Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Quản lý năng lượng công bằng với việc tránh lỗ trống trong mạng cảm biến không dây dưới nước đồng nhất thông minh
Tóm tắt
Do tính chất có hại của môi trường nước, việc thiết kế các giao thức định tuyến cho mạng cảm biến không dây dưới nước (UWSNs) gặp phải nhiều thách thức, chẳng hạn như lựa chọn lộ trình tối ưu, hiệu quả năng lượng, độ trễ truyền sóng, v.v. Tuy nhiên, hiệu quả năng lượng được coi là một tham số chính trong việc thiết kế chiến lược định tuyến cho UWSNs. Do đó, việc tiêu tán năng lượng cần phải hiệu quả để kéo dài tuổi thọ của mạng. Để tiêu thụ pin hiệu quả cho một nút, việc truyền tải dữ liệu thừa và giao tiếp qua khoảng cách dài cần phải được kiểm soát vì việc truyền dữ liệu qua khoảng cách dài dẫn đến tiêu tán năng lượng không đều gây ra lỗ trống. Do sự tạo ra lỗ trống, nút không thể chuyển tiếp dữ liệu của nó tới đích do sự không có mặt của nút trung gian. Để tránh tạo ra lỗ trống, chúng tôi đề xuất một cơ chế định tuyến phát hiện lỗ trống trước khi nó xảy ra và chọn một lộ trình thay thế cho việc truyền dữ liệu thành công. Chúng tôi tính toán một số lượng nút chuyển tiếp tối ưu tại mỗi bước nhảy như các nút chuyển tiếp dự phòng tiềm năng để giảm xác suất mất dữ liệu do sự xuất hiện của lỗ trống. Ngoài ra, phạm vi giao tiếp chuyển tiếp được chia hợp lý thành các khu vực chuyển tiếp phụ để hạn chế số lượng truyền dữ liệu trùng lặp. Chúng tôi thực hiện các mô phỏng để chứng minh rằng các tuyên bố của chúng tôi là có cơ sở vững chắc. Kết quả cho thấy công việc được đề xuất đã vượt trội trong các phương án cơ sở đã so sánh (WDFAD-DBR và VHGOR) về tỷ lệ truyền phát gói (PDR), tổng thuế năng lượng, độ trễ đầu cuối và số lượng gói dữ liệu trùng lặp.
Từ khóa
#Mạng cảm biến không dây dưới nước #Giao thức định tuyến #Hiệu quả năng lượng #Lỗ trống #Năng lượng mất mátTài liệu tham khảo
Jiang J, Han G, Guo H, Shu L, Rodrigues JJ (2016) Geographic multipath routing based on geospatial division in duty-cycled underwater wireless sensor networks. J Netw Comput Appl 59:4–13
Yu H, Yao N, Wang T, Li G, Gao Z, Tan G (2016) WDFAD-DBR: weighting depth and forwarding area division DBR routing protocol for UASNs. Ad Hoc Netw 37:256–282
Javaid N, Shah M, Ahmad A, Imran M, Khan MI, Vasilakos AV (2016) An enhanced energy balanced data transmission protocol for underwater acoustic sensor networks. Sensors 16(4):487
Ayaz M, Abdullah A, Faye I (2010) Hop-by-hop reliable data deliveries for underwater wireless sensor networks. In Broadband, Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA), 2010 International Conference on IEEE, pp 363–368
Coutinho RW, Boukerche A, Vieira LF, Loureiro AA, (2014) GEDAR: geographic and opportunistic routing protocol with depth adjustment for mobile underwater sensor networks. In Communications (ICC), 2014 IEEE International Conference on IEEE, pp 251–256
Kanthimathi N (2017) Void handling using Geo-Opportunistic Routing in underwater wireless sensor networks. Computers and Electrical Engineering
Yan H, Shi ZJ, Cui JH (2008) DBR: depth-based routing for underwater sensor networks. In International conference on research in networking, pp 72–86. Springer, Berlin
Wahid A, Lee S, Jeong HJ, Kim D (2011) Eedbr: energy-efficient depth-based routing protocol for underwater wireless sensor networks. In Advanced Computer Science and Information Technology, pp 223–234. Springer, Berlin
Han G, Jiang J, Bao N, Wan L, Guizani M (2015) Routing protocols for underwater wireless sensor networks. IEEE Commun Mag 53(11):72–78
Darehshoorzadeh A, Boukerche A (2015) Underwater sensor networks: a new challenge for opportunistic routing protocols. IEEE Commun Mag 53(11):98–107
Ayaz M, Abdullah A (2009) Hop-by-hop dynamic addressing based (H2-DAB) routing protocol for underwater wireless sensor networks. In Information and Multimedia Technology, 2009. ICIMT’09. International Conference on IEEE, pp 436–441
