KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5286-5306
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2016
Emerging applications in automation, medical imaging, traffic monitoring and surveillance need real-time data transmission over Wireless Sensor Networks (WSNs). Guaranteeing Quality of Service (QoS) for real-time traffic over WSNs creates new challenges. Rapid penetration of smart devices, standardization of Machine Type Communications (MTC) in next generation 5G wireless networks have added new dimensions in these challenges. In order to satisfy such precise QoS constraints, in this paper, we propose a new cross-layer QoS-provisioning strategy in Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). The network layer performs statistical estimation of sensory QoS parameters. Identifying QoS-routing problem with multiple objectives as NP-complete, it discovers near-optimal QoS-routes by using evolutionary genetic algorithms. Subsequently, the Medium Access Control (MAC) layer classifies the packets, automatically adapts the contention window, based on QoS requirements and transmits the data by using routing information obtained by the network layer. Performance analysis is carried out to get an estimate of the overall system. Through the simulation results, it is manifested that the proposed strategy is able to achieve better throughput and significant lower delay, at the expense of negligible energy consumption, in comparison to existing WMSN QoS protocols.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.7
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pp.2302-2324
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2014
Cluster-based wireless sensor network (WSN) can significantly reduce the energy consumption by data aggregation and has been widely used in WSN applications. However, due to the intrinsic many-to-one traffic pattern in WSN, the network lifetime is generally deteriorated by the unbalanced energy consumption in a cluster-based WSN. Therefore, energy efficiency and network lifetime improvement are two crucial and challenging issues in cluster-based WSNs. In this paper, we propose a Non-Uniform Node Distribution (NUND) scheme to improve the energy efficiency and network lifetime in cluster-based WSNs. Specifically, we first propose an analytic model to analyze the energy consumption and the network lifetime of the cluster-based WSNs. Based on the analysis results, we propose a node distribution algorithm to maximize the network lifetime with a fixed number of sensor nodes in cluster-based WSNs. Extensive simulations demonstrate that the theoretical analysis results determined by the proposed analytic model are consistent with the simulation results, and the NUND can significantly improve the energy efficiency and network lifetime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.5-23
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2012
Nowadays, most researchers and manufacturers always pay attention on wireless sensor networks (WSNs) due to its potential applications in many regions such as military, industrial and civilian areas. WSNs are the basic components of Internet of Things (IoT) and the key to machine-to-machine communications and the future Internet. Also, the security is an essential element for deploying WSNs. Recently the concept of trust-based mechanism was proposed in WSNs such as traditional cryptographic and authentication mechanisms. However, there is lack a survey on trust management for WSNs, IoT even future Internet. In this paper, we discuss the concept and potential application areas of trust management for WSNs and IoT worlds. Furthermore, we survey different trust management issues (i.e., cluster, aggregation, reputation). Finally, future research directions with respect to trust management in WSNs and future IoT world are provided. We give not only simple WSNs for IoT environments but also a simulated bootstrap platform to provide the discussion of open challenges and solutions for deploying IoT in Future Internet.
Alam, Muhammad Mahbub;Razzaque, Abdur;Mamun-Or-Rashid, Mamun-Or-Rashid;Hong, Choong-Seon
Journal of Communications and Networks
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v.11
no.4
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pp.390-405
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2009
Wireless sensor networks (WSNs) are envisioned to facilitate information gathering for various applications and depending on the application types they may require certain quality of service (QoS) guarantee for successful and guaranteed event perception. Therefore, QoS in WSNs is an important issue and two most important parameters that hinder the goal of guaranteed event perception are time-sensitive and reliable delivery of gathered information, while a minimum energy consumption is desired. In this paper, we propose an energy-aware, multi-constrained and multipath QoS provisioning mechanism for WSNs based on optimization approach. Hence, a detailed analytical analysis of reliability, delay and energy consumption is presented to formulate the optimization problem in an analytical way. A greedy algorithm is proposed to achieve the desired QoS guarantee while keeping the energy consumption minimum. Also, a simple but efficient retransmission mechanism is proposed to enhance the reliability further, while keeping the delay within delay bound. Simulation results demonstrate the effectiveness of our scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.8
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pp.2042-2060
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2013
