| Авторы |
Демидов Дмитрий Евгеньевич, старший преподаватель, кафедра общепрофессиональных дисциплин технических специальностей, Уральский институт связи и информатики (620109, Россия, г. Екатеринбург, ул. Репина, 15),
E-mail: demidovde@mail.ru
Будылдина Надежда Вениаминовна, кандидат технических наук, профессор, кафедра общепрофессиональных дисциплин технических специальностей, Уральский институт связи и информатики (620109, Россия, г. Екатеринбург, ул. Репина, 15), E-mail: bnv@mail.ru
|
| Аннотация |
Рассмотрен эффективный метод кластеризации в беспроводной сенсорной сети с использованием нечеткой логики на базе таких входных переменных, как качество принимаемого сигнала, концентрация узлов, остаточная энергия и центральность узла. Данный метод также сочетает в себе преимущества иерархии адаптивной кластеризации с
низким энергопотреблением (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH). Представлена структура моделируемой беспроводной сенсорной сети и аппарата нечеткой логики. Проведено сравнение предлагаемого метода с протоколами кластеризации LEACH и LEACH-FL. Моделирование беспроводной сенсорной сети и контроллера нечеткой логики про-
водилось в программной среде Matlab. Для сравнения с протоколами LEACH и LEACH-FL использовалась сеть размерностью 100×100 с выбранными 20 узлами. В результате моделирования и сравнения было выявлено, что предложенный алгоритм кластеризации обладает более высокой скоростью и низким энергопотреблением и, следовательно, позволяет увеличить время жизни беспроводной сенсорной сети. Данный метод кластеризации может быть использован в любых беспроводных сенсорных сетях, независимо от сферы их применения.
|
| Список литературы |
1. Akkaya, K. A Survey of Routing Protocols in Wireless Sensor Networks / K. Akkaya, M. Younis // Ad Hoc Network Journal. – 2005. – Vol. 3/3. – P. 325–349.
2. Al-Karak, J. N. Routing techniques in wireless sensor network: A survey / J. N. Al-Karak, A. E. Karmal // IEEE wireless communications. – 2004. – Vol. 11. – P. 6–28.
3. Akyildiz, I. F. Wireless sensor networks: a survey / I. F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, E. Cayirci // Computer Networks. – 2002. – Vol. 38. – P. 393–422.
4. Dastgheib, S. J. An Efficient Approach for Clustering in Wireless Sensor Network Using Fuzzy Logic / S. J. Dastgheib, H. Oulia, M. R. S. Ghassami // International Conference on Computer Science and Network Technology. – Harbin, China, 2011. – P. 256–260.
5. Gupta, I. Cluster-head Election using Fuzzy Logic for Wireless Sensor Networks / I. Gupta, D. Riordan, S. Sampalli // Proceedings of the 3rd Annual Communication Networks and Services Research Conference. – Washington, DC, USA, 2005. – P. 255–260.
6. Myoung Kim, J. CHEF: Cluster Head Election mechanism using Fuzzy logic in Wireless Sensor Networks / J. Myoung Kim, S. Park, Y. Han, T. Chung // 10th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). – Gangwon-Do, South Korea, 2008. – P. 654–659.
7. De, D. A Distributed Algorithm for Localization Error Detection-Correction, Use in In-network Faulty Reading Detection: Applicability in Long-Thin Wireless Sensor Networks / D. De // Conference IEEE. – Budapest, Hungary, 2009. – P. 568–571.
8. Heinzelman, A. Chandrakasan and H. Balakrishnan, An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks // IEEE Transactions on Wireless communications. – 2002. – P. 660–670.
9. Vanheel, F. Automated Linear Regression Tools Improve RSSI WSN Localization in Multipath Indoor Environment / F. Vanheel, J. Verhaevert // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. – 2011. – Vol. 2011/2011. – P. 1–27.
10. Saletic, D. Z. Analysis of Basic Defuzzification Techniques / D. Z. Saletic, D. M. Velasevic, N. E. Mastorakis // Recent Advances in Computers, Computing and Communications. – N.Y. :WSEAS Press, 2002. – P. 247–252.
|
