Thuật toán phân cụm phân tán chú ý đến năng lượng sử dụng logic mờ cho mạng cảm biến không dây với sự phân bố nút không đồng nhất

Wireless Personal Communications - Tập 84 - Trang 395-419 - 2015
Nooshin Nokhanji1, Zurina Mohd Hanapi1, Shamala Subramaniam1, Mohamad Afendee Mohamed1
1Department of Communication Technology and Network, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Malaysia

Tóm tắt

Các giao thức định tuyến phân cụm phù hợp hơn cho Mạng cảm biến không dây (WSNs) do tỷ lệ sử dụng năng lượng cao hơn và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, việc phân bổ nút không đồng nhất khiến các giao thức định tuyến dựa trên cụm kém hiệu quả hơn, vì tiêu thụ năng lượng của các nút không được cân bằng. Trong bài báo này, một thuật toán định tuyến Phân cụm phân tán chú ý đến năng lượng sử dụng Logic Mờ (EADC-FL) được đề xuất cho mạng có sự phân bố nút không đồng nhất. EADC-FL chọn các nút thích hợp nhất làm đầu cụm để tiết kiệm nhiều năng lượng hơn trong giai đoạn truyền dữ liệu. Thuật toán này xem xét năng lượng của các nút cảm biến như là thông số chính để bầu ra các đầu cụm. Sau đó, thuật toán sẽ cân nhắc đến bậc nút và tính trung tâm của các nút cảm biến bằng cách sử dụng Logic Mờ để xác định các đầu cụm cuối cùng. EADC-FL xây dựng các cụm có kích thước bằng nhau nhằm làm cho tiêu thụ năng lượng của các thành viên trong cụm được cân bằng và sử dụng một thuật toán định tuyến dựa trên cụm để cân bằng tiêu thụ năng lượng giữa các đầu cụm. Hơn nữa, thuật toán đề xuất thực hiện phân cụm theo yêu cầu thay vì mỗi vòng để giảm thiểu tổn thất năng lượng của mạng do chi phí overhead của các giai đoạn phân cụm liên tiếp. Kết quả cho thấy EADC-FL giảm đáng kể tiêu thụ năng lượng và kéo dài thời gian hoạt động của mạng với sự phân bố nút không đồng nhất.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Heinzelman, W. R., Chandrakasan, A., & Balakrishnan, H. (2000). Energy-efficient communication protocol forwireless microsensor networks. In Proceedings of the 33rd Hawaii international conference on system sciences, Maui, HI, USA, (Vol. 2, pp. 10). January 4–7, 2000. Yick, J., Mukherjee, B., & Ghosal, D. (2008). Wireless sensor network survey. Computer Networks, 52(12), 2292–2330. doi:10.1016/j.comnet.2008.04.002. Liu, X. (2012). A survey on clustering routing protocols in wireless sensor networks. Sensors (Switzerland), 12(8), 11113–11153. doi:10.3390/s120811113. Yu, J., Qi, Y., Wang, G., & Gu, X. (2012). A cluster-based routing protocol for wireless sensor networks with nonuniform node distribution. AEU - International Journal of Electronics and Communications, 66(1), 54–61. doi:10.1016/j.aeue.2011.05.002. Yu, J., Qi, Y., Wang, G., Guo, Q., & Gu, X. (2011). An energy-aware distributed unequal clustering protocol for wireless sensor networks. International Journal of Distributed Sensor Networks , 2011(9), 133–139. Gu, X., Yu, J., Yu, D., Wang, G., & Lv, Y. (2013). ECDC: An energy and coverage-aware distributed clustering protocol for wireless sensor networks. Computers & Electrical Engineering, 40(2), 384–398. Haneef, M. A., & Zhongliang, D. (2012). Design challenges and comparative analysis of cluster based routing protocols used in wireless sensor networks for improving network life time. