooperative spectrum sensing with weighted method make coverage bigger compared with non-weight, and We show higher sensing efficiency when we put weight detection probability than before method.
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