미리 설정된 연계성이 없는 차량들 사이에 무선통신을 이용하여 긴급정지, 차량사고, 장애물 출현 등의 차량안전과 관련이 있는 정보를 주고받을 수 있는 지능적 차량안전 시스템을 구성될 수 있다 대부분의 차량안전 통신 응용 시스템에서 차량안전 메시지는 브로드캐스트의 형태로 전파된다. 이러한 브로드캐스트 형 전파방법은 다중 홉 전송과 패킷 충돌 문제로 그 성능과 효율성 측면에서 많은 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 교통사고 예방을 위한 차량안전메시지를 다중 홉 거리까지 효과적으로 전송하기 위해 우선순위 방식의 중계노드 선택방법을 제안하고 있다. 무선 전송반경에 포함된 여러 노드들 중에서 적정한 거리에 위치한 하나의 노드만 중계에 참여하도록 한다 따라서 중복 패킷의 수를 줄여 패킷 오버헤드를 낮추고 부가적으로 네트워크 성능의 향상도 얻고 있다. 제안된 방법의 성능은 네트워크 시뮬레이션을 통하여 여타의 방법에 비해 우수한 것으로 판명되었다.
본 논문은 평균 객체 전송 지연 시간에 대한 기존의 모델들을 하나의 프레임워크로 통합하고 실제 계산 경험을 통해 결과를 분석하는 것을 목표로 한다. 해석적 객체 전송 지연 시간 모델은 다중 패킷 손실과 작은 혼잡제어 윈도우로 인해 빠른 재전송이 불가능한 멀티홉 무선 네트워크를 위시한 사물 인터넷(IoT) 환경을 가정한다. 이 모델은 또한 초기 혼잡 윈도우 크기와 하나의 혼잡 윈도우에서의 다중 패킷 손실을 고려한다. 성능평가에 의하면, 전송 객체 크기와 패킷 손실률이 작은 경우 평균 객체 전송 지연의 하한값과 상한값은 거의 동일하다. 그러나 패킷 손실률이 커지면 초기 혼잡 윈도우의 크기와 왕복 시간이 평균 객체 전송 지연의 상·하한값에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
본 논문은 USN 무선 네트워크에서 16-QAM 수신 신호의 멀티 홉 중계를 수행하는 경우 적응 신호 처리 알고리즘을 적용한 루프백 간섭 신호의 제거 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 USN 환경에서는 노드간의 중계 기능에 의해 원거리 스테이션과의 정보 교환이 필요하게 되는데, 중계 노드에서는 송신기와 수신기 안테나를 공동 이용하거나 매우 근접하여 위치하므로서 재송신 신호가 수신측으로 궤환되거나, 비선형 소자를 사용하므로서 발생되는 루프백 간섭 신호가 존재하게되므로 한정된 주파수와 전력 자원을 사용하는 USN 시스템의 성능을 크게 저하된다. 이를 개선하여 향상된 시스템 성능 및 멀티홉 성능을 얻기 위해 중계 노드의 수신부 전단에서 원하지 않는 루프백 간섭 신호를 제거하기위한 적응 신호 처리 알고리즘의 적용이 필요하게 된다. 적응 신호 처리를 위해서는 먼저 스펙트럼 효율이 우수한 16-QAM 신호를 대상으로 하여 수렴 특성이 우수하고 H/W 로 구현할 때 발생되는 유한장 문제점을 해결할 수 있는 QR-Array RLS 알고리즘을 사용하였으며, 루프백 간섭 신호의 제거 성능으로 수신 신호 성상도 및 learning curve에서 기존의 RLS 보다 우월함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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