Все
 
 
 


Энергосберегающая схема наводнения с использованием алгоритма «Множества уменьшенного охвата» для ненадежных связей
 
Код статьиS013234740002764-5-1
DOI10.31857/S013234740002764-5
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Vasantha Chithra T.  
Аффилиация: Department of Computer Science and Engineering, Arunachala College of Engineering for Women
Адрес: Индия, Манавилай
Milton Arulappan
Аффилиация: Department of Electronics and Communication Engineering, St. Xavier’s Catholic College of Engineering
Адрес: Индия, Чанкан Кадай
Название журналаПрограммирование
ВыпускВыпуск 6
Страницы42-51
Аннотация

Беспроводная сенсорная сеть представляет собой пространственно распределенный узел, который контролируется датчиками и передает информацию об измерениях на приемный узел или базовую станцию. Распространенность беспроводной сенсорной сети заключается в том, что она может справиться с отказом узла, а также обладает максимальным потенциалом управления мобильностью узлов. Она также проста в обращении и выдерживает суровые условия. Наводнение является базовой попыткой распространения сообщения по всей сети беспроводных датчиков. Для достижения необходимых уровней надежности и энергоэффективности важно учитывать повторную передачу и ретрансляцию одного и того же сообщения во время такой рассылки. В этой работе предлагается новейшая схема переадресации, называемая схемой «Уменьшенного охвата», которая позволяет рациональным образом уменьшить количество ретрансляций и повторных передач и, тем самым, снизить потребление энергии. Также для повышения производительности сети во время сбоя канала и потери пакетов предлагается использовать схему выбора лучших ссылок. В сравнении с традиционным наводнением, предлагаемая разработка демонстрирует выдающуюся эффективность за счет сокращения избыточных пакетных передач на 12 ∼ 30%, тем самым увеличивая срок службы сети.

Ключевые слова
Получено11.12.2018
Дата публикации24.12.2018
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 901

Оценка читателей: голосов 0 

1. Akyilidiz, L.F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., and Cayirci, E., A survey on Sensor Networks, IEEE Commun. Mag., 2002, vol. 40, no. 8, pp. 102–114.
2. Gu, Y., Hwang, J., He, T., and Du, D.H-C., uSense: A unified asymmetric sensing coverage architecture for Wireless Sensor Networks, Proc. IEEE International Conference Distributed Computing Systems, 2007.
3. Liu, J., Zhao, F., Cheung, P., and Guibas, L., Apply geometric duality to energy-efficient non-local phenomenon awareness using Sensor Networks, IEEE Wireless Commun., 2002, vol. 11, no. 6, pp. 62–68.
4. Wang, X., Xing, G., Zhang, Y., Lu, C., Pless, R., and Gill, C., Integrated coverage and connectivity configuration in Wireless Sensor Networks, Proceedings, ACM International Conference Embedded Networked Sensor Systems, 2003.
5. Yan, T., He, T., and Stankovic, J., Differentiated surveillance service for Sensor Networks, Proc. ACM International Conference Embedded Networked Sensor Systems, 2003.
6. Clausen, T., Optimized link state routing protocol, Request For Comment 3626, 2003.
7. Xu, Y., Heidemann, J., and Estrin, D., Geographyinformed energy conservation for ad hoc routing, Proceedings of the ACM MobiCom, 2001, pp. 70–84.
8. Hong, J., Cao, J., Li, W., Lu, S., and Chen, D., Minimum- transmission broadcast in uncoordinated dutycycled wireless ad hoc networks, IEEE Transactions, pp. 307–318.
9. Guo, X., Broadcasting for Network Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks, Proceedings, IEEE Communication Society Conference Sensor and Ad Hoc Communication And Networks, 2004.
10. Miller, M., Sengul, C., and Gupta, I., Exploring the energy — Latency trade-off for broadcasts in energy — Saving Sensor Networks, Proc IEEE International Conference Distributed Computing Systems, 2005.
11. Sun, Y., Gurewitz, O., and Johnson, D.B., RI-MAC: A receive initiated asynchronous duty cycle MAC protocol for dynamic traffic loads in Wireless Sensor Networks, Proceedings ACM Conference: Embedded Networked Sensor Systems (SenSys), 2008.
12. Stann, F., Heidemann, J., Shroff, R., and Murtaza, M.Z., RBP: Robust broadcast propagation in Wireless Networks, Proceedings ACM International Conference Embedded Networked Sensor Systems, 2006.
13. Salehi, M., Boukerche, A., and Darehshoorzadeh, A., Modeling and performance evaluation of security attacks on opportunistic routing protocols for multihop Wireless Networks.
14. Wang, J., Liu, Y., He, Y., Dong, W., and Li, M., Qof: towards comprehensive path quality measurement in wireless sensor networks, IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst., 2014, vol. 25, no. 4, pp. 1003–1013.
15. Dezfouli, B., Radi, M., Razak, S.A., Whitehouse, K., Bakar, K.A., and Hwee-Pink, T., Improving broadcast reliability for neighbour discovery, link estimation and collection tree construction in wireless sensor networks, Comput. Networks, 2014, vol. 62, pp. 101–121.
16. Kiranmayi, Rao, K.R., High-leach energy-efficient routing protocol for wireless sensor networks, Indian J. Sci. Technol., 2016, vol. 9, no. 30.
17. Sundaresan, K., Murugaanandam, S., and Ganapathy, V., Energy-Efficient Techniques in Wireless Sensor Networks: A Recent Survey, 2016, pp. 643–655.
18. Mo, H.-S., Lee, E., Park, S., and Kim, S.-H., Virtual line-based data dissemination for mobile sink groups in wireless sensor networks, IEEE Commun., 2013, vol. 17, no. 9, pp. 1864–1867.
19. Borges, L.M., Velez, F.J., and Lebron, A.S., Survey on the characterization and classification of wireless sensor network applications, IEEE Commun. Surv., 2014, vol. 16, no. 4, pp. 1860–1890.
20. Thang Le Duc, Duc Tai Le, Zalyubovskiy, V.V., Dongsoo s. Kim, and Hyunseung Choo, Level-based approach for minimum transmission broadcast in dutycycled wireless sensor networks, Pervasive and Mobile Computing, pp. 116–132.
21. Ahilan, A. and Deepa, P., Design for built-in FPGA reliability via fine-grained 2-D error correction codes, Elsevier Microelectron. Reliabil., 2015, vol. 55, no. 9–10, pp. 2108–2112.
22. Ahilan, A. and Deepa, P., A reconfigurable Virtual Architecture for Memory Scrubbers (VAMS) for SRAM based FPGA’s, Int. J. Appl. Eng. Res., 2015, vol. 10, no. 10, pp. 9643–9648.
23. Ahilan, A. and Deepa, P., Radiation induced multiple bit upset prediction and correction in memories using cost efficient CMC, J. Microelectron., Electron. Comp. Mater., 2016, vol. 46, no. 4, pp. 257–266.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх