Sualtı algılayıcı ağlar;
okyanusta veri toplama, kirlilik izleme, okyanus örneklemesi gibi çok çeşitli
uygulamalarla hızla gelişen bir araştırma alanıdır. En çok araştırılan
alanlardan biri, birçok uygulamanın temelini oluşturan sualtı algılayıcı ağların
kapsama alanıdır. Kapsama alanı genellikle bir ağın algılayıcı tarafından ne
kadar etkin izlendiği ile ilgilidir. Su kirliliği başta olmak üzere, okyanus
veya deniz bölgesinde ortaya çıkan başlıca problemler vardır. Sualtı kirliliği
genel olarak asitleşmeye, plastik kalıntılara ve toksinlere sebep olmaktadır. Günümüzde
bu kirliliğin belirlenmesi, insan gözetimli izleme süreci ile gerçekleştirilmektedir.
Bu sebeple, kirliliğin oluşumunu tanımlamak için otomatik ve akıllı izleme
sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. Önerdiğimiz benzetim modeli, su altındaki
kirliliğin oluşumunu tanımlayan ve alarm veren akıllı algılayıcı tabanlı izleme
sistemini tanımlamaktadır. Benzetim modelini tasarladığımız sistemin, maliyet
açısından verimli olması için ortam erişim protokolü olarak Aloha seçilmiştir. Sistemin
verimliliği benzetim modeli ile test edilerek mevcut insan gözetimi içeren
izleme sürecinden daha kararlı, düşük maliyetli ve yönetilebilir olduğu
gösterilmiştir. Algılayıcı ağ yükü 0 ile 6 arasında değiştiğinde, en yüksek
başarım oranı 0,36 olarak ağ yükü 1 olduğunda elde edilmektedir. Gecikme değeri
0,14ms ile 0,16ms arasına yakın değerlerde değişirken, en düşük gecikme 0,15ms
olarak benzetim süresinin ortalarında elde edilmektedir.
Underwater sensor
networks; it is a rapidly developing area of research with a wide range of
applications such as data collection in ocean, pollution monitoring and ocean
sampling. One of the most researched areas is the coverage of underwater sensor
networks, which are the basis of many applications. The coverage is usually
related to how effectively a network is monitored by the sensor. There are
major problems in the ocean or marine region, especially in water pollution.
Underwater pollution generally causes acidification, plastic residues and
toxins. Today, the determination of this pollution is carried out through a
human surveillance monitoring process. Therefore, there is a need for an
automatic and intelligent monitoring system to identify the formation of
pollution. The proposed simulation model defines the intelligent sensor-based
monitoring system that identifies and alarms the formation of underwater
pollution. Aloha was chosen as the medium access protocol for the
cost-effective system in which we designed the simulation model. The efficiency
of the system has been shown to be more stable, cost-effective and manageable
than the monitoring process involving the existing human surveillance by
testing with the simulation model. When the sensor network load increases from
0 to 6, the highest performance ratio is obtained as 0.36 when the network load
is 1. The delay value changes between 0.14 ms and 0.16 ms, while the lowest
delay is acquired as 0.15 ms in the middle of simulation duration.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | May 28, 2019 |
Submission Date | November 2, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.