ارائه یک الگوریتم جدید برای بهبود مصرف انرژی در شبکه های حسگر بی سیم برداشت کننده انرژی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی برق- مخابرات، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

2 گروه مهندسی برق- مخابرات، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران.

چکیده

شبکه های حسگر بیسیم از جمله شبکه های پرکاربرد درصنایع مختلف محسوب میشوند که در عمل به علت محدودیت در ظرفیت باتری حسگرها و کمبود طول عمر مفید، همواره برای استفاده از آنها با محدودیتهای عملیاتی مواجه هستیم. لذا در این مقاله به ارائه یک الگوریتم بهینه سازی مصرف انرژی، شامل روشهای خوشه بندی، مسیریابی و فشرده سازی اطلاعات برای افزایش طول عمر گرههای حسگر پرداخته شده است. در این الگوریتم که تمامی گرهها از برداشت انرژی خورشیدی استفاده نموده اند، ابتدا با وزندهی هریک از گرهها، در نواحی مشخصی از شبکه سرخوشه هایی برای تشکیل خوشه تعیین شده است؛ پس از انتخاب اعضای هرخوشه و شکل گیری خوشه ها، اطلاعات دریافت شده توسط هر سرخوشه، تجمیع و به کمک یک الگوریتم فشرده سازی حجم این اطلاعات کاسته شده است. سپس اطلاعات فشرده شده توسط یک روش مسیریابی ترکیبی، به ایستگاه پایه منتقل شده اند. براساس نتایج حاصل از شبیه سازی، الگوریتم ارائه شده از نظر میانگین انرژی باقیمانده در گرههای حسگر و تعداد گرههای زنده، نسبت به الگوریتم NEEC پیشرفت قابل توجهی داشته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

a new algorithm to improve the energy Consumption in wireless sensor networks with energy harvesting.

نویسندگان [English]

  • alireza kelaei 1
  • HAMIDREZA BAKHSHI 2
1 electrical engineering department, engineering faculty, dhahed university, tehran, iran
2 ELECTRICAL ENGINEERING DEPARTMENT, ENGINEERING FACULTY, SHAHED UNIVERSITY, TEHRAN, IRAN.
چکیده [English]

Wireless sensor networks are the most used networks in various industries. There are usually some limitations for using them in practice, because of the limitation of battery capacity and lack of useful lifetime. Hence, in this study we present an energy efficiency optimization algorithm including clustering, routing and compression methods to increase the lifetime of sensor nodes. In the proposed algorithm, all nodes use solar energy harvesting, where at first we determine the weights of each node in certain areas of the network to form the clusters. After selecting the members of each cluster and forming clusters, the information that received by each cluster-head is aggregated and the volume of this information is reduced using a compression algorithm. Then, the compressed information is transmitted to the base station by a combination routing method. In conclusion, simulation results show the average remaining energy of the sensor and the number of live nodes in the proposed algorithm has significantly improved compared to that associated with the NEEC algorithm.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Wireless Sensor Network
  • Energy harvesting
  • Clusteringn
  • Lifetime
[1] H. Tavakkolai, N. Yadollahi, M. Yadollahi, A. Asghar, and R. Hosseinabadi, “Sensor selection wireless multimedia sensor network using gravitational search algorithm,” Indian Journal of Science and Technology, vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[2] A. S. M. Zahid Kausar, A. Wasif Reza, M. Uddin Saleh, and H. Ramiah, “Energizing wireless sensor networks by energy harvesting systems: Scopes, challenges and approaches,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 38, no. 2, pp. 973–989, Oct. 2014.
[3] W. Lu, Y. Gong, X. Liu, J. Wu, and H. Peng, “Collaborative energy and information transfer in green wireless sensor networks for smart cities,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 14, no. 4, pp. 1585–1593, 2018.
[4] W. Liu and Y. Wu, “Routing protocol based on genetic algorithm for energy harvesting-wireless sensor networks,” IET Wirel. Sens. Syst., vol. 3, no. 2, pp. 112–118, Jun. 2013.
[5] D. Zorbas, P. Raveneau, Y. Ghamri-Doudane, and C. Douligeris, “The charger positioning problem in clustered RF-power harvesting wireless sensor networks,” Ad Hoc Networks, vol. 78, no. 2, pp. 42–53, 2018.
[6] P. Zhang, G. Xiao, and H.P. Tan, “Clustering algorithms for maximizing the lifetime of wireless sensor networks with energy-harvesting sensors,” Comput. Networks, vol. 57, no. 14, pp. 2689–2704, 2013.
[7] S. M. Bozorgi, A. Shokouhi Rostami, A. A.
R. Hosseinabadi, and V. E. Balas, “A new clustering protocol for energy harvesting-wireless sensor networks,” Comput. Electr. Eng., vol. 64, no. 1, pp. 233–247, Nov. 2017.
[8] C. Mahapatra, Z. Sheng, and P. Kamalinejad, “Optimal power control in green wireless sensor networks with wireless energy harvesting , wake-up radio and transmission control,” IEEE Access, vol. 5, no. 1, pp. 501–518, 2017.
[9] C. Wang, J. Li, Y. Yang, and F. Ye, “Combining solar energy harvesting with wireless charging for hybrid wireless sensornetworks,” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 17, no. 3, pp. 560–576, 2018.
[10] J. Tan et al., “An adaptive collection scheme-based matrix completion for data gathering in energy-harvesting wireless sensor networks,” IEEE Access, vol. 7, no. 3, pp. 6703 - 6723, 2019.
[11] S. D. B. Perumal and K. V. Devi, “A cluster prediction model-based data collection for energy efficient wireless sensor network,” J. Supercomput., vol. 75, no. 1, pp. 3302–3316, 2018.
[12] X. Cui, “An EH-WSN clustering algorithm based on energy prediction,” 2019 IEEE 11th International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN), 2019, pp. 509–513.
[13] J. Li and D. Liu, “DPSO-based clustering routing algorithm for energy harvesting wireless sensor networks,” 2015 International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP), 2015, pp. 1–5.
[14] A. Kansal, J. Hsu, S. Zahedi, and M.B. Srivastava, “Power management in energy
harvesting sensor networks,” ACM Trans. Embed. Comput. Syst., vol. 6, no. 4, pp. 32–48, Sep. 2007.
[15] W. B. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, S. Member, and H. Balakrishnan, “An Application-Specific Protocol Architecture
for Wireless Microsensor Networks,” IEEE
Trans. on wireless communications, vol. 1, no. 4, pp. 660–670, 2002.
[16] W. B. Heinzelman, “Application-Specific Protocol Architectures for Wireless Networks,” PhD Thesis, MIT, 2000.
[17] M. Hans and R. W. Schafer, “Lossless Compression of Digital Audio,” Client and Media Systems Laboratory HP Laboratories Palo Alto HPL, Nov. 1999.
[18] K. Sayood, Introduction to Data Compression. Morgan Kaufmann Publishers Inc. , 2012.