Self-organization of distributed wireless sensor nodes is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs), since each sensor node has limited energy, bandwidth, and scalability. These issues prevent sensor nodes from actively collaborating with the other types of sensor nodes deployed in a typical heterogeneous and somewhat hostile environment. The automated self-organization of a WSN becomes more challenging as the number of sensor nodes increases in the network. In this paper, we propose a dynamic self-organized architecture that combines tree topology with a drawn-grid algorithm to automate the self-organization process for WSNs. In order to make our proposed architecture scalable, we assume that all participating active sensor nodes are unaware of their primary locations. In particular, this paper presents two algorithms called active-tree and drawn-grid. The proposed active-tree algorithm uses a tree topology to assign node IDs and define different roles to each participating sensor node. On the other hand, the drawn-grid algorithm divides the sensor nodes into cells with respect to the radio coverage area and the specific roles assigned by the active-tree algorithm. Thus, both proposed algorithms collaborate with each other to automate the self-organizing process for WSNs. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed dynamic architecture performs much better than a static architecture in terms of the self-organization of wireless sensor nodes and energy consumption.
One of the basic problems in Wireless Sensor Networks (WSNs) is the localization of the sensor nodes based on the known location of numerous anchor nodes. WSNs generally consist of a large number of sensor nodes and recording the location of each sensor nodes becomes a difficult task. On the other hand, based on the application environment, the nodes may be subject to mobility and their location changes with time. Therefore, a scheme that will autonomously estimate or calculate the position of the sensor nodes is desirable. This paper presents an intelligent localization scheme, which is an artificial neural network (ANN) based localization scheme used to estimate the position of the unknown nodes. In the proposed method, three anchors nodes are used. The mobile or deployed sensor nodes request a beacon from the anchor nodes and utilizes the received signal strength indicator (RSSI) of the beacons received. The RSSI values vary depending on the distance between the mobile and the anchor nodes. The three RSSI values are used as the input to the ANN in order to estimate the location of the sensor nodes. A feed-forward artificial neural network with back propagation method for training has been employed. An average Euclidian distance error of 0.70 m has been achieved using a ANN having 3 inputs, two hidden layers, and two outputs (x and y coordinates of the position).
Wireless Sensor Network(WSN) consists of a lot of light-weight sensor nodes with the capability of wireless communication. Studies have been done to improve stability and fault-tolerancy of WSN because the sensor nodes are basically vulnerable to the harsh environment. Specially, the time synchronization among sensor nodes becomes a challenging issue in WSN. All the local times should always keep the same with each other in the sensor field to perform data aggregation and energy-aware communication in WSN. In this paper, a new time synchronization technique is proposed to operate efficiently irrespective of the number of sensor nodes and the number of hops needed to cover all sensor nodes for synchronization. Simulation results show that the proposed technique has the lowest amount of packet traffic among the several time synchronization techniques.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.38-43
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2017
Sensor Networks (WSNs) can be defined as a self-configured and infrastructure-less wireless networks to monitor physical or environmental conditions, such as temperature, sound, vibration, pressure, motion or pollutants and to cooperatively pass their data through the network to a main location or base-station where the data can be observed and analyzed. Typically a wireless sensor network contains hundreds of thousands of sensor nodes. The sensor nodes can communicate among themselves using radio signals. A wireless sensor node is equipped with sensing and computing devices, radio transceivers and power components. The individual nodes in a wireless sensor network (WSN) are inherently resource constrained: they have limited processing speed, storage capacity, communication bandwidth and limited-battery power. At present time, most of the research on WSNs has concentrated on the design of energy- and computationally efficient algorithms and protocols In order to extend the network life-time, in this paper we are looking into a routing protocol, especially LEACH and LEACH-related protocol. LEACH protocol is a representative routing protocol and improves overall network energy efficiency by allowing all nodes to be selected to the cluster head evenly once in a periodic manner. In LEACH, in case of movement of sensor nodes, there is a problem that the data transmission success rate decreases. In order to overcome LEACH's nodes movements, LEACH-Mobile protocol had proposed. But energy consumption increased because it consumes more energy to recognize which nodes moves and re-transfer data. In this paper we propose the new routing protocol considering nodes' mobility. In order to simulate the proposed protocol, we make a scenario, nodes' movements randomly and compared with the LEACH-Mobile protocol.
대규모 무선 센서 네트워크는 넓은 지역에 불균일하게 많은 수의 센서노드들이 분포하므로 높은 조밀한 밀집도로 인해 센서노드들이 수집한 데이터들이 서로 유사하거나 중복될 수 있다. 다수의 센서노드에서 싱크노드로 수렴하는 트래픽 특성으로 인해 센서노드들이 수집한 데이터를 싱크노드로 전송할 때 싱크노드 주변의 센서노드들은 싱크노드로부터 멀리 떨어져 있는 센서노드들에 비해 트래픽 양이 많아 혼잡이 발생하여 병목문제가 발생하고, 에너지 소모량도 증가하여 에너지 홀 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크에서 불균일하게 분포되어 있는 센서노드들의 혼잡을 제어하기 위한 트래픽을 고려한 혼잡제어기법를 제안하였다.
본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
Since wireless sensor networks generally have the capability of network recovery, malfunction of a few sensor nodes in a sensor network does not cause a crucial problem paralyzing the sensor network. The malfunction of the sink node, however, is critical. If the sink node of a sensor network stops working, the data collected by sensor nodes cannot be delivered to the gateway because no other sensor nodes can take the place of the sink node. This paper proposes a TDMA-based wireless sensor network equipped with dual sink nodes, with a view to preventing data loss in the case of malfunction of a sink node. A secondary sink node, which synchronizes with a primary sink node and receives data from other sensor nodes in normal situations, takes the role of the primary sink node in the case of malfunction of the primary sink, thereby eliminating the possibility of data loss. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through experiments.
정보 수집이 목적인 센서 네트워크에서 자신의 전력을 절약하기 위해 다른 노드들의 패킷을 의도적으로 전송하지 않는 이기적인 노드가 포함되어 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 크레딧을 이용한 패킷 전송에 따른 지불 방법을 제안하였다. 센서 노드들이 패킷을 전송할 때, 크레딧을 사용하게 하고, 다른 노드들의 패킷을 전송하는 것을 통해 크레딧을 얻을 수 있게 하였다. 크레딧의 신뢰성을 보장하기 위해서 싱크 노드와 서버의 역할을 통합하고 piggybacking 기법을 이용하여 추가적인 리포트 메시지를 송신하지 않도록 하였다. 또 위치상의 이유로 다른 노드들이 전송하는 패킷을 받지 못하여 크레딧을 얻지 못하는 노드를 찾아 크레딧을 추가 지급함으로써 부당하게 대우를 받는 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 네트워크 시뮬레이션(ns2)를 이용하여 구현하였으며. 실험 결과, 이기적인 노드를 처리하기 위해 패킷 지불 방식만을 이용한 것보다 패킷 전송률이 높게 유지되었고, 시뮬레이션 시간 내 도착된 패킷의 총 개수 또한 증가하였다. 그리고 센서 노드의 전력 소모량이 줄어들어 노드들이 살아 있는 시간이 길어짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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