Abstract-I ett trådlöst sensornätverk (WSN) är ett stort antal sensornoder med begränsad batterieffekt i allmänhet utplacerade över ett allvarligt fält för att samla in data. Det är opraktiskt att ladda upp eller byta ut batterierna i sensornoder i en så svår miljö. Därför är ett energieffektivt protokoll viktigt för att maximera livslängden för noder. I detta dokument föreslår vi ett nätbaserat dataaggregationssystem (GBDAS) för WSN. Vi delar upp hela sensorfältet i ett tvådimensionellt logiskt rutnät av celler. I varje cell, noden med mest restenergi tar tur att vara cellhuvudet, ansvarig för att aggregera sina egna data med data som avkänns av de andra sensorn noderna i cellen, och sedan överföra den ut. För att minska dataöverföringarna till basstationen (BS) förbinder vi varje cellhuvud ytterligare för att bilda en kedja. I kedjan betecknas cellhuvudet med mest restenergi i sin tur som kedjeledare. Aggregerade data rör sig från topp till topp längs kedjan, och slutligen överförs kedjeledaren till BS. I GBDAS behöver bara cellhuvudena överföra data mot BS. Dataöverföringarna till BS minskar därför avsevärt. Dessutom utses cellhuvudena och kedjeledaren i tur och ordning efter energinivån så att energiuttömningen av noderna fördelas jämnt. Simulering visar att GBDAS överträffar Direct och PEGASIS. Index Terms-Base station, cellhuvud, dataaggregation, rutnätsbaserade, trådlösa sensornätverk. Trådlösa sensornätverk (WSN) med en mängd olika potentiella tillämpningar har dragit mycket uppmärksamhet under de senaste åren [1], [2]. Sådana nätverk består vanligtvis av ett stort antal lågkostnads- och lågeffektsnoder med kapacitet att samla in, bearbeta och överföra data [3]– [5]. Sensornoder drivs vanligtvis av batterier så deras energi är strikt begränsad. Efter utplaceringen lämnas dessa sensornoder obevakade. Därför är det viktigt att hantera sensornoder på ett energieffektivt sätt. Eftersom energiförbrukningen av sensornoder används avsevärt i dataöverföring, särskilt för en lång sträcka. Ett energieffektivt överföringsprotokoll är viktigt för att maximera livslängden för sensornoder. Detta dokument behandlar främst problemet med dataöverföring från sensornoder till en fjärrbasstation (BS), där slutanvändaren kan få tillgång till data. Eftersom placeringen av BS är avlägsen, den energi som förbrukas av noder för att direkt överföra Manuscript mottog juli 10, 2013; reviderade September 10, 2013 deras uppgifter till BS är så betydande att de kommer att dö mycket snart. Därför är det viktigt att använda så få sändningar som möjligt till BS och minska mängden data som behöver överföras till BS [6]. I vårt föreslagna system är det bara en liten del av noderna som ansvarar för att sprida data till BS istället för att minska dataöverföringarna. För att minska mängden data som överförs till BS, sammanställer spridningsnoder sina egna data med de data som andra känner av och sedan överför ut. Aggregerade data går från spridning nod till spridning nod, och slutligen en utsedd nod överför till BS. Det är vårt designmål att jämnt fördela energiförbrukningen hos sensornoder för att maximera deras livslängd, så att hela WSN:s livslängd förlängs. I detta dokument presenterar vi ett protokoll som kallas ett rutnätsbaserat dataaggregationssystem (GBDAS) för WSN. För att förlänga livslängden för en WSN konstruerar vi en rutnätsbaserad infrastruktur genom att dela upp hela sensorfältet i ett rutnät av celler. Varje cell har ett huvud, det som har mest återstående energi i cellen, som ansvarar för att samla och sprida data. Varje cellhuvud är vidare kopplat till att bilda en kedja. I varje omgång utses ett cellhuvud med mest återstående energi till kedjeledare, som ansvarar för direktöverföring av data till BS. I GBDAS överför alla sensornoder regelbundet datan till sitt cellhuvud. Efter att ha tagit emot data från de andra medlem noderna i cellen, cellhuvudet aggregat med sina egna data och sedan skickar ut. Endast cellhuvuden behöver överföra data till kedjeledaren. De andra sensornoderna faller just in i viloläge baserat på GAF-protokollet [7]. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. I avsnitt II redogörs kortfattat för några relaterade arbeten. I avsnitt III beskrivs vårt föreslagna system. Simuleringsresultaten diskuteras i avsnitt IV. Slutligen drar avsnitt V slutsatsen. Många WSN-protokoll har utvecklats för att förlänga systemets livslängd under de senaste åren. Bland dessa går vi kort igenom några relevanta konstruktioner: diffusionsbaserad, klusterbaserad, kedjebaserad och rutnätsbaserad. I det diffusionsbaserade protokollet föreslår Directed Diffusion [1] ett datacentrerat spridningsprotokoll för sensornätverk. Data som genereras av sensornoder namnges med attribut-värde par så att en nod begär data bara genom att skicka intressen för namngivna data. Data som matchar intressena dras sedan ner mot den noden. Mellanliggande noder kan cache och aggregera data. Riktad diffusion tillämpar tekniken för initial låg-rate data översvämningar för att fastställa en förstärkt väg från källa till destination. Datapaket vidarebefordras sedan via den rutten i stället för att sändas. EADD [8] ändrar nodens vidarebefordrande ögonblick som beror på varje nods tillgängliga energi, vilket gör det möjligt för noderna med högre tillgänglig energi att reagera snabbare än de med lägre tillgänglig energi. EADD löser problem med ojämn energiförbrukning för att uppnå en balanserad energidistribution från noderna och förlänga nätverkets livslängd. Wan m.fl. [2] Föreslå en gradientmodell baserad på enfasriktad diffusion. Denna modell fördelar energibelastningen jämnt mellan alla noder i nätverket. Den tar också hänsyn till humletalet från diskbänken till en mellanliggande nod för att tillfredsställa vissa realtidstillämpningar. I det klusterbaserade protokollet kombinerar LEACH [9] idéerna om klusterbaserad routing och mediaåtkomst tillsammans med applikationsspecifik dataaggregation för WSN. I LEACH är distribuerade kluster självorganiserade av noderna i den lokala klustret. Varje kluster har ett huvud som ansvarar för aggregering av data och överföring av data till fjärr BS. LEACH innehåller slumpmässig rotation av klusterhuvudets position för att jämnt fördela energibelastningen mellan alla noder för att förlänga systemets livslängd. I GROUP [10] konstruerar en av sänkorna proaktivt, dynamiskt och slumpmässigt en klusternätstruktur för att förmedla frågor och datapaket. Endast en liten del av sensornoder kommer att delta i val av kluster huvuden. Klusterhuvuden kan snabbt aggregera data för att minska volymen av datapaket. GROUP kan också fördela energibelastningen bland sensornoder i nätverket. Vidhya och Dananjayans modell [5] ändrar LEACH-protokollet och gör det möjligt för klusterhuvuden att bilda en multihop ryggrad genom att införliva det kooperativa MIMO-systemet [11] genom valet av kooperativa sändande och mottagande noder. I det kedjebaserade protokollet förbinder PEGASIS [6] alla sensornoder med en girig algoritm för att bilda en kedja. Varje nod får från en granne data sammansmälta med sin egen och sedan överför till den andra i kedjan. Samlade data rör sig från nod till nod längs kedjan och slutligen en utsedd nod som kallas ledare överför till BS. För att minska den genomsnittliga energi som spenderas av varje nod per runda, noder turas om att överföra till BS. EECB [12] förbättrar PEGAS genom att tillämpa distanströskel för att undvika bildandet av LL (Long Link) på kedjan för att ytterligare fördela energibelastningen jämnt mellan noderna. Dessutom väljer EECB noden med lägsta kostnad som ledare för att slutligen överföra insamlade uppgifter till BS. Kostnaden är en funktion av den återstående energin i noden över avståndet mellan noden och BS. ECBSN [13] antar hierarkiska kedjor i två lager. I ett lågt lager antar ECBSN baserat på PEGASIS istället flera kedjor. Varje kedja har en ledare, noden med mest återstående energi. ECBSN länkar vidare ledaren för varje lågskiktskedja till en enda högskiktskedja. I den höga lagerkedjan väljs noden med kortast avstånd till BS som högskiktsledare, med ansvar för att slutligen överföra aggregerade data till BS. I dataöverföringsfasen är den symboliska övergångsmekanismen för varje lågskiktskedja densamma som för PEGASIS. Efter