플러딩은 무선 네트워크에서 모든 노드들에게 패킷을 전달하는 가장 간단한 방법이다. 하지만, 기본적인 플러딩은 모든 노드가 브로드캐스트 패킷을 한 번씩 전송을 하게 되고, 결과적으로 브로드캐스트 폭풍(broadcast storm) 문제를 일으킨다. 이는 네트워크 자원 및 에너지를 심각하게 낭비시키는 결과를 초래한다. 특히, 무선 센서 네트워크에서는 노드들은 제한된 배터리에 의해 전력을 공급받기 때문에 전력은 가장 중요한 자원 중의 하나이다. 다시 말해, 기본적인 플러딩은 많은 중복 패킷을 생성하기 때문에 전력 소비가 많고, 무선 센서 네트워크의 수명을 단축시키게 된다. 이 브로드캐스트 폭풍 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이웃 노드 정보를 이용하여 자식 노드 수와 형제 노드 수에 따른 동적인 확률적 플러딩 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존의 기법들과 비교하여 패킷 발생 수는 유사하게 유지하면서 적은 노드 수에 대해서도 높은 전달율을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5014-5034
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2016
This paper discusses how to effectively guarantee the coverage and connectivity quality of wireless sensor networks when joint perception model is used for the nodes whose communication ranges are multi-level adjustable in the absence of position information. A Connect Coverage Algorithm Based on Joint Sensing model (CCAJS) is proposed, with which least working nodes are chosen based on probability model ensuring the coverage quality of the network. The algorithm can balance the position distribution of selected working nodes as far as possible, as well as reduce the overall energy consumption of the whole network. The simulation results show that, less working nodes are needed to ensure the coverage quality of networks using joint perception model than using the binary perception model. CCAJS can not only satisfy expected coverage quality and connectivity, but also decrease the energy consumption, thereby prolonging the network lifetime.
본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 타이머에 기반한 신뢰적 브로드캐스팅 기법 (TRB)을 제안한다. 제안된 신뢰적 브로드캐스팅 기법은 (1) 비트맵에 기반을 둔 명시적 ACK을 이용하여 필요 없는 에러제어 메시지를 줄이는 방식과 (2) 랜덤한 타이머를 기반으로 ACK을 전송함으로써 충돌을 줄이는 방식으로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크에서는 일반적으로 노드들이 밀집되어 있다는 가정 하에 100% 신뢰성을 요구하지는 않는다고 알려져 있으나, 노드들의 이동성과 전력감쇠에 의한 토폴로지의 변화에 따라 항상 밀집되어있다고 가정할 수는 없다. 따라서 완전한 신뢰성이 필요한 경우 (예, 매우 중요한 작업이거나, 작업 할당에 관한 메시지, 혹은 소프트웨어 업데이트 등), 일반적인 브로드캐스팅에 의한 데이터 전송에서는 문제가 될 소지가 있다. 따라서 본 논문에서는 TRB 알고리즘에 기반한 신뢰적 데이터 전달 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 TRB 알고리즘이 기존의 브로드캐스팅 기법들에 비해 100% 신뢰성을 보장하고 상대적으로 에너지 효율성 역시 높일 수 있음을 보인다.
Wireless sensor networks (WSNs) are used to collect various data in environment monitoring applications. A spatial clustering may reduce energy consumption of data collection by partitioning the WSN into a set of spatial clusters with similar sensing data. For each cluster, only a few sensor nodes (samplers) report their sensing data to a base station (BS). The BS may predict the missed data of non-samplers using the spatial correlations between sensor nodes. ASAP is a representative data collection algorithm using the spatial clustering. It periodically reconstructs the entire network into new clusters to accommodate to the change of spatial correlations, which results in high message overhead. In this paper, we propose a new data collection algorithm, name EPDC (Energy-efficient Periodic Data Collection). Unlike ASAP, EPDC identifies a specific cluster consisting of many dissimilar sensor nodes. Then it reconstructs only the cluster into subclusters each of which includes strongly correlated sensor nodes. EPDC also tries to reduce the message overhead by incorporating a judicious probabilistic model transfer method. We evaluate the performance of EPDC and ASAP using a simulation model. The experiment results show that the performance improvement of EPDC is up to 84% compared to ASAP.
