Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Güncel Küme Başı Seçim Fonksiyonları

Yıl 2019, Cilt: 2 Sayı: 1, 11 - 17, 30.12.2019

İpek Abasıkeleş Turgut

Öz

Literatürdeki
en yaygın alanlardan olan Nesnelerin Internet’i (Internet of Things, IoT)
akıllı telefonlardan kablosuz algılayıcılara kadar çok sayıda heterojen aygıtın
global olarak iletişim kurabilmesini ve iş birliği içerisinde çalışabilmesini
hedefler. IoT uygulamalarının önemli bir anahtar teknolojisi; küçük, düşük
güçle çalışan ve maliyeti az algılayıcıların oluşturduğu Kablosuz Algılayıcı
Ağlar’ dır (KAA). Batarya ile beslenen algılayıcı düğümlerin sınırlı
enerjilerinden dolayı ağın enerji tüketimini düşürmek ve böylece yaşam süresini
uzatmak KAA’da çözülmesi gereken temel problemlerden birisidir. Hiyerarşik
yönlendirme protokolleri enerjinin verimli bir şekilde kullanılmasını sağladığı
için literatürde geniş kullanım alanı bulmuştur. Küme başının seçimi ağın yaşam
ömrü üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu nedenle, KAA’da ilk kümeleme
tabanlı yönlendirme protokolü olan LEACH, günümüze kadar birçok çalışmada
iyileştirilmiştir. Bu çalışmaların büyük bir çoğunluğu küme başı seçiminde
çeşitli parametrelerin ağırlıklı bir fonksiyonunu kullanmıştır. Bu fonksiyonun
sonucunda elde edilen değer, ya önceden belirlenmiş bir eşik değeri ile
kıyaslanarak ya da düğümlerin uyku süresi olarak atanarak küme başı seçiminde
kullanılmıştır. Bu çalışmada, son yıllarda hiyerarşik yönlendirme
protokollerinde kullanılan küme başı seçim fonksiyonları incelenmiştir.
Fonksiyonlarda kullanılan parametreler ile birlikte, bu parametrelerin
fonksiyondaki ağırlıkları ele alınmış ve kıyaslanmıştır. Bu açıdan
değerlendirildiğinde, bu çalışmanın, gelecekteki kümeleme tabanlı yaklaşımlara
yol göstereceği düşünülmektedir.   

Anahtar Kelimeler

Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Kümeleme-Tabanlı Yönlendirme, Küme Başı, LEACH

Kaynakça

• Bellavista P., Cardone G., Corradi A., & Foschini L. Convergence of MANET and WSN in IoT urban scenarios. IEEE Sensors Journal 2013; 13(10): 3558-3567.
• Yetgin H., Cheung KTK., El-Hajjar M., & Hanzo LH. A survey of network lifetime maximization techniques in wireless sensor networks. IEEE Communications Surveys & Tutorials 2017; 19(2): 828-854.
• Xu L., Collier R., & O’Hare GM. A survey of clustering techniques in WSNs and consideration of the challenges of applying such to 5G IoT scenarios. IEEE Internet of Things Journal 2017; 4(5): 1229-1249.
• Liao Y., Qi H., & Li W. Load-balanced clustering algorithm with distributed self-organization for wireless sensor networks. IEEE sensors journal 2013; 13(5): 1498-1506.
• Mahajan S., Malhotra J., & Sharma S. An energy balanced QoS based cluster head selection strategy for WSN. Egyptian Informatics Journal 2014; 15(3): 189-199.
• Guiloufi ABF., Nasri N., Farah MAB., & Kachouri A. MED-BS Clustering Algorithm for the Small-Scale Wireless Sensor Networks. Wireless Sensor Network 2013; 5(04): 67.
• Elhabyan RS., & Yagoub, MC. Weighted tree based routing and clustering protocol for WSN. In 2013 26th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), 1-6, IEEE, 2013, May.
• Belabed F., & Bouallegue R. An optimized weight-based clustering algorithm in wireless sensor networks. In 2016 International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), 757-762, IEEE, 2016, September.
• Zakariayi S., & Babaie S. DEHCIC: A distributed energy-aware hexagon based clustering algorithm to improve coverage in wireless sensor networks. Peer-to-Peer Networking and Applications 2018; 1-16.
• Rao PS., Jana PK., & Banka H. A particle swarm optimization based energy efficient cluster head selection algorithm for wireless sensor networks. Wireless Networks 2017; 23(7): 2005-2020.
• Adil Mahdi O., Abdul Wahab AW., Idris MYI, Abu Znaid A., Al-Mayouf YRB., & Khan S. WDARS: A weighted data aggregation routing strategy with minimum link cost in event-driven WSNs. Journal of Sensors 2016.
• Zhang DG., Wang X., Song X. D., Zhang T., & Zhu YN. A new clustering routing method based on PECE for WSN. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2015; 2015(1): 162.
• Shang F. A multi-hop routing algorithm based on integrated metrics for wireless sensor networks. Applied Mathematics & Information Sciences 2013; 7(3): 1021.
• Sajwan M., Gosain D., & Sharma AK. CAMP: cluster aided multi-path routing protocol for wireless sensor networks. Wireless Networks 2018; 1-18.