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

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

• 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

Öz

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.  

Anahtar Kelimeler

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

Kaynakça

1. Batra, P. K., & Kant, K., "LEACH-MAC: a new cluster head selection algorithm for Wireless Sensor Networks", Wireless Networks, 22,1: 49-60, (2016)
2. 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).
3. 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).
4. 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).
5. Shang, F., "A multi-hop routing algorithm based on integrated metrics for wireless sensor networks", Applied Mathematics & Information Sciences, 7.3 (2013): 1021.
6. Junping, H., Yuhui, J., & Liang, D., "A time-based cluster-head selection algorithm for LEACH", Computers and Communications, IEEE Symposium on, (2008).
7. 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).
8. Sert, S. A., Bagci, H., & Yazici, A., "MOFCA: Multi-objective fuzzy clustering algorithm for wireless sensor networks", Applied Soft Computing, 30: 151-165, (2015).

9. 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).
10. 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).
11. Afsar, M. M., & Tayarani-N, M. H., "Clustering in sensor networks: A literature survey", Journal of Network and Computer Applications , 46: 198-226, (2014).
12. 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).
13. 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).