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 4(1), 450–459. doi:10.4156/AISS.vol4.issue1.56. Lai, W. K., Fan, C. S., & Lin, L. Y. (2012). Arranging cluster sizes and transmission ranges for wireless sensor networks. Information Sciences, 183(1), 117–131. doi:10.1016/j.ins.2011.08.029. Shin, H., Moh, S., & Chung, I. (2011) A balanced clustering algorithm for non-uniformly deployed sensor networks. In 2011 IEEE ninth international conference on dependable, autonomic and secure computing (DASC), pp. 343–350. Naeimi, S., Ghafghazi, H., Chow, C. O., & Ishii, H. (2012). A survey on the taxonomy of cluster-based routing protocols for homogeneous wireless sensor networks. Sensors (Switzerland), 12(6), 7350–7409. doi:10.3390/s120607350. Abbasi, A. A., & Younis, M. (2007). A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks. Computer Communications, 30(14–15), 2826–2841. doi:10.1016/j.comcom.2007.05.024. Nokhanji, N., & Hanapi, Z. M. (2014). A survey on cluster-based routing protocols in wireless sensor networks. Journal of Applied Sciences, 14(18), 2011–2022. Heinzelman, W. B., Chandrakasan, A. P., & Balakrishnan, H. (2002). An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 1(4), 660–670. Lindsey, S., Raghavendra, C., & Sivalingam, K. M. (2002). Data gathering algorithms in sensor networks using energy metrics. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 13(9), 924–935. Younis, O., & Fahmy, S. (2004). HEED: A hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, 3, 366–379. Kumar, D., Aseri, T. C., & Patel, R. B. (2009). EEHC: Energy efficient heterogeneous clustered scheme for wireless sensor networks. Computer Communications, 32(4), 662–667. Liu, M., Cao, J. N., Chen, G. H., Chen, L. J., Wang, X. M., & Gong, H. G. (2007). EADEEG: An energy-aware data gathering protocol for wireless sensor networks. Ruan Jian Xue Bao (Journal of Software), 18(5), 1092–1109. Ran, G., Zhang, H., & Gong, S. (2010). Improving on LEACH protocol of wireless sensor networks using fuzzy logic. Journal of Information & Computational Science, 7, 767–775. Taheri, H., Neamatollahi, P., Younis, O. M., Naghibzadeh, S., & Yaghmaee, M. H. (2012). An energy-aware distributed clustering protocol in wireless sensor networks using fuzzy logic. Ad Hoc Networks, 10(7), 1469–1481. doi:10.1016/j.adhoc.2012.04.004. Gupta, I., Riordan, D., & Sampalli, S. (2005). Cluster-head election using fuzzy logic for wireless sensor networks. In Proceedings of the 3rd annual communication networks and services research conference, 2005. pp. 255–260. Nokhanji, N., Mohd Hanapi, Z., Subramaniam, S., & Mohamed, M. A. (2014). A scheduled activity energy aware distributed clustering algorithm for wireless sensor networks with nonuniform node distribution. International Journal of Distributed Sensor Networks,. doi:10.1155/2014/218678. Chen, J., Li, Z., & Kuo, Y.-H. (2013). A centralized balance clustering routing protocol for wireless sensor network. Wireless Personal Communications, 72(1), 623–634. Naderi, H., Kangavari, M. R., & Okhovvat, M. (2014). ScEP: A scalable and energy aware protocol to increase network lifetime in wireless sensor networks. Wireless Personal Communications, 82(1), 1–13. Shin, H., Moh, S., Chung, I., & Kang, M. (2014). Equal-size clustering for irregularly deployed wireless sensor networks. Wireless Personal Communications, 82(2), 1–18. Yu, J., Qi, Y., & Wang, G. (2011). An energy-driven unequal clustering protocol for heterogeneous wireless sensor networks. Journal of Control Theory and Applications, 9(1), 133–139. Zadeh, L. A. (1973). Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, SMC-3(1), 28–44. Mamdani, E. H., & Assilian, S. (1975). An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7(1), 1–13. Van Greunen, J., & Rabaey, J. (2003) Lightweight time synchronization for sensor networks. In Proceedings of the 2nd ACM international conference on Wireless sensor networks and applications, (pp. 11–19). New York: ACM.