무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.
Data collection is a key function for wireless sensor networks. There has been numerous data collection scheduling algorithms, but they fail to consider the deep and complex relationship among network lifetime, sink aggregated information and sample cycle for wireless sensor networks. This paper gives the upper bound on the sample period under the given network topology. An optimal schedule algorithm focusing on aggregated information named OSFAI is proposed. In the schedule algorithm, the nodes in hotspots would hold on transmission and accumulate their data before sending them to sink at once. This could realize the dual goals of improving the network lifetime and increasing the amount of information aggregated to sink. We formulate the optimization problem as to achieve trade-off among sample cycle, sink aggregated information and network lifetime by controlling the sample cycle. The results of simulation on the random generated wireless sensor networks show that when choosing the optimized sample cycle, the sink aggregated information quantity can be increased by 30.5%, and the network lifetime can be increased by 27.78%.
대부분의 무선 센서 네트워크를 활용한 어플리케이션에서는 네트워크를 설치한 후 언제까지 작동해야 하는 지를 나타내는 목표 수명(target lifetime)을 가진다. 하지만 무선 센서 네트워크는 많은 경우에 각 센서 노드들이 배터리를 이용하여 작동하기 때문에 목표 수명을 만족시키는 것은 쉬운 문제가 아니며 이를 달성하기 위해서는 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 선형 프로그래밍(Linear Programming)을 이용하여 에너지 효율적인 경로를 찾는 동시에 감지 비율(sensing rate)을 조절함으로써 무선 센서 네트워크의 목표 수명을 만족시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 다른 기법들의 성능과 비교한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권3호
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pp.135-141
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2018
Wireless sensor networks (WSN) are composed of a large number of sensor nodes. Battery-powered sensor nodes have limited coverage; therefore, it is more efficient to transmit data via multi-hop communication. The network lifetime is a crucial issue in WSNs and the multi-hop routing protocol should be designed to prolong the network lifetime. Prolonging the network lifetime can be achieved by minimizing the power consumed by the nodes, as well as by balancing the power consumption among the nodes. A power imbalance can reduce the network lifetime even if several nodes have sufficient (battery) power. In this paper, we propose a routing protocol that prolongs the network lifetime by balancing the power consumption among the nodes. To improve the balance of power consumption and improve the network lifetime, the proposed routing scheme adaptively controls the transmission range using a power control according to the residual power in the nodes. We developed a routing simulator to evaluate the performance of the proposed routing protocol. The simulation results show that the proposed routing scheme increases power balancing and improves the network lifetime.
This paper proposes an ant-based routing algorithm, Ant System-Routing in wireless Senor Networks(AS-RSN), for wireless sensor networks. Using a transition rule in Ant System, sensors can spread data traffic over the whole network to achieve energy balance, and consequently, maximize the lifetime of sensor networks. The transition rule advances one of the original Ant System by re-defining link cost which is a metric devised to consider energy-sufficiency as well as energy-efficiency. This metric gives rise to the design of the AS-RSN algorithm devised to balance the data traffic of sensor networks in a decentralized manner and consequently prolong the lifetime of the networks. Therefore, AS-RSN is scalable in the number of sensors and also robust to the variations in the dynamics of event generation. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm by comparing three existing routing algorithms: Direct Communication Approach, Minimum Transmission Energy, and Self-Organized Routing and find that energy balance should be considered to extend lifetime of sensor network and increase robustness of sensor network for diverse event generation patterns.
에너지 자원이 제한된 네트워크에서는 채널 상태 정보와 남은 에너지 정보를 기반으로 에너지자원을 각 유저들에게 최적으로 할당함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 전송 용량을 만족시키면서 네트워크의 수명을 최대화하도록 전송에 참여하는 중계기를 선택하고 전송 전력을 할당하는 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해서 수명을 증가시키는 것을 보인다.
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
A sensor network consists of many low-cost, low-power, and multi-functional sensor nodes. One of most important issues in of sensor networks is to increase network lifetime, and there have been researches on the problem. In this paper, we propose a routing mechanism to prolong network lifetime, in which each node adjusts its transmission power to send data to its neighbors. We model the energy efficient routing with power control and present an algorithm to obtain the optimal flow solution for maximum network lifetime. Then, we derive an upper bound on the network lifetime for specific network topologies.
무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering) 기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.
무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering)기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드들의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접 싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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