Gopi S, Govindan K, Chander D, Desai UB, Merchant SN (2010) E-PULRP: energy optimized path unaware layered routing protocol for underwater sensor networks. IEEE Trans Wireless Commun 9(11):3391–3401
Chen J, Wu X, Chen G (2008) REBAR: a reliable and energy balanced routing algorithm for UWSNs. In Grid and Cooperative Computing, 2008. GCC’08. Seventh International Conference on IEEE, pp 349–355
Ali T, Jung LT, Ameer S (2012) Flooding control by using angle based cone for UWSNs. In Telecommunication Technologies (ISTT), 2012 International Symposium on IEEE, pp 112–117
Sher A, Javaid N, Azam I, Ahmad H, Abdul W, Ghouzali S, Niaz IA, Khan FA (2017) Monitoring square and circular fields with sensors using energy-efficient cluster-based routing for underwater wireless sensor networks. Int J Distrib Sensor Netw 13(7):1550147717717189
Domingo MC (2011) A distributed energy-aware routing protocol for underwater wireless sensor networks. Wireless Personal Commun 57(4):607–627
Wang P, Li C, Zheng J (2007) Distributed minimum-cost clustering protocol for underwater sensor networks (UWSNs). In Communications, 2007. ICC’07. IEEE International Conference on IEEE, pp 3510–3515
Anupama, K.R., Sasidharan, A. and Vadlamani, S., 2008, August. A location-based clustering algorithm for data gathering in 3D underwater wireless sensor networks. In Telecommunications, 2008. IST 2008. International Symposium on IEEE, pp 343–348
Wang C, Liu G (2011) LUM-HEED: a location unaware, multi-hop routing protocol for underwater acoustic sensor networks. In Computer Science and Network Technology (ICCSNT), 2011 International Conference on IEEE 4:2336–2340
Liu G, Wei C (2011) A new multi-path routing protocol based on cluster for underwater acoustic sensor networks. In Multimedia Technology (ICMT), 2011 International Conference on IEEE, pp 91–94
Umar A, Javaid N, Ahmad A, Khan ZA, Qasim U, Alrajeh N, Hayat A (2015) DEADS: depth and Energy Aware Dominating Set Based Algorithm for Cooperative Routing along with Sink Mobility in Underwater WSNs. Sensors 5(6):14458–14486
Zhou Z, Peng Z, Cui JH, Shi Z (2011) Efficient multipath communication for time-critical applications in underwater acoustic sensor networks. IEEE/ACM Trans Netw 19(1):28–41
Javaid N, Jafri MR, Khan ZA, Qasim U, Alghamdi TA, Ali M (2014) Iamctd: improved adaptive mobility of courier nodes in threshold-optimized dbr protocol for underwater wireless sensor networks. International Journal of Distributed Sensor Networks
Hwang D, Kim D (2008) DFR: directional flooding-based routing protocol for underwater sensor networks. In OCEANS 2008 pp 1–7
Xie P, Cui JH, Lao L (2006) VBF: vector-based forwarding protocol for underwater sensor networks. In International Conference on Research in Networking, pp 1216–1221. Springer, Berlin
Nicolaou N, See A, Xie P, Cui JH, Maggiorini D (2007) Improving the robustness of location-based routing for underwater sensor networks. In OCEANS 2007-Europe, pp 1–6
Yu H, Yao N, Liu J (2015) An adaptive routing protocol in underwater sparse acoustic sensor networks. Ad Hoc Networks 34:121–143
Kleerekoper A, Filer N (2012) Revisiting blacklisting and justifying the unit disk graph model for energy-efficient position-based routing in wireless sensor networks.’ In Wireless Days (WD), 2012 IFIP, pp 1–3
Chang X, Yu YL, Yang Y, Xing EP (2017) Semantic pooling for complex event analysis in untrimmed videos. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39(8):1617–1632
Chang X, Ma Z, Lin M, Yang Y, Hauptmann AG (2017) Feature interaction augmented sparse learning for fast kinect motion detection. IEEE Trans Image Process 26(8):3911–3920
Chang X, Ma Z, Yang Y, Zeng Z, Hauptmann AG (2017) Bi-level semantic representation analysis for multimedia event detection. IEEE Trans Cybern 47(5):1180–1197