Một phương pháp lập lịch sạc theo yêu cầu hiệu quả trong các mạng cảm biến có thể sạc lại

Naween Kumar1, Dinesh Dash1, Mukesh Kumar1
1Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Patna, Patna, India

Tóm tắt

Hiện nay, sạc năng lượng không dây (WEC) đang nổi lên như một công nghệ hứa hẹn nhằm cải thiện tuổi thọ của các cảm biến trong mạng cảm biến có thể sạc lại không dây (WRSNs). Sử dụng WEC, bộ sạc di động (MC) cung cấp năng lượng điện một cách đáng tin cậy cho các cảm biến. Tuy nhiên, tìm ra một lịch trình sạc hiệu quả cho MC để sạc các cảm biến là một trong những vấn đề thách thức nhất. Lịch trình sạc phụ thuộc vào năng lượng còn lại, các ràng buộc về địa lý và thời gian, v.v. Do đó, trong bài viết này, một thuật toán sạc hiệu quả mới được đề xuất, nhằm tăng cường tuổi thọ của các cảm biến trong WRSN. Thuật toán được đề xuất sử dụng một MC đa nút có khả năng sạc nhiều cảm biến cùng một lúc. Trong thuật toán này, các yêu cầu sạc từ các cảm biến có năng lượng thấp được MC tiếp nhận. Sau đó, một số điểm thăm viếng cần thiết được xác định cho MC để đến thăm. Các điểm thăm viếng nằm trong vùng sạc của một hoặc nhiều cảm biến yêu cầu. Tiếp theo, một lịch trình sạc hiệu quả được xác định bằng cách sử dụng mô hình mờ thích ứng. Phương pháp suy diễn Sugeno-fuzzy (S-FIS) được sử dụng như một mô hình mờ. Nó lấy năng lượng còn lại, mật độ nút và khoảng cách đến MC như là các đầu vào của mạng để đưa ra quyết định thời gian thực trong quá trình lập lịch. Thông qua các thí nghiệm mô phỏng, cuối cùng cho thấy rằng sơ đồ được đề xuất có hiệu suất sạc cao hơn so với các sơ đồ sạc cơ sở về tỷ lệ sống sót, hiệu quả sử dụng năng lượng và độ trễ sạc trung bình. Thêm vào đó, các bài kiểm tra ANOVA được thực hiện để xác minh các kết quả được báo cáo.

Từ khóa

#sạc năng lượng không dây #mạng cảm biến có thể sạc lại #bộ sạc di động #lịch trình sạc #mô hình mờ #phương pháp suy diễn Sugeno-fuzzy

