The Effect of the Range of Cluster Head on the Lifetime of Wireless Sensor Networks Under Various Sizes of Network and Number of Nodes

Year 2019, , 921 - 926, 01.12.2019

İpek Abasıkeleş-turgut

https://doi.org/10.2339/politeknik.435581

Abstract

The problem of energy efficiency due to the limited resources in Wireless
Sensor Networks (WSNs) has made cluster-based architectures widespread use in
these networks. The studies in literature regarding WSNs aim to make efficient
use of battery in network by different methods such as using different
parameters in cluster head selection, time-based cluster head election or
clustering with artificial intelligence algorithms. The coverage area of
clusters is selected in a range that can cover the whole network in some
studies, while it is limited in others. In this study, the effect of the
cluster-head coverage area parameter on the lifetime of the network is
investigated with detailed simulations. The death of the first, middle, and
last node are reported by using different numbers of nodes, coverage areas, and
network sizes. According to the results obtained, the increase of the cluster
coverage area causes the first node deaths to be delayed and the middle and
last node deaths to occur earlier. The increase of the network area takes all
the node measurements at an early cycle while the first node is at the highest
level and the last node at the lowest level. As the number of nodes increases,
the first node deaths are delayed to an earlier cycle, while the middle and
final node deaths are delayed. In the light of the results obtained, it is
thought that this study will help the cluster coverage area to be selected
according to the design preferences in clustering based architectures that will
be designed both in real time and in the simulation environment in future.

Keywords

Wireless sensor networks, cluster based routing, coverage area, performance evaluation, energy efficiency, simulation

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Küme Başı Kapsama Alanının Farklı Ağ Boyutları ve Düğüm Sayıları Altında Ağ Yaşam Süresine Etkisi

Abstract

Kablosuz
Algılayıcı Ağlarda (KAA) kaynakların kısıtlı olmasından dolayı enerjinin
verimli bir şekilde kullanılması problemi, kümeleme tabanlı mimarilerin bu
ağlarda yaygın olarak kullanılmasını sağlamıştır. Literatürde bu alanda yapılan
çalışmalar; küme başı seçiminde farklı parametreler kullanma, zamana dayalı
küme başı seçimi veya yapay zekâ algoritmalarıyla küme oluşumu gibi farklı
yöntemlerle enerjinin ağda verimli bir şekilde kullanılmasını amaçlamaktadır.
Oluşturulan kümelerin kapsama alanı bazı çalışmalarda tüm ağı kapsayabilecek
genişlikte seçilirken, diğerlerinde sınırlandırılmıştır. Bu çalışmada küme başı
kapsama alanı parametresinin ağ yaşam süresine olan etkisi ayrıntılı
benzetimlerle incelenmiştir. Farklı düğüm sayıları, farklı kapsama alanları ve
farklı ağ genişlikleri kullanılarak ilk, orta ve son düğüm ölümleriyle dışarıda
kalan düğüm sayıları raporlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre küme başı
kapsama alanının artması ilk düğüm ölümlerini gecikirken, orta ve son düğüm
ölümlerinin daha erken yaşanmasına neden olmaktadır. Ağ alanının artması ise
tüm düğüm ölümlerini daha erken bir döngüye çekerken en yüksek oranda etkiyi
ilk düğüm ölümlerinde, en az etkiyi ise son düğüm ölümlerinde sergilemektedir.
Düğüm sayısı arttıkça ilk düğüm ölümleri daha erken bir döngüye çekilirken,
orta ve son düğüm ölümlerinde gecikmeler elde edilmektedir. Elde edilen sonuçların
ışığında bu çalışmanın, gelecekte hem gerçek zamanlı hem de benzetim ortamında
tasarlanacak olan kümeleme tabanlı mimarilerde küme kapsama alanının tasarım
tercihlerine uygun olarak seçilmesine yardımcı olacağı düşünülmektedir.  

Keywords

Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Kümeleme Tabanlı Yönlendirme, Kapsama Alanı, Performans Analizi

References

• Batra, P. K., & Kant, K., "LEACH-MAC: a new cluster head selection algorithm for Wireless Sensor Networks", Wireless Networks, 22,1: 49-60, (2016)
• Jia, D., Zhu, H., Zou, S., & Hu, P., "Dynamic cluster head selection method for wireless sensor network", IEEE Sensors Journal, 16,8: 2746-2754, (2016).
• Heinzelman, W. R., Chandrakasan, A., & Balakrishnan, H., "Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks" , System sciences, 2000. Proceedings of the 33rd annual Hawaii international conference on. IEEE, (2000).
• Zhang, D. G., Wang, X., Song, X. D., Zhang, T., & Zhu, Y. N., "A new clustering routing method based on PECE for WSN", EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2015.1: 162, (2015).
• Shang, F., "A multi-hop routing algorithm based on integrated metrics for wireless sensor networks", Applied Mathematics & Information Sciences, 7.3 (2013): 1021.
• Junping, H., Yuhui, J., & Liang, D., "A time-based cluster-head selection algorithm for LEACH", Computers and Communications, IEEE Symposium on, (2008).
• Nayak, P., & Devulapalli, A., "A fuzzy logic-based clustering algorithm for WSN to extend the network lifetime", IEEE Sensors Journal, 16.1: 137-144, (2016).
• Sert, S. A., Bagci, H., & Yazici, A., "MOFCA: Multi-objective fuzzy clustering algorithm for wireless sensor networks", Applied Soft Computing, 30: 151-165, (2015).
• Kuila, P., & Jana, P. K., "Energy efficient clustering and routing algorithms for wireless sensor networks: Particle swarm optimization approach", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 33: 127-140, (2014).
• Elhabyan, R. S., & Yagoub, M. C., "Two-tier particle swarm optimization protocol for clustering and routing in wireless sensor network", Journal of Network and Computer Applications, 52: 116-128, (2015).
• Afsar, M. M., & Tayarani-N, M. H., "Clustering in sensor networks: A literature survey", Journal of Network and Computer Applications , 46: 198-226, (2014).
• Ray, A., & De, D., "Energy efficient clustering protocol based on K-means (EECPK-means)-midpoint algorithm for enhanced network lifetime in wireless sensor network", IET Wireless Sensor Systems, 6.6: 181-191, (2016).
• Heinzelman, W. R., Chandrakasan, A., & Balakrishnan, H., "An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks", IEEE Trans. on Wireless Communications, 1,4: 660-670, (2002).