With the advance of computer and communication technologies, wireless sensor networks (WSNs) are increasingly used in many aspects of our daily life. However, since the battery lifetime of WSN nodes is restricted, the WSN lifetime is also limited. Therefore, it is crucial to determine this limited lifetime in advance for preventing service interruptions in critical applications. This paper proposes a feasible static analysis approach to estimating the worstcase lifetime of a WSN. Assuming known routes with a given sensor network topology and SMAC as the underlying MAC protocol, we statically estimate the lifetime of each sensor node with a fixed initial energy budget. These estimations are then compared with the results obtained through simulation which run with the same energy budget on each node. Experimental results of our research on TinyOS applications indicate that our approach can safely and accurately estimate worst-case lifetime of the WSN. To the best of our knowledge, our work is the first one to estimate the worst-case lifetime of WSNs through a static analysis method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2302-2324
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2014
Cluster-based wireless sensor network (WSN) can significantly reduce the energy consumption by data aggregation and has been widely used in WSN applications. However, due to the intrinsic many-to-one traffic pattern in WSN, the network lifetime is generally deteriorated by the unbalanced energy consumption in a cluster-based WSN. Therefore, energy efficiency and network lifetime improvement are two crucial and challenging issues in cluster-based WSNs. In this paper, we propose a Non-Uniform Node Distribution (NUND) scheme to improve the energy efficiency and network lifetime in cluster-based WSNs. Specifically, we first propose an analytic model to analyze the energy consumption and the network lifetime of the cluster-based WSNs. Based on the analysis results, we propose a node distribution algorithm to maximize the network lifetime with a fixed number of sensor nodes in cluster-based WSNs. Extensive simulations demonstrate that the theoretical analysis results determined by the proposed analytic model are consistent with the simulation results, and the NUND can significantly improve the energy efficiency and network lifetime.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성으로 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 본 논문은 WSN의 패킷 전송률을 증가시키고 센서 노드들의 수명을 연장하기 위해 제시된 기존 연구들을 분석한 후, 센서 노드들에 Clustering 및 위치 기반 기법 적용 시 기존 연구 대비 성능 향상 요인들을 분석하였으며 이를 기반으로 패킷 손실률과 네트워크 수명 측면에서 향후 WSN의 성능 향상을 위한 새로운 기법에 대한 연구를 수행 할 예정이다.
본 논문에서는 클러스터링 방식을 사용하는 무선 센서네트워크(WSN)에서 센서노드의 위치정보에 따라 클러스터의 크기를 다르게 설정하여, 네트워크의 수명을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터에서 수집된 정보는 클러스터 간(Inter-cluster) 통신으로 싱크노드에 전달된다. 싱크노드에 가까운 클러스터 헤더일수록 멀리 있는 클러스터 헤더보다 데이터 전달에 많이 관여하게 되므로 싱크노드에 인접한 클러스터 헤더들의 에너지 소모가 많아지며 이로 인해 네트워크의 수명이 줄어든다. 제안된 알고리즘은 싱크노드에 가까울수록 클러스터의 크기를 줄여 소모되는 에너지를 최소화하고, 데이터 전송 경로를 다양화하여 싱크노드에 가까운 클러스터 헤더의 수명을 연장시킨다. 제안된 알고리즘은 분석 과정을 거쳐 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 클러스터링 방식을 사용하는 무선 센서네트워크(WSN)에서 센서노드의 위치정보에 따라 클러스터의 크기를 다르게 설정하여, 네트워크의 수명을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터에서 수집된 정보는 클러스터 간(Inter-cluster) 통신으로 멀티 홉을 통하여 싱크노드에 전달된다. 싱크노드에 가까운 곳에 위치한 클러스터 헤더(CH)일수록 멀리 있는 클러스터 헤더보다 데이터 전달에 많이 관여하게 되어 에너지를 더욱 많이 소모하며 이로 인해서 네트워크의 수명이 줄어든다. 제안된 알고리즘은 싱크노드에 가까이 위치한 클러스터의 크기를 줄여서, 해당 클러스터 헤더에서의 에너지 소모를 최소화하고, 또한 싱크로 향하는 데이터들의 전송 경로를 다양화하여 클러스터 헤더의 통신 부담을 경감시킴으로써 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안된 알고리즘은 수학적인 분석 과정을 통해 성능을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.901-920
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2015
Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.
