KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.1866-1888
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2017
Efficient energy consumption in WSN is one of the key design issues for improving network stability period. In this paper, we propose a new Heterogeneity-aware Energy-efficient Clustering (HEC) technique which considers two types of heterogeneity - network lifetime and of sensor nodes. Selection of cluster head nodes is done based on the three network lifetime phases: only advanced nodes are allowed to become cluster heads in the initial phase; in the second active phase all nodes are allowed to participate in cluster head selection process with equal probability, and in the last dying out phase, clustering is relaxed by allowing direct transmission. Simulation-based performance analysis of the proposed technique as compared to other relevant techniques shows that HEC achieves longer stable region, improved throughput, and better energy dissipation owing to judicious consumption of additional energy of advanced nodes. On an average, the improvement observed for stability period over LEACH, SEP, FAIR and HEC- with SEP protocols is around 65%, 30%, 15% and 17% respectively. Further, the scalability of proposed technique is tested by varying the field size and number of sensing nodes. The results obtained are found to be quite optimistic. The impact of energy heterogeneity has also been assessed and it is found to improve the stability period though only upto a certain extent.
Khan, Muhammad Fahad;Aadil, Farhan;Maqsood, Muazzam;Khan, Salabat;Bukhari, Bilal Haider
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4228-4247
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2018
Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.2
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pp.47-59
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2014
In this paper, I propose a new energy efficient clustering scheme to prolong the network lifetime by reducing energy consumption at the sensor node. It is possible that a node determines whether to participate in clustering with certain probability based on local density. This scheme is useful under the environment that sensor nodes are deployed unevenly within the sensing area. By adjusting the probability of participating in clustering dynamically with local density of nodes, the energy consumption of the network is reduced. So, the lifetime of the network is extended. In the region where nodes are densely deployed, it is possible to reduce the energy consumption of the network by limiting the number of node which is participated in clustering with probability which can be adjusted dynamically based on local density of the node. Through computer simulation, it is verified that the proposed scheme is more energy efficient than LEACH protocol under the environment where node are densely located in a specific area.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.77-85
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2015
Recently, wireless sensor network(WSN) have been used in various fields to implement ubiquitous computing environment. WSN uses small, low cost and low power sensors in order to collect information from the sensor field. This paper proposes a clustering algorithm for energy efficiency of sensor nodes. The proposed algorithm is based on conventional LEACH, the representative clustering protocol for WSN and it prolongs network and nodes life time using sleep technique and changable transmission mode. The nodes of the proposed algorithm first calculate their clustering participation value based on the distance to the neighbor nodes. The nodes located in high density area will have clustering participation value and it can turn to sleep mode. Besides, proposed algorithm can change transmission method from conventional single-hop transmission to multi-hop transmission according to the energy level of cluster head. Simulation results show that the proposed clustering algorithm outperforms conventional LEACH, especially non-uniformly deployed network.
The proposed zone-based self-organized clustering broadcasts neighbor information to only a zone with the same ID. Besides, the zone-based self-organized clustering with unique IDs can communicate securely even if the state transition of nodes in zone-based self-organized clustering is threatened by corrupted nodes. For this security, the Byzantine agreement protocol with proactive asynchronous verifiable secret sharing (AVSS) is considered. As a result of simulation, an efficiency and a security of the proposed clustering are better than those of a traditional clustering. Therefore, this paper describes a new and extended self-organized clustering that securely seeks to minimize the interference in mobile ad hoc networks (MANETs).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.3
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pp.224-242
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2010
Data routing in wireless sensor networks must be energy-efficient because tiny sensor nodes have limited power. A cluster-based hierarchical routing is known to be more efficient than a flat routing because only cluster-heads communicate with a sink node. Existing hierarchical routings, however, assume unrealistically large radio transmission ranges for sensor nodes so they cannot be employed in real environments. In this paper, by considering the practical transmission ranges of the sensor nodes, we propose a clustering and routing method for hierarchical sensor networks: First, we provide the optimal ratio of cluster-heads for the clustering. Second, we propose a d-hop clustering scheme. It expands the range of clusters to d-hops calculated by the ratio of cluster-heads. Third, we present an intra-cluster routing in which sensor nodes reach their cluster-heads within d-hops. Finally, an inter-clustering routing is presented to route data from cluster-heads to a sink node using multiple hops because cluster-heads cannot communicate with a sink node directly. The efficiency of the proposed clustering and routing method is validated through extensive simulations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.79-86
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2009
In this paper, we propose a new clustering scheme that provides optimal data aggregation effect and reduces energy consumption of nodes by considering the density of nodes when forming clusters. Since the size of the cluster is determined to ensure optimal data aggregation rate, our scheme reduces transmission range and minimizes interference between clusters. Moreover, by clustering using locally adjacent nodes and aggregating data received from cluster members, we reduce energy consumption of nodes. Through simulation, we confirmed that energy consumption of the whole network is minimized and the sensor network life-time is extended. Moreover, we show that the proposed clustering scheme improves the performance of network compared to previous LEACH clustering scheme.
One of the most important issues in the sensor network with resource-constrained sensor nodes is prolonging the network lifetime by efficiently utilizing the given energy of nodes. The most representative mechanism to achieve a long-lived network is the clustering mechanism. In this paper, we propose a new dynamic-size multi-hop clustering mechanism in which the burden of a node acting as a cluster head(CH) is balanced regardless of the density of nodes in a sensor network by adjusting the size of a cluster based on the information about the communication load and the residual energy of the node and its neighboring nodes. We show that our proposed scheme outperforms other single-hop or fixed-size multi-hop clustering mechanisms by carrying out simulations.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.4
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pp.365-371
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2012
In recent years, researchers have been attracted to clustering methods to improve communication and data transmission in a network. Compared with traditional wireless networks, wireless sensor networks are energy constrained and have lower data rates. The concept of implementing a clustering algorithm in an existing project on gateway relocation is being explored here. Low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) is applied to an existing study on relocating a gateway. The study is further improved by moving the gateway to a specific cluster based on the number or significance of the events detected. The protocol is improved so that each cluster head can communicate with a mobile gateway. The cluster heads are the only nodes that can communicate with the mobile gateway when it (the mobile gateway) is out of the cluster nodes' transmission range. Once the gateway is in range, the nodes will begin their transmission of real-time data. This alleviates the load of the nodes that would be located closest to the gateway if it were static.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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