خوارزمية لتشكيل الشبكات الحركية تطبيقاً على شبكة الاستشعار اللاسلكية

Abstract

المستخلص

إن من أهم التحديات التي تواجه ضمان جودة الخدمة هو استمرارية عمل الشبكة بكفاءة وفاعلية وتقليل الآثار السالبة لحدوث أي من الأعطال التي يمكن أن تحدث، إن الشبكات الحركية تعتبر الداعمة لتحقيق ضمان جودة الخدمة، وذلك بسبب معالجة الأعطال التي يمكن أن تحدث دون اللجوء لوقف عمل الشبكة بشكل تام، وبالتالي لا يتم وقف الأنظمة العاملة على الشبكة، واحدة من تطبيقات الشبكات الحركية، هي شبكة الاستشعار اللاسلكية والتي تواجه عدد من التحديات مثل عملية نشر الأجهزة واستهلاك الطاقة وهيكلية الشبكة الحركية ودرجة الموثوقية ومراقبة وتوجيه الشبكات، إن هيكلية شبكة الاستشعار اللاسلكية اذا ما قارناها بالشبكات التقليدية فان هيكلية وبنية شبكات الاستشعار اللاسلكية تختلف في الكثير من الامور، تتكون شبكة الاستشعار اللاسلكية من العديد من أجهزة استشعار محدودة الطاقة، والتي يمكن نشرها في منطقة جغرافية واسعة، يعتبر التشكيل الحركي لشبكة الاستشعار اللاسلكية، حيث يتم تعيين الوظائف تلقائيا للنقاط في أي وقت من عمل الشبكة أو معالجة حدوث العطل لأحد الاجهزة، استناداً الى معايير مثل الطاقة المتبقية و التغيرات على هيكلية الشبكة، من أجل الطوبوغرافية التي تسيطر عليها إعادة تشكيل الشبكة، ان قوة الاشارة المستقبلة جنبا الى جنب مع مستوى البطارية للنقطة تستخدم كمؤشر للتغيرات الحادثة على هيكلية الشبكة والطاقة المتبقية للنقاط، بناءً على هذه النقطتين اقترحنا خوارزمية لتشكيل شبكة الاستشعار اللاسلكية معتمدةً على تقسيم المساحة الجغرافية الى عدد من الشبكات الفرعية، أيضا تقسيم الشبكة الفرعية الى عدد من المستويات ومن ثم تتم عملية ربط الشبكة على مرحلتين، الأولى ربط المحطة الرئيسية مع النقاط المجاورة من الشبكات الفرعية، والثانية اختيار أفضل نقطة مجاورة للمحطة الرئيسية في كل شبكة فرعية لتكون كموجه للنقاط في المستوى الثاني للشبكة الفرعية وكذلك لباقي المستويات، مما يتيح حصر ومعالجة التغيير على مستوى الشبكة الفرعية، أيضا المرونة في اتساع الشبكة. تم اختبار أداء الخوارزمية عبر واجهة المستخدم الرسومية التي يدعمها برنامج المحاكاة الماتلاب، وقد أظهرت النتائج كفاءة الأداء.

Abstract

One of the most important challenges facing ensure quality of service is the continuity of the network operates efficiently and effectively and reduce the negative effects of the occurrence of any malfunctions that could occur, The dynamic networks are considered supportive to ensure quality of service, Due to address the breakdowns that can occur without resorting to stop the work of the network completely, and thus does not stop working on network systems, one of the dynamic networking applications, Is wireless sensor network that facing a number of challenges, such as the deployment of devices, energy consumption , dynamic structure of the network, degree of network reliability and control and guidance networks, If we compare the traditional networks with wireless sensor network infrastructure, the structure of wireless sensor networks differ in many things, wireless sensor network consists of several sensors limited energy, And that can be deployed in a wide geographic area, is a dynamic reconfiguration of a wireless sensor, Where the jobs are assigned automatically to the points at any time of the work or a malfunction of one of the devices, Based on criteria such as residual energy and structural changes on the network, in order to topographical controlled by the network reconfiguration, The received signal strength along with the battery level of a point used as an indicator of changes in the incident on the network structure and the power of the remaining of the points, Based on these points we have proposed an algorithm to form a wireless sensor network based on the division of the geographical area to a number of subnets, subnet also divided into a number of levels and then be linked to the network on a two-stage process, First, connect the base station with neighboring points of subnets, and the second choice of the best neighboring point of the base station in each subnet to serve as a router to the points in the second level in the sub network as well as to the rest of the levels, This technique allowing inventory and address change on the subnet level, and also scalability of the network. The performance of the algorithm is tested through the graphical user interface supported by Matlab simulator, and the results showed the efficiency of performance.