In wireless sensor networks (WSNs), energy efficiency is one of the most essential design considerations, since sensor nodes are resource constrained. Group communication can reduce WSNs communication overhead by sending a message to multiple nodes in one packet. In this paper, in order to simultaneously resolve the transmission security and scalability in WSNs group communications, we propose a hierarchical cluster-based secure and scalable group key management scheme, called HRKT, based on logic key tree and route key tree structure. The HRKT scheme divides the group key into cluster head key and cluster key. The cluster head generates a route key tree according to the route topology of the cluster. This hierarchical key structure facilitates local secure communications taking advantage of the fact that the nodes at a contiguous place usually communicate with each other more frequently. In HRKT scheme, the key updates are confined in a cluster, so the cost of the key updates is reduced efficiently, especially in the case of massive membership changes. The security analysis shows that the HRKT scheme meets the requirements of group communication. In addition, performance simulation results also demonstrate its efficiency in terms of low storage and flexibility when membership changes massively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1618-1637
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2018
By means of compressive sensing (CS) technique, this paper considers the collection of sensor data with spatiotemporal correlations in wireless sensor networks (WSNs). In energy-constrained WSNs, one-dimensional CS methods need a lot of data transmissions since they are less applicable in fully exploiting the spatiotemporal correlations, while the Kronecker CS (KCS) methods suffer performance degradations when the signal dimension increases. In this paper, an appropriate sensing matrix as well as an efficient sensing method is proposed to further reduce the data transmissions without the loss of the recovery performance. Different matrices for the temporal signal of each sensor node are separately designed. The corresponding energy-efficient data gathering method is presented, which only transmitting a subset of sensor readings to recover data of the entire WSN. Theoretical analysis indicates that the sensing structure could have the relatively small mutual coherence according to the selection of matrix. Compared with the existing spatiotemporal CS (CS-ST) method, the simulation results show that the proposed efficient measurement method could reduce data transmissions by about 25% with the similar recovery performance. In addition, compared with the conventional KCS method, for 95% successful recovery, the proposed sensing structure could improve the recovery performance by about 20%.
Mary, S.A. Sahaaya Arul;Gnanadurai, Jasmine Beulah
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1692-1711
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2016
Energy is a scarce resource in wireless sensor networks (WSNs). A variety of clustering protocols for WSNs, such as the zone-based stable election protocol-enhanced (ZSEP-E), have been developed for energy optimization. The ZSEP-E is a heterogeneous zone-based clustering protocol that focuses on unbalanced energy consumption with parallel formation of clusters in zones and election of cluster heads (CHs). Most ZSEP-E research has assumed probabilistic election of CHs in the zones by considering the maximum residual energy of nodes. However, studies of the diverse CH election parameters are lacking. We investigated the performance of the ZSEP-E in such scenarios using a fuzzy logic approach based on three descriptors, i.e., energy, density, and the distance from the node to the base station. We proposed an efficient ZSEP-E scheme to adapt and elect CHs in zones using fuzzy variables and evaluated its performance for different energy levels in the zones.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.19-26
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2018
One of the distinct features of Wireless Sensor Networks (WSNs) is duty cycling mechanism, which is used to conserve energy and extend the network lifetime. Large duty cycle interval introduces lower energy consumption, meanwhile longer end-to-end (E2E) delay. In this paper, we introduce an energy consumption minimization problem for duty-cycled WSNs. We have applied Q-learning algorithm to obtain the maximum duty cycle interval which supports various delay requirements and given Delay Success ratio (DSR) i.e. the required probability of packets arriving at the sink before given delay bound. Our approach only requires sink to compute Q-leaning which makes it practical to implement. Nodes in the different group have the different duty cycle interval in our proposed method and nodes don't need to know the information of the neighboring node. Performance metrics show that our proposed scheme outperforms existing algorithms in terms of energy efficiency while assuring the required delay bound and DSR.
In a wireless sensor network (WSN), the data transmission technique based on the cooperative multiple-input multiple-output (CMIMO) scheme reduces the energy consumption of sensor nodes quite effectively by utilizing the space-time block coding scheme. However, in networks with high node density, the scheme is ineffective due to the high degree of correlated data. Therefore, to enhance the energy efficiency in high node density WSNs, we implemented the distributed source coding (DSC) with the virtual multiple-input multiple-output (MIMO) data transmission technique in the WSNs. The DSC-MIMO first compresses redundant source data using the DSC and then sends it to a virtual MIMO link. The results reveal that, in the DSC-MIMO scheme, energy consumption is lower than that in the CMIMO technique; it is also lower in the DSC single-input single-output (SISO) scheme, compared to that in the SISO technique at various code rates, compression rates, and training overhead factors. The results also indicate that the energy consumption per bit is directly proportional to the velocity and training overhead factor in all the energy saving schemes.
Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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