Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Անլար սենսորային ցանցերում ծածկույթի և կապակցվածության անհրաժեշտ մակարդակի ապահովման օպտիմալ կարգընթաց

Համիդ, Խոսրավի (2013) Անլար սենսորային ցանցերում ծածկույթի և կապակցվածության անհրաժեշտ մակարդակի ապահովման օպտիմալ կարգընթաց. PhD thesis, ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ.

[img]
Preview
PDF (Abstract)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (1243Kb) | Preview

    Abstract

    Actuality of the subject. Recent developments in wireless communication and embedded computing technologies have led to the advent of wireless sensor network technology. Hundreds of thousands of these micro sensors can be deployed in many areas including health, environment and battlefield in order to monitor the domain with desired level of accuracy. When wireless sensors are deployed in an area, the lifetime of the network should last as long as possible according to the original amount of energy. Therefore, reducing energy consumption in WSNs is of primary concern. Wireless sensors generally consist of three main part, communication subsystem, processing subsystem and sensing subsystem, normally communication subsystem consume most of energy of a typical sensor this is as much energy that we can neglect the processing energy consumption. Energy consumption of the sensing subsystem depends on specific sensor type. Usually it's also much less than communication subsystem. Therefore in energy conservation scheme we generally consider only communication and sensing subsystem and neglect the processing subsystem. We can categorize energy conservation schemes in three main category, duty-cycling, data-driven approaches and mobility management. In duty-cycling we consider different approach to minimize communication subsystem energy consumption; in data-driven approach we consider ways to minimize sensing subsystem energy consumption such as data aggregation or energy efficient data acquisition. While the nodes are mobile, or we have some mobile nodes among sensors, we can use some mobility management techniques to reduce power consumption. In this thesis, we focus on duty-cycling; duty-cycling is divided to two main categories which are topology control and power management. Topology control is referred to using node redundancy for sensing or communication subsystem when we have more node than sufficient, to achieve desired level of connectivity or coverage in the network. Some of the work in the area of topology control has considered only connectivity of the network in the other hand some of them considered only coverage of the network and some considered both coverage and connectivity into account, some of these algorithm are centralized algorithm, and some are distributed. Centralized algorithm is a type of network protocol when all nodes data are gathered in a main node and node sleep scheduling is decided in this main node, then the schedules are send to the network nodes; in the other hand in distributed protocol each node decide by itself to remain active or not, or in some cases nodes sleep scheduling is done by local cluster heads. In this thesis, our focus is the coverage problem that occurs as the result of random and dense deployment of sensor nodes. The coverage problem indicates a disorganized placement of sensor nodes with plenty of sensing redundancy. It challenges the wireless sensor network in terms of energy and sensing efficiency. We have proposed a node scheduling solution that solves the coverage and connectivity problem in sensor networks in integrated manner. In this way, we divide network life time to some specified number of rounds and in each round we generate a coverage bitmap of sensors of the domain and based on this bitmap it will be decided which sensors remain active or go to sleep. We check the connection of the graph by using Laplacian of adjacency graph of active nodes in each round. Also by using Minkowski technique in generation of coverage bitmap, the network will be capable of producing desired percentage of coverage. We define the connected coverage problem as an optimization problem, which is NP-compete, and therefore, we seek a solution for the problem by GA Heuristic optimization methods in centralized fashion. Անլար կապի և ներդրված համակարգչային տեխնոլոգիաների ոլորտում վերջին զարգացումների շնորհիվ մշակվեցին անլար սենսորային ցանցերի (այսուհետ՝ ՙԱՍՑ՚) տեխնոլոգիաներ: Հարյուր հազարավոր միկրո սենսորներներ կարող են կիրառվել մի շարք ոլորտներում, ներառյալ առողջապահության, շրջակա միջավայրի ոլորտներում և մարտադաշտերում՝ ճշգրտության ցանկալի աստիճանով տիրույթը վերահսկելու նպատակով: Նման ոլորտներում անլար սենսորների կիրառմամբ, ցանցի շահագործման ժամկետը պետք է որքան հնարավոր է երկար լինի՝ էներգիայի սկզբնական քանակին համապատասխան: Հետևաբար, ԱՍՑ-ի ներսում էներգածախսի նվազեցումը համարվում է գլխավոր և առաջնային խնդիրներից մեկը: Անլար սենսորները ընդհանուր առմամբ բաղկացած են երեք հիմնական մասերից. կապի ենթահամակարգից, մշակման ենթահամակարգից