Wireless sensor networks (WSNs) are generally comprised of densely deployed sensor nodes, which results in highly redundant sensor data transmissions and energy waste. Since the sensor nodes depend on batteries for energy, previous studies have focused on designing energy-efficient medium access control (MAC) protocols to extend the network lifetime. However, the energy-efficient protocols induce an extra end-to-end delay, and therefore recent increase in focus on WSNs has led to timely and reliable communication protocols for mission-critical applications. In this paper, we propose an energy efficient and delay guaranteeing node scheduling scheme inspired by biological systems, which have gained considerable attention as a computing and problem solving technique.With the identification of analogies between cellular signaling systems and WSN systems, we formulate a new mathematical model that considers the networking challenges of WSNs. The proposed bio-inspired algorithm determines the state of the sensor node, as required by each application and as determined by the local environmental conditions and the states of the adjacent nodes. A control analysis shows that the proposed bio-inspired scheme guarantees the system stability by controlling the parameters of each node. Simulation results also indicate that the proposed scheme provides significant energy savings, as well as reliable delay guarantees by controlling the states of the sensor nodes.
Efficient energy management becomes a critical design issue for complex WSN (Wireless Sensor Network). Most of complex WSN employ the sleep mode to reduce the energy dissipation. However, it should cause the reduction of sensing coverage. This paper presents new wake-up algorithm for reducing energy consumption in complex WSN. The proposed wake-up algorithm is devised using geometric probability. It determined which node will be waked-up among the nodes having overlapped sensing coverage. The only one sensor node will be waked-up and it is ready to sense the event occurred uniformly. The simulation results show that the lifetime is increased by 15% and the sensing coverage is increased by 20% compared to the other scheduling methods. Consequently, the proposed wake-up algorithm can eliminate the power dissipation in the overlapped sensing coverage. Thus, it can be applicable for the various WSN suffering from the limited power supply.
In wireless sensor networks (WSNs), due to the very low data rate, the sleeping schedule is usually used to save consumed energy and prolong the lifetime of nodes. However, duty-cycled approach can cause a high end-to-end (E2E) delay. In this paper, we study a node scheduling algorithm in WSNs such that E2E delay meets bounded delay with a given probability. We have applied the probability theory to spot the relationship between E2E delay and node interval. Simulation result illustrates that we can create the network to achieve given delay with prior probability and high energy use efficient as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4856-4871
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2015
Backpressure based scheduling has been considered as a promising technique for improving the throughput of a wide range of communication networks. However, this scheduling technique has not been well studied for heterogeneous wireless networks. In this paper, we propose a virtual-queue based backpressure scheduling (VQB) algorithm for heterogeneous multi-hop wireless networks. The VQB algorithm introduces a simple virtual queue for each flow at a node for backpressure scheduling, whose length depends on the cache size of the node. When calculating flow weights and making scheduling decisions, the length of a virtual queue is used instead of the length of a real queue. We theoretically prove that VQB is throughput-optimal. Simulation results show that the VQB algorithm significantly outperforms a classical backpressure scheduling algorithm in heterogeneous multi-hop wireless networks in terms of the packet delivery ratio, packet delivery time, and average sum of the queue lengths of all nodes per timeslot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3152-3165
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2012
Wireless sensor networks (WSN) often employ asynchronous MAC scheduling, which allows each sensor node to wake up independently without synchronizing with its neighbor nodes. However, this asynchronous scheduling may not deal with collisions due to hidden terminals effectively. Although most of the existing asynchronous protocols exploit a random back-off technique to resolve collisions, the random back-off cannot secure a receiver from potentially repetitive collisions and may lead to a substantial increase in the packet latency. In this paper, we propose a new collision resolution algorithm called Transient Coordinator (TC) for asynchronous WSN MAC protocols. TC resolves a collision on demand by ordering senders' transmissions when a receiver detects a collision. To coordinate the transmission sequence both the receiver and the collided senders perform handshaking to collect the information and to derive a collision-free transmission sequence, which enables each sender to exclusively access the channel. According to the simulation results, our scheme can improve the average per-node throughput by up to 19.4% while it also reduces unnecessary energy consumption due to repetitive collisions by as much as 91.1% compared to the conventional asynchronous MAC protocols. This demonstrates that TC is more efficient in terms of performance, resource utilization, and energy compared to the random back-off scheme in dealing with collisions for asynchronous WSN MAC scheduling.
