تحسين شبكة استشعار لاسلكية باستخدام خوارزمية التسلسل الهرمي لتكتل منخفض الطاقة

Abstract

مستخلص

يهدف البحث اساسً إلى توفير الطاقة لشبكات الاستشعار اللاسلكية لأطول فترة زمنية مع التقدم في التكنولوجيا، تكتسب شبكات الاستشعار اللاسلكية المخصصة أهمية في تطبيقات المراقبة، وخاصة في المناطق النائية وفي التضاريس التي تشكل خطراً على التدخل البشري. ويتم توزيع شبكات الاستشعار اللاسلكية على أجهزة استشعار مستقلة موزعة من الناحية المكانية لمراقبة الظروف المادية أو البيئية مثل (الحرارة، الصوت، الضغط) كذلك لتمرير بياناتها بصورة تعاونية عبر الشبكة وهذه العقد مجهزة بجهاز ارسال واستقبال وبطارية. يتم تصميم شبكة الاستشعار اللسلكية من بضع أو مئات أو حتى الالاف من العقد. نظراً لأن شبكات الاستشعار تعمل غالبًا في المناطق التي يتعذر الوصول إليها، فمن الأهمية أن تعمل هذه الشبكات لفترات طويلة من الزمن. اتبع البحث منهجاً علمياً باستخدام أساليب المحاكاةوالتي تعزز أداء الخوارزميات المعدلة (LEACH)-Improved). اما مقاييس الأداء المستخدمة للمقارنة هي استهلاك الطاقة في الشبكة، وكمية البيانات المنقولة بنجاح من الشبكة إلى المستخدم النهائي، وعمر الشبكة، والسكون في الشبكة. في مراقبة التطبيقات، غالبًا ما يكون السكون في الشبكة معلمة أساسية لأنه من الضروري أن يتم نقل المعلمات المراقبة إلى المستخدم النهائي بأقل تأخير. علاوة على ذلك، غالبًا ما تكون المعلمة المحددة في تطبيقات الكشف عن الأخطاء. مساهمة مهمة من هذه الأطروحة في توفير تحليل السكون عند استخدام خوارزميات مختلفة. تم تحليل العوامل التي لها تأثير على السكون الذي تعاني منه العقد في الشبكة. علاوة على ذلك، كجزء من هذه الأطروحة، تم تحليل تبعية التأخير الذي واجهته العقدة على موقعها الجغرافي في أنواع مختلفة من الشبكات. توضح عمليات المحاكاة أن التأخير الذي تحدثه العقدة يعتمد على خوارزمية التجميع، وكذلك موقعها الجغرافي في الشبكة. يمكن أن يساعد التحليل المقدم في هذه الرسالة الباحثين في اختيار خوارزميات التجميع الفعالة.

ABSTRACT

The research aims mainly to provide energy for wireless sensor networks for the longest period of time. With the advancement in technology, dedicated wireless sensor networks are gaining importance in monitoring applications, especially in remote areas and in the terrain that poses a threat to human intervention. Distribute wireless networks to separate sensors. A pearl net is being designed from a few, difficulty, or even thousands of nodes. Are your operating networks working mostly in the areas where they stumble? Use a scientific method method using simulation methods. As for the performance measures of the power experiment in the network, the amount of data transferred successfully from the network to the end user, the age of the network, and the sleep in the network. In application monitoring, network sleep is often a key parameter because it is essential that the monitored parameters be transferred to the end user with minimal delay. Moreover, it is often the parameter specified in error detection applications. Important participation of this thesis in providing different algorithms. Factors having influence on sleep have been analyzed Moreover, as part of this thesis, the dependency of the node's delay on its geographical location on various types of networks was analyzed. Simulations demonstrate that the delay caused by the node depends on the clustering algorithm, And its geographical location in the network. Analyzing the research message can help in selecting efficient aggregation algorithms.