IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.5
no.1
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pp.39-45
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2010
As wireless sensor network are being deployed in a wide variety of application areas, the number of sensor nodes in a sensor filed becomes larger and larger. In the past, ISP (In-System Programming) method have been generally used for code update but the large number of sensor nodes requires a new code update method called network reprogramming. There are many challenging issues for network reprogramming since it can make an impact on the network lifetime. In this paper, a new sender selection scheme for network reprogramming protocol is proposed to decrease energy consumption for code update by minimizing overlapped area between sender nodes and reducing data contention. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of message traffic and the overall data transmission time.
To provide scalability, wireless sensor network has cluster-based architecture. Wireless sensor network can be implemented based on the IEEE 802.15.4 which is exploited in 2.4GHz ISM frequency band. Since this frequency band is used for various data communication, network status of wireless sensor networks frequently changes according to wireless environment. Thus, wireless channel selection to avoid reduction of transmission efficiency is required. This paper estimates network status using the information that a cluster-head collects in a cluster. Through objective function with throughput, RSSI level and reliability as input parameters, this paper proposes proper wireless channel selection. Simulation results show that the proposed method maintains transmission efficiency even though network status changes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.12
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pp.3133-3151
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2012
The optimal price strategy selection of two bounded rational cognitive mobile virtual network operators (MVNOs) in a duopoly spectrum sharing market is investigated. The bounded rational operators dynamically compete to sell the leased spectrum to secondary users in order to maximize their profits. Meanwhile, the secondary users' heterogeneous preferences to rate and price are taken into consideration. The evolutionary game theory (EGT) is employed to model the dynamic price strategy selection of the MVNOs taking into account the response of the secondary users. The behavior dynamics and the evolutionary stable strategy (ESS) of the operators are derived via replicated dynamics. Furthermore, a reward and punishment mechanism is developed to optimize the performance of the operators. Numerical results show that the proposed evolutionary algorithm is convergent to the ESS, and the incentive mechanism increases the profits of the operators. It may provide some insight about the optimal price strategy selection for MVNOs in the next generation cognitive wireless networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2469-2490
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2019
A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).
The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by nonline-of-sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)-based localization method for wireless sensor networks. TOA-based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA-based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5425-5448
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2018
Wireless sensor network has been widely used in Internet of Things (IoT) applications to support large and dense networks. As sensor nodes are usually tiny and provided with limited hardware resources, the existing multiple access methods, which involve high computational complexity to preserve the protocol performance, is not available under such a scenario. In this paper, we propose an intelligent Medium Access Control (MAC) protocol selection scheme based on machine learning in wireless sensor networks. We jointly consider the impact of inherent behavior and external environments to deal with the application limitation problem of the single type MAC protocol. This scheme can benefit from the combination of the competitive protocols and non-competitive protocols, and help the network nodes to select the MAC protocol that best suits the current network condition. Extensive simulation results validate our work, and it also proven that the accuracy of the proposed MAC protocol selection strategy is higher than the existing work.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.5
s.37
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pp.141-150
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2005
Wireless Sensor Networks have been rapidly developed due to the advances of sensor technology and are expected to be applied to various applications in many fields. In Wireless Sensor Networks, schemes for managing the network energy-efficiently are most important. For this purpose, there have been a variety of researches to suggest routing protocols. However, existing researches have ideal assumption that all sensor nodes have sensing data to transmit. In this paper, we designed and implemented a sensing-aware cluster selection algorithm based on LEACH-C for the sensor network in which part of sensors have sensing data. We also simulated proposed algorithm on several network situation and analyzed which situation is suitable for the algorithm. By the simulation result, selecting cluster head among the sensing nodes is most energy-efficient and the result shows application of sensing-awareness in cluster head selection when not all sensors have sensing data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4738-4753
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2018
Efficient rendezvous node selection and routing algorithm (RNSRA) for wireless sensor networks with mobile sink that visits rendezvous node to gather data from sensor nodes is proposed. In order to plan an optimal moving tour for mobile sink and avoid energy hole problem, we develop the RNSRA to find optimal rendezvous nodes (RN) for the mobile sink to visit. The RNSRA can select the set of RNs to act as store points for the mobile sink, and search for the optimal multi-hop path between source nodes and rendezvous node, so that the rendezvous node could gather information from sensor nodes periodically. Fitness function with several factors is calculated to find suitable RNs from sensor nodes, and the artificial bee colony optimization algorithm (ABC) is used to optimize the selection of optimal multi-hop path, in order to forward data to the nearest RN. Therefore the energy consumption of sensor nodes is minimized and balanced. Our method is validated by extensive simulations and illustrates the novel capability for maintaining the network robustness against sink moving problem, the results show that the RNSRA could reduce energy consumption by 6% and increase network lifetime by 5% as comparing with several existing algorithms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.108-113
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2012
Routing paths are mightily important for the network security in WSNs. To maintain such routing paths, sustained path re-selection and path management are needed. Region segmentation based path selection method (RSPSM) provides a path selection method that a sensor network is divided into several subregions, so that the regional path selection and path management are available. Therefore, RSPSM can reduce energy consumption when the path re-selection process is executed. However, it is hard to guarantee optimized secure routing path at all times since the information using the path re-selection process is limited in scope. In this paper, we propose partial path selection method in each subregion using preselected partial paths made by RSPSM for routing path optimization in SEF based sensor networks. In the proposed method, the base station collects the information of the all partial paths from every subregion and then, evaluates all the candidates that can be the optimized routing path for each node using a evaluation function. After the evaluation process is done, the result is sent to each super DN using the global routing path information (GPI) message. Thus, each super DN provides the optimized secure routing paths using the GPI. We show the effectiveness of the proposed method via the simulation results. We expect that our method can be useful for the improvement of RSPSM.
Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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