Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3683-3703
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2018
Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).
Su, Xin;Choi, Dong-Min;Moh, Sang-Man;Chung, Il-Yong
한국멀티미디어학회논문지
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제13권6호
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pp.911-923
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2010
In wireless sensor networks (WSNs), cluster based data routing protocols have the advantages of reducing energy consumption and link maintenance cost. Unfortunately, most of clustering protocols have been designed for uniformly distributed sensor networks. However, some urgent situations do not allow thousands of sensor nodes being deployed uniformly. For example, air vehicles or balloons may take the responsibility for deploying sensor nodes hence leading a normally distributed topology. In order to improve energy efficiency in such sensor networks, in this paper, we propose a new cluster formation algorithm named DAEEC (Density Aware Energy-Efficient Clustering). In this algorithm, we define two kinds of clusters: Low Density (LD) clusters and High Density (HD) clusters. They are determined by the number of nodes participated in one cluster. During the data routing period, the HD clusters help the neighbor LD clusters to forward the sensed data to the central base station. Thus, DAEEC can distribute the energy dissipation evenly among all sensor nodes by considering the deployment density to improve network lifetime and average energy savings. Moreover, because the HD clusters are densely deployed they can work in a manner of our former algorithm EEVAR (Energy Efficient Variable Area Routing Protocol) to save energy. According to the performance analysis result, DAEEC outperforms the conventional data routing schemes in terms of energy consumption and network lifetime.
무선 Ad-hoc 네트워크에서의 배터리 고갈에 의해 발생하는 노드 실패는 네트워크 전체의 성능에도 큰 영향을 미치므로 에너지소비를 고려한 라우팅 알고리즘은 매우 중요하다. 본 논문에는 전송 시 노드에 의한 에너지 소비뿐만 아니라 노드의 잔여 에너지와 경로 재설정 시 소요되는 지연까지도 고려한 라우팅 (DEAR; Delay and Energy-Aware Routing) 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과 DEAR알고리즘은 충분한 잔여 에너지를 보유한 노드로 경로를 설정함으로써 에너지 비율에 따라 균형 있게 에너지를 소비할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성, 전송 지연 그리고 확장성은 중요한 요구사항이며, 특히 다수의 노드로 구성된 무선 센서 네트워크의 경우 네트워크 라이프타임 연장을 위해 제한된 배터리 전력 내에서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 시켜야한다. 또한 전송률을 향상시키기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위한 효율적인 알고리즘과 에너지 관리 기술이 요구된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터 전송을 위해 경로의 겹침이 없는 다중경로 프로토콜을 제안한다. 제안한 방법은 다중경로를 검색하고 라우팅 테이블에 다중경로를 추가시켜 센서 데이터 전송의 감소를 통해 네트워크 오버헤드를 최소화 시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜은 각 노드의 에너지 소비를 최소화하고, 싱크 노드가 수신 강도 범위 내, 외부에 위치하더라도 센서 네트워크의 생명주기를 연장할 수 있다. 실제 데이터를 이용하여 현실 모델에 맞게 센서 네트워크를 구축하고 제안 기법의 타당성을 검증하며, 전체 에너지의 소비량을 평가한다.
센서 노드와 싱크 노드로 구성된 센서 네트워크는 모든 센서 노드들이 한정된 에너지를 가지고 운용되기 때문에 네트워크를 오랫동안 유지하여 가용성을 높이기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 대부분의 기존 연구들은 싱크 노드의 이동을 고려하지 않았기 때문에 사람이나 자동차 등에 의해 싱크가 이동성을 가지는 환경에는 부적합하다. 본 논문에서는 그리드 기반의 센서 네트워크에서 이동 싱크와 소스 노드간의 경로 설정에서 요구되는 통신부하(제어 패킷의 수 및 전송 범위)를 줄여 센서 네트워크의 에너지 소모를 줄이고, 경로 설정의 신뢰성을 확보하기 위한 방안을 제안한다. 제안 기법은 다수의 싱크 노드가 존재하는 환경은 물론 큰 규모의 센서 네트워크에서도 성능의 저하가 없어 확장성이 뛰어나며, 기존의 그리드와 클러스터 기반의 프로토콜과 비교하여 약 70% 수준으로 에너지 소모를 줄일 수 있어 센서 네트워크의 생명주기를 늘리고 가용성을 높일 수 있다.
