Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.5
s.37
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pp.141-150
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2005
Wireless Sensor Networks have been rapidly developed due to the advances of sensor technology and are expected to be applied to various applications in many fields. In Wireless Sensor Networks, schemes for managing the network energy-efficiently are most important. For this purpose, there have been a variety of researches to suggest routing protocols. However, existing researches have ideal assumption that all sensor nodes have sensing data to transmit. In this paper, we designed and implemented a sensing-aware cluster selection algorithm based on LEACH-C for the sensor network in which part of sensors have sensing data. We also simulated proposed algorithm on several network situation and analyzed which situation is suitable for the algorithm. By the simulation result, selecting cluster head among the sensing nodes is most energy-efficient and the result shows application of sensing-awareness in cluster head selection when not all sensors have sensing data.
In this paper, we propose a new framework for anomaly detection in medical wireless sensor networks, which are used for remote monitoring of patient vital signs. The proposed framework performs sequential data analysis on a mini gateway used as a base station to detect abnormal changes and to cope with unreliable measurements in collected data without prior knowledge of anomalous events or normal data patterns. The proposed approach is based on the Mahalanobis distance for spatial analysis, and a kernel density estimator for the identification of abnormal temporal patterns. Our main objective is to distinguish between faulty measurements and clinical emergencies in order to reduce false alarms triggered by faulty measurements or ill-behaved sensors. Our experimental results on both real and synthetic medical datasets show that the proposed approach can achieve good detection accuracy with a low false alarm rate (less than 5.5%).
Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.87-94
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2019
A wireless sensor network is emerging technology and intelligent wireless communication paradigm that is dynamically aware of its surrounding environment. It is also able to respond to it in order to achieve reliable and efficient communication. The dynamical cognition capability and environmental adaptability rely on organizing dynamical networks effectively. However, optimally clustering the cognitive wireless sensor networks is an NP-complete problem. The objective of this paper is to develop an optimal sensor network design for maximizing the performance. This proposed Ranking Artificial Bee Colony (RABC) is developed based on Artificial Bee Colony (ABC) with ranking strategy. The ranking strategy can make the much better solutions by combining the best solutions so far and add these solutions in the solution population when applying ABC. RABC is designed to adapt to topological changes to any network graph in a time. We can minimize the total energy dissipation of sensors to prolong the lifetime of a network to balance the energy consumption of all nodes with robust optimal solution. Simulation results show that the performance of our proposed RABC is better than those of previous methods (LEACH, LEACH-C, and etc.) in wireless sensor networks. Our proposed method is the best for the 100 node-network example when the Sink node is centrally located.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1779-1798
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2018
Heterogeneous wireless sensor networks (HEWSN) is a kind of wireless sensor networks (WSN), each sensor may has different attributes, HEWSN has been widely used in many aspects. Due to sensors are deployed in unattended environments and its resource constrained feature, the design of security and efficiency balanced authentication scheme for HEWSN becomes a vital challenge. In this paper, we propose a secure and lightweight user authentication and key agreement scheme based on biometric for HEWSN. Firstly, fuzzy extractor is adopted to handle the user's biometric information. Secondly, we achieve mutual authentication and key agreement among three entities, which are user, gateway and cluster head in the four phases. Finally, formal security analysis shows that the proposed scheme defends against various security pitfalls. Additionally, comparison results with other surviving relevant schemes show that our scheme is more efficient in term of computational cost, communication cost and estimated time. Therefore, the proposed scheme is well suitable for practical application in HEWSN.
Security in wireless sensor networks is very pressing especially when sensor nodes are deployed in hostile environments. To obtain security purposes, it is essential to be able to encrypt and authenticate messages sent amongst sensor nodes. Keys for encryption and authentication must be agreed upon by communicating nodes. Due to resource limitations and other unique features, obtaining such key agreement in wireless sensor network is extremely complex. Many key agreement schemes used in general networks, such as trusted server, Diffie-Hellman and public-key based schemes, are not suitable for wireless sensor networks [1], [2], [5], [7], [8]. In that situation, key pre-distribution scheme has been emerged and considered as the most appropriate scheme [2], [5], [7]. Based on that sense, we propose a new resource-optimal key pre-distribution scheme utilizing merits of the two existing key pre-distribution schemes [3], [4]. Our scheme exhibits the fascinating properties: substantial improvement in sensors' resource usage, rigorous guarantee of successfully deriving pairwise keys between any pair of nodes, greatly improved network resiliency against node capture attack. We also present a detailed analysis in terms of security and resource usage of the scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1083-1097
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2018
This paper presents a novel range-free localization algorithm based on quantum particle swarm optimization. The proposed algorithm is capable of estimating the distance between two non-neighboring sensors for multi-hop heterogeneous wireless sensor networks where all nodes' communication ranges are different. Firstly, we construct a new cumulative distribution function of expected hop progress for sensor nodes with different transmission capability. Then, the distance between any two nodes can be computed accurately and effectively by deriving the mathematical expectation of cumulative distribution function. Finally, quantum particle swarm optimization algorithm is used to improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm is superior in the localization accuracy and efficiency when used in random and uniform placement of nodes for heterogeneous wireless sensor networks.
Wireless sensor networks consist of resource constraint devices which typically send data measured by sensors attached to the end devices towards a coordinator. One of the best solution for wireless sensor networks is ZigBee, where it is wireless standard introduced for low power, low cost wireless communication with moderate data rates. In this paper, we present porting of Z-Stack and implementation of UART on the TI CC2530. We show that our implemented board works correctly in terms of transmitting and receiving data via serial port.
In this paper, a multi-objective wireless sensor network configuration optimization method is proposed. The proposed method aims to determine the optimal information and lifespan wireless sensor network for structural health monitoring of large-scale infrastructures. In particular, cluster-based wireless sensor networks with multi-type of sensors are considered. To optimize the lifetime of the wireless sensor network, a cluster-based network optimization algorithm that optimizes the arrangement of cluster heads and base station is developed. On the other hand, based on the Bayesian inference, the uncertainty of the estimated parameters can be quantified. The coefficient of variance of the estimated parameters can be obtained, which is utilized as a holistic measure to evaluate the estimation accuracy of sensor configurations with multi-type of sensors. The proposed method provides the optimal wireless sensor network configuration that satisfies the required estimation accuracy with the longest lifetime. The proposed method is illustrated by designing the optimal wireless sensor network configuration of a cable-stayed bridge and a space truss.
Distributed localization algorithms are required for large-scale wireless sensor network applications. In this paper, we introduce an efficient algorithm, termed weighted neighbor-node distribution localization(WNDL), which emphasizes simple refinement and low system-load for low-cost and low-rate wireless sensors. We inspect WNDL algorithm through MATLAB simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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