Recently, sink mobility has been shown to be highly beneficial in improving network lifetime in wireless sensor networks (WSNs). Numerous studies have exploited mobile sinks (MSs) to collect sensed data in order to improve energy efficiency and reduce WSN operational costs. However, there have been few studies on the effectiveness of MS operation on WSN closed operating cycles. Therefore, it is important to investigate how data is collected and how to plan the trajectory of the MS in order to gather data in time, reduce energy consumption, and improve WSN network lifetime. In this study, we combine two methods, the cluster-head election algorithm and the MS trajectory optimization algorithm, to propose the optimal MS movement strategy. This study aims to provide a closed operating cycle for WSNs, by which the energy consumption and running time of a WSN is minimized during the cluster election and data gathering periods. Furthermore, our flexible MS movement scenarios achieve both a long network lifetime and an optimal MS schedule. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm achieves better performance than other well-known algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5437-5454
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2016
A Wireless Sensor Network (WSN) is composed of several sensor nodes which are severely restricted to energy and memory. Energy is the lifeblood of sensors and thus energy conservation is a critical necessity of WSN. This paper proposes a clustering algorithm namely Energy Efficient Trustworthy Clustering algorithm (EETCA), which focuses on three phases such as chief node election, chief node recycling process and bi-level trust computation. The chief node election is achieved by Dempster-Shafer theory based on trust. In the second phase, the selected chief node is recycled with respect to the current available energy. The final phase is concerned with the computation of bi-level trust, which is triggered for every time interval. This is to check the trustworthiness of the participating nodes. The nodes below the fixed trust threshold are blocked, so as to ensure trustworthiness. The system consumes lesser energy, as all the nodes behave normally and unwanted energy consumption is completely weeded out. The experimental results of EETCA are satisfactory in terms of reduced energy consumption and prolonged lifetime of the network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.514-537
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2020
Wireless sensor network (WSN) is a distributed network composed of many sensory nodes. It is precisely due to the clustering unevenness and cluster head election randomness that the energy consumption of WSN is excessive. Therefore, a many-objective optimization WSN energy balance model is proposed for the first time in the clustering stage of LEACH protocol. The four objective is considered that the cluster distance, the sink node distance, the overall energy consumption of the network and the network energy consumption balance to select the cluster head, which to better balance the energy consumption of the WSN network and extend the network lifetime. A many-objective optimization algorithm to optimize the model (LEACH-ABF) is designed, which combines adaptive balanced function strategy with penalty-based boundary selection intersection strategy to optimize the clustering method of LEACH. The experimental results show that LEACH-ABF can balance network energy consumption effectively and extend the network lifetime when compared with other algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1298-1310
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2019
Network coding (NC) is a promising technology that can improve available bandwidth and packet throughput in wireless sensor networks (WSNs). Sliding window is an improved technology of NC, which is a supplement of TCP/IP technology and can improve data throughput and network lifetime on WSNs. This paper proposes a network coding-based maximum lifetime algorithm for sliding window in WSNs (NC-MLSW) which improves the throughput and network lifetime in WSN. The packets on the source node are sent on the WSNs. The intermediate node encodes the received original packet and forwards the newly encoded packet to the next node. Finally, the destination node decodes the received encoded data packet and recovers the original packet. The performance of the NC-MLSW algorithm is studied using NS2 simulation software and the network packet throughput, network lifetime and data packet loss rate were evaluated. The simulations experiment results show that the NC-MLSW algorithm can obviously improve the network packet throughput and network lifetime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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