Alkhalidi, Sadam;Wang, Dong;Al-Marhabi, Zaid A. Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4301-4319
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2017
Adopting mobile chargers (MC) in rechargeable wireless sensors network (R-WSN) to recharge sensors can increase network efficiency (e.g., reduce MC travel distance per tour, reduce MC effort, and prolong WSN lifetime). In this study, we propose a mechanism to split the sensing field into partitions that may be equally spaced but differ in distance to the base station. Moreover, we focus on minimizing the MC effort by providing a new charging mechanism called the sector-based charging schedule (SBCS), which works to dispatch the MC in charging trips to the sector that sends many charging requests and suggesting an efficient sensor-charging algorithm. Specifically, we first utilize the high ability of the BS to divide the R-WSN field into sectors then it select the cluster head for each sector to reduce the intra-node communication. Second, we formulate the charging productivity as NP-hard problem and then conduct experimental simulations to evaluate the performance of the proposed mechanism. An extensive comparison is performed with other mechanisms. Experimental results demonstrate that the SBCS mechanism can prolong the lifetime of R-WSNs by increasing the charging productivity about 20% and reducing the MC effort by about 30%.
클러스터링 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 네트워크 수명과 확장성을 향상시키는 문제 중 하나이다. 이 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 설계 및 운영과 관련된 어려운 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 최대화하고 무선 애드 혹 네트워크의 확장성을 고려한 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있습니다. 따라서 본 논문에서는 노드의 수가 많은 네트워크에서 합리적인 시간 내에 최적의 해를 효율적으로 얻을 수 있는 최적화 방식을 사용하여 문제를 해결한다. 제안된 알고리즘은 노드의 전력과 클러스터링 비용을 고려하여 클러스터 헤드를 선택하고 클러스터를 구성한다. 우리는 노드의 전송에너지 측면에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여 준다.
많은 수의 노드들로 구성되어 있는 센서 네트워크에서 가장 우선적으로 고려되어야 할 사항은 에너지 효율성(energy-efficiency)이다. 현재 센서 네트워크의 수명을 연장시키고, 트래픽을 줄이기 위해서 데이터 중심의 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 무선 애드 혹(ad hoc) 네트워크에서 연구되어진 많은 라우팅 알고리즘들이 센서 네트워크에 적용되었을 때 발생하는 문제점에 대해 살펴보고, 네트워크에서 전달되어지는 메시지의 수를 줄임과 동시에 노드가 소모하는 에너지 량을 최소화하는데 역점을 둔다. 본 논문은 네트워크 내에 플러딩 수행 시, 많은 오버헤드가 발생하는 것을 해결하기 위해 다중경로 플러딩(Restricted Multi-path flooding) 기법을 제안한다. 다중경로 플러딩 기법은 기존의 라우팅 기법과 달리 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하며, 여러 경로를 통해 수신된 정보를 이용하여 최적의 경로를 선택한 후 원격지 노드와 정보를 교환할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서는 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 효율적인 에너지 사용이 요구된다. 클러스터링 방식은 클러스터를 형성하고 클러스터 멤버 노드들이 전송한 데이터를 클러스터 헤드가 병합하여 싱크 노드로 전송하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터 헤드를 효율적인 선정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드 자신의 과거 헤드 경험의 세분화와 전송할 데이터의 존재 여부, 전송할 데이터를 보유하고 있는 이웃 노드들의 정보를 이용하여 헤드를 선정 함으로 네트워크 전체의 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식인 LEACH, HEED 알고리즘에 비해 밸런싱 있는 에너지를 소모하고, 더 나은 네트워크 수명을 보장함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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