Tài liệu tham khảo

Akyildiz IF, Su W, Sankarasubramaniam Y, Cayirci E (2002) A survey on sensor networks. IEEE Commun Mag 40(8):102–114 Anderson-Cook CM (2004) Regression and ANOVA: an integrated approach using SAS software. Am Stat 58(2):172 Baranidharan B, Santhi B (2016) DUCF: distributed load balancing unequal clustering in wireless sensor networks using fuzzy approach. Appl Soft Comput 40:495–506 Basu S, Pramanik S, Dey S, Panigrahi G, Jana DK (2019) Fire monitoring in coal mines using wireless underground sensor network and interval type-2 fuzzy logic controller. Int J Coal Sci Technol 6:1–12 Chiu SL (1994) Fuzzy model identification based on cluster estimation. J Intell Fuzzy Syst 2(3):267–278 Diallo O, Rodrigues JJPC, Sene M (2012) Real-time data management on wireless sensor networks: a survey. J Netw Comput Appl 35(3):1013–1021 Dong Y, Wang Y, Li S, Cui M, Hao W (2019) Demand-based charging strategy for wireless rechargeable sensor networks. ETRI J 41(3):326–336 García-Hernández CF, Ibarguengoytia-Gonzalez PH, García-Hernández J, Pérez-Díaz JA (2007) Wireless sensor networks and applications: a survey. IJCSNS Int J Comput Sci Netw Secur 7(3):264–273 He L, Zhuang Y, Pan J, Xu J (2010) Evaluating on-demand data collection with mobile elements in wireless sensor networks. In: 2010 IEEE 72nd vehicular technology conference - fall, Ottawa, ON. IEEE, pp 1–5. https://doi.org/10.1109/VETECF.2010.5594515 He S, Chen J, Jiang F, Yau DKY, Xing G, Sun Youxian (2012) Energy provisioning in wireless rechargeable sensor networks. IEEE Trans Mob Comput 12(10):1931–1942 He L, Kong L, Gu Y, Pan J, Zhu T (2014) Evaluating the on-demand mobile charging in wireless sensor networks. IEEE Trans Mob Comput 14(9):1861–1875 He L, Kong L, Tao J, Xu J, Pan J (2018) On-demand mobile data collection in cyber-physical systems. Wirel Commun Mob Comput 2018:5913981. https://doi.org/10.1155/2018/5913981 Herrera-Viedma E et al (2015) Fuzzy sets and fuzzy logic in multi-criteria decision making. The 50th anniversary of Prof. Lotfi Zadeh’s theory: introduction. Technol Econ Dev Econ 21(5):677–683 Jiang L, Xiaobing W, Chen G, Li Y (2014) Effective on-demand mobile charger scheduling for maximizing coverage in wireless rechargeable sensor networks. Mob Netw Appl 19(4):543–551 Kachuee M, Kiani MM, Mohammadzade H, Shabany M (2016) Cuffless blood pressure estimation algorithms for continuous health-care monitoring. IEEE Trans Biomed Eng 64(4):859–869 Kaswan A, Tomar A, Jana PK (2018) An efficient scheduling scheme for mobile charger in on-demand wireless rechargeable sensor networks. J Netw Comput Appl 114:123–134 Khan F, Memon S, Jokhio IA, Jokhio SH (2015) Wireless sensor network based flood/drought forecasting system. In: 2015 IEEE SENSORS, Busan. IEEE, pp 1–4. https://doi.org/10.1109/ICSENS.2015.7370354, ISBN:978-1-4799-8203-5 Khelladi L, Djenouri D, Rossi M, Badache N (2017) Efficient on-demand multi-node charging techniques for wireless sensor networks. Comput Commun 101:44–56 Koosheshi K, Ebadi S (2019) Optimization energy consumption with multiple mobile sinks using fuzzy logic in wireless sensor networks. Wirel Netw 25(3):1215–1234 Kumar N, Dash D (2020) Flow based efficient data gathering in wireless sensor network using path-constrained mobile sink. J Ambient Intell Human Comput 11(3):1163–1175 Kurs A, Karalis A, Moffatt R, Joannopoulos JD, Fisher P, Soljačić M (2007) Wireless power transfer via strongly coupled magnetic resonances. Science 317(5834):83–86 Kurs A, Moffatt R, Soljačić M (2010) Simultaneous mid-range power transfer to multiple devices. Appl Phys Lett 96(4):044102 La Rosa R, Livreri P, Trigona C, Di Donato L, Sorbello G (2019) Strategies and techniques for powering wireless sensor nodes through energy harvesting and wireless power transfer. Sensors 19(12):2660 Liang W, Wenzheng X, Ren X, Jia X, Lin X (2016) Maintaining large-scale rechargeable sensor networks perpetually via multiple mobile charging vehicles. ACM Trans Sens Netw 12(2):1–26 Liang W, Xu Z, Xu W, Mao G, Das SK, Liang W, Xu Z, Xu W, Shi J, Shi J et al (2017) Approximation algorithms for charging reward maximization in rechargeable sensor networks via a mobile charger. IEEE/ACM Trans Netw 25(5):3161–3174 Lin C, Zhou J, Guo C, Song H, Wu G, Obaidat MS (2017) TSCA: a temporal-spatial real-time charging