kablosuz algılayıcı ağlarda hedef kapsama problemi için algılayıcı dağıtımı ile ağın yaşam süresinin optimizasyonu

Recep ÖZDAĞ
382 62

Öz


Kablosuz Algılayıcı Ağ (KAA)’lar için hedef kapsama problemi alandaki tüm hedeflerin etkin olarak izlenebilmelerini ifade ederken, algılayıcıların dinamik bir şekilde dağıtımları yapılarak ağın yaşam süresinin optimize edilmesi ise bu hedeflerin izlenmelerindeki sürekliliği ifade eder. Dolayısıyla, KAA’ların oluşturulmasında ilgili hedef kümelerini izleyen algılayıcı düğümlerin yaşam sürelerinin optimizasyonu ağın yaşam süresinin uzatılmasında önemli bir rol oynamaktadır. KAA’ları oluşturan her bir algılayıcı düğümün sınırlı miktarda pil ömürleri bulunur. Algılayıcıların kendi aralarındaki iletişimleri ve alandaki hedef kümelerini algılamaları neticesinde yaşam süreleri gittikçe azalır. Nihayetinde aktif durumda olan algılayıcı düğümün enerjisinin tümüyle tükenmesi o düğümün pasif moda geçerek herhangi bir hedefi algılayamamasına neden olur.
Bu makaledeki amacımız; hedef kapsama problemindeki kapsama gereksinimi karşılanabilecek şekilde ağın yaşam süresinin üst sınırını matematiksel olarak hesaplayarak maksimuma optimize etmektir. Bu süreçte, hedeflerin sürekli olarak takibini sağlamak amacıyla alandaki tüm algılayıcı düğümlerin etkin olarak dinamik dağıtımları yapılarak optimum yaşam süresine sahip düğümler ile hedeflerin taranması sağlanır. Bu amaç ile algılayıcı düğümlerin dinamik dağıtımlarını yapmak için meta-sezgisel olan Elektromanyetizma – Benzer (EM) algoritması kullanılarak yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Önerilen bu algoritma ile ağın ulaşılan yaşam süresi Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalı sonuçlar; diğer algoritmalara göre önerilen algoritmanın düğümlerin enerji tüketimlerini azaltarak ağın yaşam süresini daha iyi optimize ettiğini yapılan simülasyonlar ile göstermiştir.


Anahtar kelimeler


1;Kablosuz algılayıcı ağlar 2;hedef kapsama problemi 3;k-kapsama 4;ağ yaşam süresi 5;algılayıcı dağıtımı

Tam metin:

PDF


Referanslar


Özdağ R., The Solution of the k-coverage Problem in Wireless Sensor Networks, 24th Signal Processing and Communications Applications Conference, Zonguldak, Turkey, 873-876, 16-19 May 2016.

Chong C.Y., Kumar S.P., Sensor networks: Evolution, opportunities, and challenges, Proc. IEEE, 91 (8), 1247-1256, 2003.

Mini S., Udgata S.K., Sabat S.L., Sensor Deployment and Scheduling for Target Coverage Problem in Wireless Sensor Networks, IEEE Sens. J., 14 (3), 636-644, 2014.

Chaudhary M., Pujari A.K., Q-Coverage Problem in Wireless Sensor Networks, 10th International Conference on Distributed Computing and Networking, Hyderabad, India, 325-330, 3-6 January 2009.

Li Y., Gao S., Designing k-coverage schedules in wireless sensor networks. J. Comb. Opt., 15 (2), 127-146, 2008.

Gu Y., Liu H., Zhao B., Target coverage with QoS requirements in Wireless Sensor Networks, The 2007 International Conference on Intelligent Pervasive Computing, Jeju, South Korea, 35-38, 11-13 October 2007.

Öztürk C., Karaboğa D., Görkemli B., Artificial bee colony algorithm for dynamic deployment of wireless sensor networks, Turk. J. Elec. Eng. Comp. Sci., 20 (2), 255-262, 2012.

Ozturk C., Karaboga D., Gorkemli B., Probabilistic Dynamic Deployment of Wireless Sensor Networks by Artificial Bee Colony Algorithm, Sensors, 11 (6), 6056–6065, 2011.

Özdağ R., Karcı A., Sensor Node Deployment Based on Electromagnetism-Like Algorithm in Mobile Wireless Sensor Networks, Int. J. Distrib. Sens. Netw., 2015, 15 pages, 2015.

Özdağ R., Karcı A., Probabilistic Dynamic Distribution of Wireless Sensor Networks with Improved Distribution Method based on Electromagnetism-Like Algorithm, Measurement, 79, 66-76, 2016.

Onur E., Ersoy C., Deliç H., Quality of Deployment in Surveillance Wireless Sensor Networks, Int. J. Wireless Inf. Networks, 12 (1), 61-67, 2005.

Cheng Z., Perillo M., Heinzelman W.B., General Network Lifetime and Cost Models for Evaluating Sensor Network Deployment Strategies, IEEE Trans. Mob. Comput., 7 (4), 484–497, 2008.

Akbas A., Yildiz H.U., Tavli B., Uludag S., Joint Optimization of Transmission Power Level and Packet Size for WSN Lifetime Maximization, IEEE Sens. J., 16 (12), 5084-5094, 2016.

Mini S., Udgata S.K., Sabat S.L., Sensor Deployment in 3-D Terrain Using Artificial Bee Colony Algorithm, First International Conference on Swarm, Evolutionary, and Memetic, Chennai, India, 424-431, 16-18 December 2010.

Mini S., Udgata S.K., Sabat S.L., Artificial Bee Colony Based Sensor Deployment Algorithm for Target Coverage Problem in 3-D Terrain, International Conference on Distributed Computing and Internet Technology, Bhubaneshwar, India, 313-324, 9-12 February 2011.

Liu H., Wan P., Jia X., Maximal Lifetime Scheduling for Sensor Surveillance Systems with K Sensors to One Target, IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst., 17 (12), 1526-1536, 2006.

Liu H., Jia X., Wan P.J., Yi C.W., Makki S.K., Pissinou N., Maximizing Lifetime of Sensor Surveillance Systems, IEEE/ACM Trans. Networking, 15 (2), 334-345, 2007.

Birbil S.I., Fang S.C., An Electromagnetism-like Mechanism for Global Optimization, J. Global Optim., 25 (3), 263-282, 2003.

Canayaz M., Karci A., Cricket behaviour-based evolutionary computation technique in solving engineering optimization problems, Appl. Intell., 44 (2), 362-376, 2015.

Özdağ R., Karcı A., Elektromagnetizma-Like Algoritması ile Kablosuz Algılayıcı Ağların Olasılıksal Dinamik Dağıtımları, 2nd International Symposium On Innovative Technologies in Engineering and Science, Karabük, Turkey, 368-377, 18-20 June 2014.

Özdağ R., Karcı A., A novel routing protocol based on EM-L algorithm for energy efficiency of Wireless Sensor Networks, 23th Signal Processing and Communications Applications Conference, Malatya, Turkey, 871-874, 16-19 May 2015.

Lee C.H., Chang F.K., Lee Y.C., An Improved Electromagnetism-like Algorithm for Recurrent Neural Fuzzy Controller Design, Int. J. Fuzzy Syst., 12 (4), 280-290, 2010.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.