International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.230-238
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2021
A sensor network is made up of many sensors deployed in different areas to be monitored. They communicate with each other through a wireless medium. The routing of collected data in the wireless network consumes most of the energy of the network. In the literature, several routing approaches have been proposed to conserve the energy at the sensor level and overcome the challenges inherent in its limitations. In this paper, we propose a new low-energy routing protocol for power grids sensors based on an unsupervised clustering approach. Our protocol equitably harnesses the energy of the selected cluster-head nodes and conserves the energy dissipated when routing the captured data at the Base Station (BS). The simulation results show that our protocol reduces the energy dissipation and prolongs the network lifetime.
The development of USN(Ubiquitous Sensor Network) technology is creating numerous application areas. Although a network configuration with fixed sensors was the norm in the past, the coexistence of mobile and fixed sensor nodes is a new trend. Fixed sensor networks focused on the energy efficiency of nodes, but the latest studies consider guaranteeing the mobility of nodes and maintaining their connectivity, while remaining energy efficient at the same time. This paper proposes a routing protocol for a mobile ad-hoc sensor network that improves the mobility, connectivity and energy efficiency of nodes while allowing for the management and maintenance of a large number of nodes even in a complex communication environment where mobile and fixed nodes coexist. An algorithm for multi-hop multi-paths, a technique for topology reconfiguration by node movement prediction and vibration sensors, path setting for a large number of nodes, and efficient data transfer technology have been introduced to implement the modified LEAHC-AOMDV protocol. Furthermore, the excellence of this protocol was verified through a comparative experiment with the conventional LEACH protocol.
A modeling method of electric power network inside a fishing boat less than 5 tons is proposed for its high-energy efficiency with renewable energy sources. The power network inside the fishing boat consists of a diesel engine, a starter motor, an alternator, battery packs, and electric loads, which are connected in parallel. To obtain proper power network model, the voltage -current characteristics of the electric components are considered to develop elaborate electrical models under several load conditions. Measured data of the battery and alternator current include noise. By using an average method, the AC components from the power network of the fishing boat can be reduced, which is verified by KCL rule. Using the proposed power network model, the power generation of the alternator and the reduction of diesel consumption in the boat's engine are predictable under various operating conditions. The validity of the proposed methodology is verified by comparing simulation results with experimental measurements using statistical inferences.
Checko, Aleksandra;Avramova, Andrijana P.;Berger, Michael S.;Christiansen, Henrik L.
Journal of Communications and Networks
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제18권2호
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pp.162-172
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2016
The placement of the complete baseband processing in a centralized pool results in high data rate requirement and inflexibility of the fronthaul network, which challenges the energy and cost effectiveness of the cloud radio access network (C-RAN). Recently, redesign of the C-RAN through functional split in the baseband processing chain has been proposed to overcome these challenges. This paper evaluates, by mathematical and simulation methods, different splits with respect to network level energy and cost efficiency having in the mind the expected quality of service. The proposed mathematical model quantifies the multiplexing gains and the trade-offs between centralization and decentralization concerning the cost of the pool, fronthaul network capacity and resource utilization. The event-based simulation captures the influence of the traffic load dynamics and traffic type variation on designing an efficient fronthaul network. Based on the obtained results, we derive a principle for fronthaul dimensioning based on the traffic profile. This principle allows for efficient radio access network with respect to multiplexing gains while achieving the expected users' quality of service.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.185-194
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2020
Designing of a hierarchical clustering algorithm is one of the numerous approaches to minimize the energy consumption of the Wireless Sensor Networks (WSNs). In this paper, a homogeneous and randomly deployed sensor nodes is considered. These sensors are energy constrained elements. The nominal selection of the Cluster Head (CH) which falls under the clustering part of the network protocol is studied and compared to Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol. CHs in this proposed process is the function of total remaining energy of each node as well as total average energy of the whole arrangement. The algorithm considers initial energy, optimum value of cluster heads to elect the next group of cluster heads for the network as well as residual energy. Total remaining energy of each node is compared to total average energy of the system and if the result is positive, these nodes are eligible to become CH in the very next round. Analysis and numerical simulations quantify the efficiency and Average Energy Ratio (AER) of the proposed system.