scheduling algorithm for on-demand architecture in wireless rechargeable sensor networks. IEEE Trans Mob Comput 17(1):211–224 Linden D (1984) Handbook of batteries and fuel cells. McGraw-Hill, New York Lingkun F, Cheng P, Gu Y, Chen J, He T (2015) Optimal charging in wireless rechargeable sensor networks. IEEE Trans Veh Technol 65(1):278–291 Lyu Z, Wei Z, Pan J, Chen H, Xia C, Han J, Shi L (2019) Periodic charging planning for a mobile WCE in wireless rechargeable sensor networks based on hybrid PSO and GA algorithm. Appl Soft Comput 75:388–403 Ma Y, Liang W, Wenzheng X (2018) Charging utility maximization in wireless rechargeable sensor networks by charging multiple sensors simultaneously. IEEE/ACM Trans Netw 26(4):1591–1604 Madhja A, Nikoletseas S, Raptis TP (2015) Distributed wireless power transfer in sensor networks with multiple mobile chargers. Comput Netw 80:89–108 Maksimović M, Vujović V, Milošević V (2014) Fuzzy logic and wireless sensor networks—a survey. J Intell Fuzzy Syst 27(2):877–890 Mehrabi A, Kim K (2016) General framework for network throughput maximization in sink-based energy harvesting wireless sensor networks. IEEE Trans Mob Comput 16(7):1881–1896 Meier U (2006) A note on the power of fisher’s least significant difference procedure. Pharm Stat J Appl Stat Pharm Ind 5(4):253–263 Miller SJ (2006) The method of least squares, vol 114. Mathematics Department Brown University, Providence Muduli L, Jana PK, Mishra DP (2018) Wireless sensor network based fire monitoring in underground coal mines: a fuzzy logic approach. Process Saf Environ Prot 113:435–447 Nikoletseas S, Raptis T, Souroulagkas A, Tsolovos D (2017) Wireless power transfer protocols in sensor networks: experiments and simulations. J Sens Actuator Netw 6(2):4 Phoemphon S, So-In C, Niyato DT (2018) A hybrid model using fuzzy logic and an extreme learning machine with vector particle swarm optimization for wireless sensor network localization. Appl Soft Comput 65:101–120 Porwal G (2012) Wireless energy transfer. US Patent 8,175,660 Prabha VR, Latha P (2017) Fuzzy trust protocol for malicious node detection in wireless sensor networks. Wirel Pers Commun 94(4):2549–2559 Prabhu B, Boselin SR, Pradeep M, Gajendran E (2017) Enhanced battlefield surveillance methodology using wireless sensor network. A Multi J Sci Res Educ 3(1). https://ssrn.com/abstract=2905672 Ransing RS, Rajput M (2015) Smart home for elderly care, based on wireless sensor network. In: 2015 international conference on nascent technologies in the engineering field (ICNTE), Navi Mumbai. IEEE, pp 1–5. https://doi.org/10.1109/ICNTE.2015.7029932, ISBN:978-1-4799-7263-0 Ricci CP (2019) Multi-mode rechargeable electric vehicle. US Patent 10,183,584 Shih H-C, Ho J-H, Liao B-Y, Pan J-S (2013) Fault node recovery algorithm for a wireless sensor network. IEEE Sens J 13(7):2683–2689 Takagi T, Sugeno M (1985) Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Trans Syst Man Cybern 1:116–132 Tamandani YK, Bokhari MU (2016) SEPFL routing protocol based on fuzzy logic control to extend the lifetime and throughput of the wireless sensor network. Wirel Netw 22(2):647–653 Tian M, Jiao W, Liu J, Ma S (2019) A charging algorithm for the wireless rechargeable sensor network with imperfect charging channel and finite energy storage. Sensors 19(18):3887 Tomar A, Muduli L, Jana PK (2019) An efficient scheduling scheme for on-demand mobile charging in wireless rechargeable sensor networks. Pervasive Mob Comput 59:101074 Tsoumanis G, Oikonomou K, Aïssa S, Stavrakakis I (2018) A recharging distance analysis for wireless sensor networks. Ad Hoc Netw 75:80–86 Wang C, Guo S, Yang Y (2016) An optimization framework for mobile data collection in energy-harvesting wireless sensor networks. IEEE Trans Mob Comput 15(12):2969–2986 Xia JJ, Ng WB, Masuda H (2013) Wireless energy transfer system. US Patent App. 13/674, 301 Xie L, Shi Y, Hou YT, Lou W, Sherali HD, Midkiff SF (2014) Multi-node wireless energy charging in sensor networks. IEEE/ACM Trans Netw 23(2):437–450 Yang Y, Wang C (2015) Wireless rechargeable sensor networks. Springer, Berlin Zadeh LA (1965) Fuzzy sets. Inf Control 8(3):338–353 Zhu J, Feng Y, Liu M, Chen G, Huang Y (2018) Adaptive online mobile charging for node failure avoidance in wireless rechargeable sensor networks. Comput Commun 126:28–37