최근 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기술은 단순한 현장 상호작용과 제한된 정보와 함께 이들의 강인성과 확장성, 적응성에 대해 상당한 관심을 받고 있다. 이러한 모델링 기술들 중, 유전자 조절 네트워크(Gene Regulatory Networks)(GRNs)은 세포로부터 생물학적 유기체의 발생과 자연 진화에 대한 이해에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 GRN 원리를 무선 센서 네트워크 시스템에 적용하고 시간지연 요건을 충족하는 동시에 에너지 균형을 달성할 수 있는 분산화된 노드 스케쥴링 설계 기법을 제안한다. 각 센서 노드는 소비된 에너지 수준과 지연시간에 반응하여 자동으로 자신의 상태를 스케줄링하며, 이는 GRN 모델에서 영감을 받은 유전자 발현과 단백질 농도 조절 모델에 의해 제어된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지 균형뿐만 아니라 원하는 시간 지연에서 성능을 달성하고 있다는 점을 보여준다.
An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.147-151
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2005
CAN(Controller Area Network) is a simple and efficient network system for real time control and measurement. As it is not only good at error detection but also strong in electromagnetic interference, CAN has been widely used all over the industries. Basically, CAN needs a master node in charge of sensor data collection, node scheduling for data transmission to a monitoring system and error detection. According to the number of mater nodes, the CAN system is classified into two type of master system. One is a single master system that has only one master node and the other is a multi-master system where any sensor node can become a master node depending on the system's conditions. While it has the advantage of its fault tolerance, the multi-master system will suffer form the overall performance degradation when a defect is found in the master node. It is because all sensor nodes pertaining to a defective master node lose their position. Moreover, it is difficult and expensive to implement. For a single master system, the whole system will be broken down when a problem happens to a single master. In this paper, a dynamic master system is presented that there are several sub-master nodes of which basic functions are those of other sensor nodes at ordinary times but dynamically changed to replace the failing master node. An effective scheduling algorithm is also proposed to choose an appropriate node among sub-master nodes, where each sub-master node has its precedence value. The performance of the dynamic master system is experimented and analyzed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2282-2303
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2021
To solve the problems of heavy computing load and system transmission pressure in energy internet (EI), we establish a three-tier cloud-edge integrated EI network based on a cloud-edge collaborative computing to achieve the tradeoff between energy consumption and the system delay. A joint optimization problem for resource allocation and task offloading in the threetier cloud-edge integrated EI network is formulated to minimize the total system cost under the constraints of the task scheduling binary variables of each sensor node, the maximum uplink transmit power of each sensor node, the limited computation capability of the sensor node and the maximum computation resource of each edge server, which is a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) problem. To solve the problem, we propose a joint task offloading and resource allocation algorithm (JTOARA), which is decomposed into three subproblems including the uplink transmission power allocation sub-problem, the computation resource allocation sub-problem, and the offloading scheme selection subproblem. Then, the power allocation of each sensor node is achieved by bisection search algorithm, which has a fast convergence. While the computation resource allocation is derived by line optimization method and convex optimization theory. Finally, to achieve the optimal task offloading, we propose a cloud-edge collaborative computation offloading schemes based on game theory and prove the existence of Nash Equilibrium. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm can improve output performance as comparing with the conventional algorithms, and its performance is close to the that of the enumerative algorithm.
본 논문에서는 컴퓨팅 및 문제 해결 기술로 상당한 주목을 받고 있는 생체 모방 기술을 이용하여 무선 센서망에서 에너지 효율적이고, 요구 지연 시간이 보장된 노드 스케쥴링 제어 방식을 제안한다. 특히 생체의 셀 간 신호 시스템과 무선 센서망 시스템 사이의 유사성을 도출하고, 무선 센서망의 특징을 고려하는 새로운 수학적 모델을 수립한다. 이러한 모델을 바탕으로 각 애플리케이션에 의해서 요구되는 QoS, 지역 환경 조건, 인접 노드들의 상태에 따라 센서 노드의 상태를 결정한다. 제어 이론을 바탕으로 분석을 수행하여 제안된 생체 모방 방식이 각 노드가 자율적으로 매개 변수들을 제어함으로써 시스템 안정성을 보장한다는 것을 보인다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 프로토콜과 비교하여 상당한 에너지 절감뿐만 아니라 요구되는 지연 시간을 만족함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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