International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.2
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pp.22-32
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2018
In VANET, frequent movement of nodes causes dynamic changes of the network topology. Therefore the routing protocol, which is stable to effectively respond the changes of the network topology, is required. Moreover, the existing cluster-based routing protocol, that is the hybrid approach, has routing delay due to the frequent re-electing of the cluster header. In addition, the routing table of CBRP has only one hop distant neighbor nodes. PCBRP (Paired CBRP), proposed in this paper, ties two clusters in one pair of clusters to make longer radius. Then the pair of the cluster headers manages and operates corresponding member nodes. In the current CBRP, when the cluster header leaves the cluster the delay, due to the re-electing a header, should be occurred. However, in PCBRP, another cluster header of the paired cluster takes the role instead of the left cluster header. This means that this method reduces the routing delay. Concurrently, PCBRP reduces the delay when routing nodes in the paired cluster internally. Therefore PCBRP shows improved total delay of the network and improved performance due to the reduced routing overhead.
The Cluster-based routing protocol is consumed the energy consumption efficiently, but there are many isolated nodes while clustering, so these are impeding energy efficiency. Hop-by-hop based routing protocol is suitable large-scaled network or dynamic environment. However, with the periodic flooding signal and rapid energy loss of near sink nodes, the network life time become shorter. In this paper, We propose the hybrid routing protocol that combine the cluster based routing method for energy efficiency of nodes and hop-by-hop method for re-joining the isolated nodes and load balance of nodes in the near cluster using fibonacci sequence. Based on the analysis, it is proved that the hybrid routing protocol provided higher energy efficiency and less the isolated nodes than previous methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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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.
In MANET, the frequent movement of nodes causes the dynamic network topology changes. Therefore, it is required that the routing protocol should be very stable to effectively respond the changes of the network changes. Moreover, the existing cluster-based routing protocol, that is the hybrid approach, has routing delay due to the re-electing of the cluster header. In addition, the routing table of CBRP has all only one hop distant neighbor nodes. PCBRP, proposed in this paper, ties two clusters in one paired cluster to make longer radius. Then the headers of the paired cluster manage and operate corresponding member nodes. In the current CBRP, when the cluster header leaves out the cluster, the delay, due to the re-electing a header, should be occurred. However, in PCBRP, another cluster header of the paired cluster plays the role instead of the left cluster header. This method reduces the routing delay. Concurrently, PCBRP reduces the delay when they route nodes in the paired cluster internally.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.31-34
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2012
In MANET, frequent movement of nodes causes the dynamic network topology changes. Therefore the routing protocol, which is very stable to effectively respond the changes of the network changes, is required. Moreover, the existing cluster-based routing protocol, that is the hybrid approach, has routing delay due to the re-electing of the cluster header. In addition, the routing table of CBRP has all only one hop distant neighbor nodes. PCBRP, proposed in this paper, ties two clusters in one pair of clusters to make longer radius. Then the pair of the cluster headers manages and operates corresponding member nodes. When they route nodes in the paired cluster internally, PCBRP reduces the delay by requesting a route. Therefore PCBRP shows improved total delay of the network and improved performance of packet transmitting rate.
With the increasing demands for mobile wireless sensor networks in recent years, designing an energy-efficient clustering and routing protocol has become very important. This paper provides an analytical model to evaluate the power consumption of a mobile sensor node. Based on this, a clustering algorithm is designed to optimize the energy efficiency during cluster head formation. A genetic algorithm technique is employed to find the near-optimal threshold for residual energy below which a node has to give up its role of being the cluster head. This clustering algorithm along with a hybrid routing concept is applied as the near-optimal energy-efficient routing technique to increase the overall efficiency of the network. Compared to the mobile low energy adaptive clustering hierarchy protocol, the simulation studies reveal that the energy-efficient routing technique produces a longer network lifetime and achieves better energy efficiency.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.6C
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pp.544-561
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2002
In this paper, we propose a new hybrid type of the routing protocol (Virtual Cluster-based Routing Protocol: VCRP) for mobile ad-hoc networks, based on a virtual cluster, which is defined as a narrow-sense network to exchange the basic information related to the routing among the adjacent nodes. This particular approach combines advantage of proactive routing protocol (PRP), which immediately provides the route collecting the network-wide topological and metric information, with that of reactive routing protocol, which relies on the route query packet to collect the route information on its way to the destination without exchanging any information between nodes. Furthermore, it also provides the back-up route as a byproduct, along with the optimal route, which leads to the VCBRP (Virtual Cluster-based Routing Protocol with Backup Route) establishing the alternative route immediately after a network topology is changed due to degradation of link quality and terminal mobility, Our simulation studies have shown that the proposed routing protocols are robust against dynamics of network topology while improving the performances of packet transfer delay, link failure ratio, and throughput over those of the existing routing protocols without much compromising the control overhead efficiency.
Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.1
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pp.38-43
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2011
Cluster-based routing is high energy consumption of cluster head nodes. A recent approach to resolving the problem is the dynamic cluster technique that periodically re-selects cluster head nodes to distribute energy consumption of the sensor nodes. However, the dynamic clustering technique has a problem that repetitive construction of clustering consumes the more energies. This paper proposes a solution to the problems described above from the energy efficiency perspective. The round-robin cluster header(RRCH) technique, which fixes the initially structured cluster and sequentially selects cluster head nodes, is suggested for solving the energy consumption problem regarding repetitive cluster construction. A simulation result were compared with the performances of two of the most widely used conventional techniques, the LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) and HEED(Hybrid, Energy Efficient, Distributed Clustering) algorithms, based on energy consumption, remaining energy for each node and uniform distribution. The evaluation confirmed that in terms of energy consumption, the technique proposed in this paper was 26.5% and 20% more efficient than LEACH and HEED, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2140-2156
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2023
The Wireless Sensor Network (WSN), is constructed out of teeny-tiny sensor nodes that are very low-cost, have a low impact on the environment in terms of the amount of power they consume, and are able to successfully transmit data to the base station. The primary challenges that are presented by WSN are those that are posed by the distance between nodes, the amount of energy that is consumed, and the delay in time. The sensor node's source of power supply is a battery, and this particular battery is not capable of being recharged. In this scenario, the amount of energy that is consumed rises in direct proportion to the distance that separates the nodes. Here, we present a Hybrid Firefly Glow-Worm Swarm Optimization (HF-GSO) guided routing strategy for preserving WSNs' low power footprint. An efficient fitness function based on firefly optimization is used to select the Cluster Head (CH) in this procedure. It aids in minimising power consumption and the occurrence of dead sensor nodes. After a cluster head (CH) has been chosen, the Glow-Worm Swarm Optimization (GSO) algorithm is used to figure out the best path for sending data to the sink node. Power consumption, throughput, packet delivery ratio, and network lifetime are just some of the metrics measured and compared between the proposed method and methods that are conceptually similar to those already in use. Simulation results showed that the proposed method significantly reduced energy consumption compared to the state-of-the-art methods, while simultaneously increasing the number of functioning sensor nodes by 2.4%. Proposed method produces superior outcomes compared to alternative optimization-based methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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