KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1437-1459
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2020
Wireless Sensor Networks (WSN) is a distributed Sensor network whose terminals are sensors that can sense and check the environment. Sensors are typically battery-powered and deployed in where the batteries are difficult to replace. Therefore, maximize the consumption of node energy and extend the network's life cycle are the problems that must to face. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is an adaptive clustering topology algorithm, which can make the nodes in the network consume energy in a relatively balanced way and prolong the network lifetime. In this paper, the novel multi-objective LEACH protocol is proposed, in order to solve the proposed protocol, we design a multi-objective coupling algorithm based on bat algorithm (BA), glowworm swarm optimization algorithm (GSO) and bacterial foraging optimization algorithm (BFO). The advantages of BA, GSO and BFO are inherited in the multi-objective coupling algorithm (MBGF), which is tested on ZDT and SCH benchmarks, the results are shown the MBGF is superior. Then the multi-objective coupling algorithm is applied in the multi-objective LEACH protocol, experimental results show that the multi-objective LEACH protocol can greatly reduce the energy consumption of the node and prolong the network life cycle.
Wireless sensor network may be installed where it is hard to access or where one has to constantly gather data without any human's monitoring. Sensors which compose a sensor network are usually small with poor battery capacities and thus energy-efficient usage is very important because of difficulties in replacing or recharging the batteries to make the lifetime of the whole sensor network longer. LEACH protocol, a well-known hierarchical routing protocol, may resolve this problem by distributing the role of cluster header evenly to the sensor nodes in the whole area of network at each round. In this thesis, we introduce a variant of LEACH protocol which considers the distance between base station and sensors in the way that if a node is far from the base station then the probability that this node becomes a cluster header is low. Experiments to evaluate the energy efficiency and the ability to collect the information show that the proposed method in this paper has maintained much wider sensing area while keeping the energy efficiency same as LEACH.
In recent years energy consumption has become a main concern for network development, due to the exponential increase of network traffic. Potential energy savings can be obtained from a load-adaptive scheme, in which a day can be divided into multiple time periods according to the variation of daily traffic patterns. The energy consumption of the network can be reduced by selectively turning off network components during the time periods with light traffic. However, the time segmentation of daily traffic patterns affects the energy savings when designing multiperiod logical topology in optical wavelength routed networks. In addition, turning network components on or off may increase the overhead of logical topology reconfiguration (LTR). In this paper, we propose two mixed integer linear programming (MILP) models to design the optimal logical topology for multiple periods in IP-over-WDM networks. First, we formulate the time-segmentation problem as an MILP model to optimally determine the boundaries for each period, with the objective to minimize total network energy consumption. Second, another MILP formulation is proposed to minimize both the overall power consumption (PC) and the reconfiguration overhead (RO). The proposed models are evaluated and compared to conventional schemes, in view of PC and RO, through case studies.
In this study, we investigate topology control as a means of obtaining the best possible compromise between the conflicting requirements of reducing energy consumption and improving network connectivity. A topology design algorithm capable of producing network topologies that minimize energy consumption under a minimum-connectivity constraint is presented. To this end, we define a new topology metric, called connectivity efficiency, which is a function of both algebraic connectivity and the transmit power level. Based on this metric, links that require a high transmit power but only contribute to a small fraction of the network connectivity are chosen to be removed. A connectivity-efficiency-based topology control (CETC) algorithm then assigns a transmit power level to each node. The network topology derived by the proposed CETC heuristic algorithm is shown to attain a better tradeoff between energy consumption and network connectivity than existing algorithms. Simulation results demonstrate the efficiency of the CECT algorithm.
A mobile Ad Hoc network is a dynamic mobile wireless network that can be formed without the need for any pre-existing wired or wireless infrastructure. A mobile ad hoc node has limited battery capacity. Hence, Ad Hoc routing protocol ought to be energy conservative. Previous energy aware routing has limit in fairness among nodes and network wide power consumption. In this research, we propose a new routing protocol called Clustering Based Energy-Aware Routing(CBEAR) which can improve the problems. Simulation results show that the routing protocol improves fairness and network wide power consumption as well as life time of nodes.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.11-15
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2018
The application of Wireless Sensor Networks requires a wise utilization of limited energy resources. Therefore, a wide range of routing protocols with a motivation to prolong the lifetime of a network has been proposed in recent years. Hierarchical clustering based protocols have become an object of a large number of studies that aim to efficiently utilize the limited energy of network components. In this paper, the effect of mismatch in parameter estimation is discussed to evaluate the robustness of a distanced based algorithm called distributed clustering protocol in homogeneous and heterogeneous environment. For quantitative analysis, performance simulations for this protocol are carried out in terms of the network lifetime which is the main criteria of efficiency for the energy limited system.
This paper presents a method for estimating the transient stability status of the power system using radial basis function(RBF) neural network with a fast hybrid training approach. A normalized transient energy margin(${\Delta}V_n$) has been obtained by the potential energy boundary surface(PEBS) method along with a time-domain simulation technique, and is used as an output of the RBF neural network. The RBF neural network is then trained to map the operating conditions of the power system to the ${\Delta}V_n$, which provides a measure of the transient stability of the power system. The proposed approach has been successfully applied to the 10-machine 39-bus New England test system, and the results are given.
It is essential to investigate the structure and the main characteristic of Home USN (Ubiquitous Sensor Network) technologies in built ubiquitous environment while designing bio-sensors. For this study, Thermistor elements and Thermopile black body have been selected to implement ubiquitous technologies for bio-sensors and wireless network such as WiBro has been used to transfer sensing data to the BSN (Bio-Sensor Network) gateway. It is certain that efficiency of ubiquitous space design is improved if main components of each specific sensor network are analyzed precisely in digital way and corresponding communication modules are prepared accordingly. Ubiquitous technology, in conclusion, has to be applied not only with systematical mechanism or electronic setting but in human-centered atmosphere as well, keeping with deep consideration for bio-housing service factors in eco-friendly surrounding.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.649-651
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2016
Wireless Sensor Network(WSN) consists of spatially distributed sensors to monitor physical conditions, such as temperature, light and motion, and to pass their data through the network to a base station. Each battery equipped node is consumed to pass their data to their neighbors. We are gathering the amount of energy that was consumed to gather data and to pass it This paper describes processes of energy consumption of WSN in Matlab.
Energy efficiency, low latency and scalability for wireless sensor networks are important requirements, especially, the wireless sensor network consist of a large number of sensor nodes should be minimized energy consumption of each node to extend network lifetime with limited battery power. An efficient algorithm and energy management technology for minimizing the energy consumption at each sensor node is also required to improve transfer rate. Thus, this paper propose no-overlap multi-pass protocol provides for sensor data transmission in the wireless sensor network environment. The proposed scheme should minimize network overhead through reduced a sensor data translation use to searched multi-path and added the multi-path in routing table. Proposed routing protocol may minimize the energy consumption at each node, thus prolong the lifetime of the sensor network regardless of where the sink node is located outside or inside the received signal strength range. To verify propriety proposed scheme constructs sensor networks adapt to current model using the real data and evaluate consumption of total energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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