다리 혹은 건물과 같은 구조물들은 그들의 안전상태를 진단하기 위하여 지속적으로 점검할 필요가 있다. 그러나 사람이 이러한 구조물의 모든 지점을 직접적으로 접근하여 점검해야 하는 치명적인 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 오늘날에는 WSN(Wireless Sensor Node)를 이용한 SHM(Structural Health Monitoring)에 대한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 WSN을 이용한 SHM에서 보다 정밀한 점검을 위하여 실시간 처리를 제공하는 Xenomai의 성능을 기존 리눅스 커널과 실험적으로 비교 평가하였다. 이를 위하여 상용 임베디드 보드인 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 보드의 기존 리눅스 커널에 Xenomai를 패치 시키고, 캔틸레버 빔(cantilever beam)의 고유 주파수(natural frequency)를 분석하기 위하여 가속도 센서로부터 z-축 진동 데이터를 주기적으로 읽어 들이는 태스크를 구현하였다. 동일한 방법으로 기존 리눅스 커널에서 데이터를 측정한 후, Smart Office Analyzer를 이용하여 캔틸레버 빔의 고유 주파수를 분석하였다. 마지막으로, WSN을 위한 Xenomai의 타당성을 검토하기 위하여 가속도 센서의 z-축 진동 데이터를 유선으로 측정하여 동일한 방법으로 비교 분석하였다.
In this article, a smart multifunctional optical system-on-a-chip (SOC) sensor platform is presented and its application for fiber Bragg grating (FBG) sensor interrogation in optical sensor networks is investigated. The smart SOC sensor platform consists of a superluminescent diode as a broadband source, a tunable microelectromechanical system (MEMS) based Fabry-P$\acute{e}$rot filter, photodetectors, and an integrated microcontroller for data acquisition, processing, and communication. Integrated with a wireless sensor network (WSN) module in a compact package, a smart optical sensor node is developed. The smart multifunctional sensor platform has the capability of interrogating different types of optical fiber sensors, including Fabry-P$\acute{e}$rot sensors and Bragg grating sensors. As a case study, the smart optical sensor platform is demonstrated to interrogate multiplexed FBG strain sensors. A time domain signal processing method is used to obtain the Bragg wavelength shift of two FBG strain sensors through sweeping the MEMS tunable Fabry-P$\acute{e}$rot filter. A tuning range of 46 nm and a tuning speed of 10 Hz are achieved. The smart optical sensor platform will open doors to many applications that require high performance optical WSNs.
Energy efficiency in wireless sensor networks (WSNs) is one significant factor that needs to be considered when making any designs or doing any enhancements on the communication protocol stack. In WSNs using traditional geographic routing, when a sensor node receives a data packet that needs to be transmitted to the sink, it will forward the packet to the neighbor node which is closest to the sink. The traditional geographic routing assumes that the link quality is always 100%. This may cause a bad result as per which we waste too many energy for retransmissions between the two nodes. Thus, the problem here is how to select such node as forwarder at most efficiently in the aspect of both energy consumption and the distance toward the destination. The better node we choose, the more energy we can conserve for the whole network. In this paper, we propose a next-hop forwarding selection metric, called Energy Consumption for Transmission (ECT), which can resolve the above problem in the best way.
Zafar, Amna;Akbar, Ali Hammad;Akram, Beenish Ayesha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.536-564
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2019
Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.105-122
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2011
The fundamental design goal of wireless sensor MAC protocols is to minimize unnecessary power consumption of the sensor nodes, because of its stringent resource constraints and ultra-power limitation. In existing MAC protocols in wireless sensor networks (WSNs), duty cycling, in which each node periodically cycles between the active and sleep states, has been introduced to reduce unnecessary energy consumption. Existing MAC schemes, however, use a fixed duty cycling regardless of multi-hop communication and traffic fluctuations. On the other hand, there is a tradeoff between energy efficiency and delay caused by duty cycling mechanism in multi-hop communication and existing MAC approaches only tend to improve energy efficiency with sacrificing data delivery delay. In this paper, we propose two different MAC schemes (ADS-MAC and ELA-MAC) using closed-loop control in order to achieve both energy savings and minimal delay in wireless sensor networks. The two proposed MAC schemes, which are synchronous and asynchronous approaches, respectively, utilize an adaptive timer and a successive preload frame with closed-loop control for adaptive duty cycling. As a result, the analysis and the simulation results show that our schemes outperform existing schemes in terms of energy efficiency and delivery delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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