최근 인터넷 트래픽의 폭발적인 증가에 따라 다수의 광섬유 링크를 사용하는 광 네트워크에 관한 관심이 높아지고 있다. 그러나 네트워크에서의 트래픽 증가는 네트워크 장비의 에너지 소모를 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 광섬유로 구성된 대용량 IP over WDM 네트워크에서 에너지 절감을 위한 동적 경로 배정 및 파장 할당 (Dynamic RWA) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에너지 효율 향상을 위하여 V-like 함수를 이용한다. V-like 함수는 사용 파장 수에 따라 광섬유의 비용을 결정하여 네트워크의 에너지 소모와 블록킹 확률을 줄일 수 있도록 한다. 이를 기반으로 다수의 광섬유로 구성된 링크의 비용과 자원할당을 위한 광섬유를 결정한다. 마지막으로 파장단위의 그래프로 구성된 계층 그래프를 이용하여 에너지 소모를 줄일 수 있도록 경로배정 및 파장할당을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위하여 OPNET Modeler를 이용한 모델링과 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 연결 요청 당 평균 전력 소모와 블록킹 확률 관점에서 기존 방식과 성능을 비교하고 분석한다.
본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
Topology control increases channel efficiency by controlling transmission power of a node, and as a result, network lifetime and throughput are increased. However, reducing transmission range causes a network connectivity problem, especially in mobile networks. When a network loses connectivity, the network topology should be re-configured. However, topology re-configuration consumes lots of energy because every node need to collect neighbor information. As a result, network lifetime may decrease, even though topology control is being used to prolong the network lifetime. Therefore, network connectivity time needs to be increased to expend network lifetime in mobile networks. In this paper, we propose an Adaptive-Redundant Transmission Range (A-RTR) algorithm to address this need. A-RTR uses a redundant transmission range considering a node status and flexibly changes a node's transmission range after a topology control is performed.
본 논문에서는 인지 통신의 스펙트럼 감지 기법에 에너지 하베스팅 기법을 적용하여 2차 송신단의 전력 소모 없이 스펙트럼을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 전력을 저장할 수 있는 방안을 제안하였다. 감지 및 수집 알고리즘은 에너지 하베스팅 기법으로 수집되는 전력량을 임계값과 비교하여 1차 네트워크의 스펙트럼 사용 유무를 판단하며 2차 송신단이 메시지를 전송하려는 경우, 1차 네트워크가 사용 중이라면 주파수를 변경하여 스펙트럼의 사용 유무를 판단하게 된다. 또한 전송하려는 메시지를 가지지 않는 경우, 지속적으로 전력을 수집하게 된다. 따라서 에너지 하베스팅 기법을 스펙트럼 감지 기법에 적용할 경우, 2차 네트워크의 전력이 낭비되는 문제점을 제거하고 전력을 충전하게 되므로 인지 네트워크의 활용도 및 효율성을 증가시킬 수 있다.
무선 센서 네트워크는 정보를 수집하고자 하는 구역에 배포된 센서 노드를 이용한 네트워크이다. 센서 노드들은 배터리 교체가 어렵기 때문에 한정된 에너지로 동작하기 위해서는 에너지 효율과 전송 효율이 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드 간의 거리에 따라 클러스터를 구성한 뒤 이동 에이전트를 이용하여 효율적으로 데이터를 수집하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 가능한 노드간의 전송 충돌을 줄이고 최저 지연 시간을 보장하기 위하여 거리에 기반한 토폴로지를 구성한 후, 이를 이용하여 클러스터를 구성한다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 기존의 이동 에이전트를 이용한 데이터 수집 알고리즘인 GCF, LCF, TBID와 비교한 결과, 노드가 300개 일 때 기존의 알고리즘보다 네트워크 수명이 각 각 194배, 124.6배, 1.46배 향상되었으며 데이터 병합 시 각 87.5%, 85%, 45%의 에너지 효율 상승을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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