և սենսորային ենթահամակարգից: Սովորաբար կապի ենթահամակարգը ծախսում է տիպիկ սենսորների առավելագույն քանակությամբ էներգիա, այսինքն, այնքան շատ էներգիա, որ մենք կարող ենք անտեսել մշակման էներգածախսը: Սենսորային ենթահամակարգի էներգասպառումը ամբողջությամբ կախված է հատուկ (կոնկրետ) սենսորային տեսակից: Սովորաբար, այն նույնպես շատ ավելի քիչ է, քան կապի ենթահամակարգինը: Հետևաբար, էներգիայի պահպանման սխեմայում մենք ընդհանրապես ուշադրություն ենք դարձնում միայն կապի և սոնսորային ենթահամակարգի վրա և միևնույն ժամանակ անտեսում ենք մշակման ենթահամակարգը: Մենք կարող ենք էներգիայի պահպանման սխեման բաժանել երեք հիմնական կատեգորիաների. շրջափուլի ռեժիմ, տվյալների հիման վրա կառավարվող մոտեցում և շարժականության կառավարում: Շրջափուլի ռեժիմի ժամանակ մենք ցուցաբերում ենք տարբեր մոտեցումներ՝ կապի ենթահամակարգի էներգասպառումը նվազագույնին հասցնելու ուղղությամբ: Տվյալների հիման վրա կառավարվող մոտեցման դեպքում, մենք մշակել ենք տարբեր եղանակներ՝ սենսորային ենթահամակարգի էներգասպառումը նվազագույնին հասցնելու ուղղությամբ, ինչպիսին է, օրինակ. տվյալների կամ էներգապես արդյունավետ տվյալների ձեռքբերումը: Քանի որ ցանցի հանգույցները շարժունակ են կամ սենսորների միջև առակ են մի շարք շարժունակ հանգուցներ, մենք կարող ենք կիրառել մի շարք շարժականության վերահսկման եղանակներ՝ էներգասպառումը նվազագույնին հասցնելու նպատակով: Սույն ատենախոսության մեջ մենք անդրադառնում ենք շրջափուլի ռեժիմին: Շրջափուլի ռեժիմը բաժանված է երկու հիմնական կատեգորիաների, որոնք են. տոպոլոգիական վերահսկում և էլեկտրասնուցման ռեժիմի կառավարում: Новейшие разработки в области беспроводной связи и встроенных вычислительных технологий привели к появлению беспроводной технологии сенсорных сетей. Сотни тысяч этих микросенсоров могут найти применение во многих областях, включая здравоохранение, защиту окружающей среды, военное дело, давая возможность следить за доменом наблюдения с желаемым уровнем точности. При использовании беспроводных сенсоров в какой-либо области, срок службы сети должен максимально увеличиться в зависимости от первоначального количества энергии. Таким образом, сокращение потребления энергии в БСС имеет первостепенное значение. Беспроводные сенсоры обычно состоят из трех основных частей: подсистемы связи, подсистемы обработки и подсистемы зондирования. Подсистемы связи обычно потребляют большую часть энергии. Энергия обработки от типичного сенсора это такое количество энергии, что мы можем пренебречь потребление энергии при обработке. Энергопотребление подсистемы зондирования зависит от типа конкретного сенсора. Обычно оно также намного меньше, чем энергопотребление подсистемы связи. Поэтому в схеме энергосбережения мы в целом рассматриваем только подсистемы связи и зондирования и пренебрегаем подсистемой обработки. Мы можем классифицировать схемы энергосбережения по трем основным категориям: управление активности, управления данными и управления мобильностью. В первой категории, мы рассмотриваем разные подходы к минимизации потребления энергии подсистемой связи, в категории управления данными мы рассмотриваем способы минимизации потребления энергии подсистемой зондирования, такие как агрегирование данных либо энергоэффективный сбор данных. Поскольку узлы подвижны либо среди сенсоров имеется несколько мобильных узлов, мы можем использовать некоторые методы управления мобильностью для снижения энергопотребления. В данной работе мы ориентируемся на управления активности. Он делится на две основные категории: контроль топологии и управления электропитанием. Контроль топологии относится к использованию избытка узлов для подсистемы зондирования или связи, когда у нас имеется более чем достаточно узлов для достижения желаемого уровня связности либо покрытия в сети. Некоторые работы в области контроля топологии рассматривают только связность сети, другие, напротив, рассматривают только покрытие сети, третьи рассматривают как охват, так и связность. Некоторые из этих алгоритмов являются централизованными, а некоторые - распределенными. Централизованный алгоритм является одним из видов сетевого протокола, когда данные со всех узлов собираются в основной узел и планирование режима работы активности осуществляется в этом узле, затем решения направляются в сетевые узлы. С другой стороны в распределенных протоколах каждый узел самостоятельно решает, оставаться ему активным или нет. В некоторых случаях планирование режима работы активности узлов осуществляется местными кластерными управляющими.

    Item Type: Thesis (PhD)
    Additional Information: Անլար սենսորային ցանցերում ծածկույթի և կապակցվածության անհրաժեշտ մակարդակի ապահովման օպտիմալ կարգընթաց: Оптимальный протокол достижения желаемого уровня покрытия и связности в беспроводных сенсорных сетях.
    Uncontrolled Keywords: Համիդ Խոսրավի, Хамид Хосрави
    Subjects: Informatics and Computer Systems
    Divisions: UNSPECIFIED
    Depositing User: NLA Circ. Dpt.
    Date Deposited: 28 Sep 2016 14:59
    Last Modified: 04 Oct 2016 10:21
    URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/3510

    Actions (login required)

    View Item