KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2959-2973
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2021
In wireless sensor and actuator networks (WSANs), the network lifetime is an important criterion to measure the performance of the WSAN system. Generally, the network lifetime is mainly affected by the energy of sensors. However, the energy of sensors is limited, and the batteries of sensors cannot be replaced and charged. So, it is crucial to make energy consumption efficient. WSAN introduces multiple actuators that can be regarded as multiple collectors to gather data from their respective surrounding sensors. But how to deploy actuators to reduce the energy consumption of sensors and increase the manageability of the network is an important challenge. This research optimizes actuators deployment by a proposed probabilistic mutation multi-layer particle swarm optimization algorithm to maximize the coverage of actuators to sensors and reduce the energy consumption of sensors. Simulation results show that this method is effective for improving the coverage rate and reducing the energy consumption.
In this paper, we propose the power-based pipelined-forwarding MAC protocol which can select relay nodes according to the residual power and energy harvesting rate in EH-WSN (energy-harvesting wireless sensor networks). The proposed MAC follows a pipelined-forwarding scheme in which nodes repeatedly sleep and wake up in an EH-WSN environment and data is continuously transmitted from a high-level node to a low-level node. The sleep interval is adaptively controlled so that nodes with low energy harvesting rate can be charged sufficiently, thereby minimizing the transmission delay and increasing the network lifetime. Simulation shows that the proposed MAC protocol improves the balance of residual power and network lifetime.
무선 센서 네트워크의 센서 노드는 다양한 최소령 센서로 구성된 저전력, 저메모리, 저컴퓨터 능력을 갖고 있다. 따라서 최근 무선 센서 네트워크의 이슈는 실용적인 응용 분야에서의 에너지 보존과 네트워크 수명을 만족하는 설계 및 개발을 요구한다. 이러한 에너지 소비량과 네트워크 수명을 만족하기 위해서 효율적인 라우팅 프로토콜 연구가 지속되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 LEACH, LEACH-C, MTE, 그리고 PEGASIS 라우팅 프로토콜에 대해서 비교 분석하였다. 각각의 프로토콜의 운영 시간, 밧데리 소모, 총 에너지 소모량을 비교한다.
A convergecast is a popular routing scheme in wireless sensor networks (WSNs) in which every sensor node periodically forwards measured data along configured routing paths to a base station (BS). Prolonging lifetimes in energy-limited WSNs is an important issue because the lifetime of a WSN influences on its quality and price. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) was the first attempt at solving this lifetime problem in convergecast WSNs, and it was followed by other solutions including power efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) and power efficient data gathering and aggregation protocol (PEDAP). Our solution-chain routing with even energy consumption (CREEC)-solves this problem by achieving longer average lifetimes using two strategies: i) Maximizing the fairness of energy distribution at every sensor node and ii) running a feedback mechanism that utilizes a preliminary simulation of energy consumption to save energy for depleted Sensor nodes. Simulation results confirm that CREEC outperforms all previous solutions such as LEACH, PEGASIS, PEDAP, and PEDAP-power aware (PA) with respect to the first node death and the average lifetime. CREEC performs very well at all WSN sizes, BS distances and battery capacities with an increased convergecast delay.
센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2469-2490
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2019
A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
본 논문에서는 에러율이 높은 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다 제안하는 기법은 무선 링크의 품질을 기반으로 하여 패킷을 송수신한 이후의 잔여 에너지를 미리 추정하고, 그 때의 에너지가 가장 많이 남아 있을 것으로 예상되는 경로로 데이터를 전송한다. 제안하는 기법은 에러율을 고려하기 때문에 불필요한 재전송에 따른 에너지 소비를 줄이고 트래픽도 골고루 분산시킨다. 그리고 송수신 이후의 잔여 에너지양들 중에서 최소값이 가장 클 것으로 예상되는 경로를 선택함으로써 노드의 에너지 고갈을 최대한으로 지연시킨다. 다른 방식들에 비하여 제안하는 기법이 네트워크의 수명을 더욱 연장시킨다는 사실을 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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.
여기에 지오캐스팅(geocasting)이란 어떤 특정한 지역(지오캐스트 영역이라 함)에 있는 모든 노드들에게 데이터를 전송하는 통신형태이다. 기존의 에너지 관련 프로토콜은 주로 통신 경로 설정 시 주로 최소 홉 수, 즉 전송 에너지를 최소화하기 위한 최단거리 관점에서 최적의 경로를 구하며, 각 노드의 잔여 에너지와 링크 에러율에 대해 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 ad-hoc 네트워크에서 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 전송을 하기 위한 지오캐스팅 방법인 MLRG를 제안한다. MLRG는 위치기반과 라우팅-기반인 지오캐스팅으로 각 노드의 잔여 전력을 파악한 경로 탐색과 새롭게 제안하는 cost 관계식을 통해 네트워크 활동시간을 최대화하고, 링크의 에러율도 고려하여 신뢰성 있는 통신이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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