att ha tagit emot de insamlade uppgifterna överförs ledaren för varje lågskiktskedja till den höga lagerledaren som så småningom överförs till BS. I det gridbaserade protokollet bygger TTDD [14] nätet per källa. En källa överför data genom att bygga en rutnätsstruktur. Varje rutnätspunkt har en spridningsnod som ansvarar för att lagra och vidarebefordra data. En diskbänk skickar den omedelbara spridning noden en fråga som i sin tur vidarebefordras mot källan. Förfrågan vidarebefordrar processen lägger information om sökvägen till diskhon för att möjliggöra de begärda data från källan till diskhon. Till skillnad från TTDD:s nätstruktur per källa, delar CODE [15] in hela sensorfältet i rutnät. Varje rutnät har en koordinator som fungerar som en mellanliggande nod för cache- och relädata. I datameddelanden och frågeöverföringsfaser fastställer CODE först en dataspridningsväg så att källan kan skicka data till mobilsänkan längs stigen. EEDD [16] delar också in hela sensorfältet i små virtuella rutnät så att varje rutnät har ett huvud att vidarebefordra data. Varje rutnät är ytterligare indelat i fyra undernät om en händelse är oupphörlig. Arbetsnoder i undernäten är schemalagda för att förbli aktiva enligt deras motsvarande sub-nättid. När ett mål upptäcks och måste skickas till diskbänken vidarebefordras datapaketen av den fungerande noden till angränsande rutnätshuvudet mot diskbänken. Det föreslagna systemet har tre primära faser: nätkonstruktion, kedjebildning och dataöverföring. Vår nätverksmodell har följande egenskaper: 1) Alla sensornoder är stationära efter installation. 2) BS ligger långt från sensornoder. 3) Varje sensor nod är medveten om sin egen geografiska läge baserat på GPS eller andra tekniker [17, 18]. 4) Varje senor nod är också medveten om sin återstående energi. 5) Sensorn noderna är homogena och trådlösa kanaler är dubbelriktade. Hela sensorfältet är indelat i ett logiskt rutnät med M- och N-celler med samma storlek. Varje cell är en α × α kvadrat med ett ID, som innehåller sensornoder. En sensor nod kan beräkna sin cell ID [C x, C y ] från dess geografiska plats (x, y) enligt följande: där (x 0, y 0 ) är platsen för det virtuella ursprunget som anges på nätverket initieringsstadiet, α är cellstorleken, och  på k är det största heltal inte större än k. För enkelhet, antar vi att alla cell-ID är positiva. Bilda. 1 visar ett exempel sensorfält som är partitionerat i ett logiskt rutnät på 4 4 celler, där cell-ID omges av hakparenteser. Vid Eq. (1) Varje sensornod beräknar sig själv vilken cell den tillhör. Varje nod lagrar sin egen geografiska plats, cell-ID och det nuvarande cellhuvudet. I vårt system, varje cell har ett huvud, ansvarig för att aggregera sina egna data med data som överförs från de andra sensormedlemmarna i cellen och sedan vidarebefordra till angränsande cellhuvudet mot BS. Nätverk, Vol. Ett, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 4 december 2013 330 Journal of Advances in Computer Huvudidén i GBDAS är att bygga en kedja genom att länka alla cellhuvuden så att avkännbara data kan spridas längs kedjan. Baserat på antagandet att alla noder börjar med en lika stor mängd energi, betecknar vi slumpmässigt en nod i varje cell initialt fungerar som cellhuvudet. Eftersom en huvudknuta förbrukar mycket mer energi än en icke-huvudknuta. För att samla in data i varje omgång, noden med den mest kvarvarande energin i cellen senare tar tur är cellhuvudet. Följaktligen är energibelastningen av att vara ett cellhuvud jämnt fördelade mellan noderna. När cellhuvudet i varje cell har bestämts börjar vi med det längst bort belägna cellhuvudet för att konstruera kedjan med hjälp av den giriga algoritmen. Bilda. 2 visar att kedjan börjar från huvudet h 0 ansluter till huvudet h 1, huvudet h 1 ansluter till huvudet h 2, och slutligen huvudet h 14 ansluter till huvudet h 15. Cellhuvudet döljer informationen om granncellens huvuden. På detta sätt är cellhuvudena i hela rutnätet äntligen sammankopplade för att bilda en kedja. I kedjan kommer ett cellhuvud med mest restenergi att utses till den kedjeledare som ansvarar för överföringen av de slutliga aggregerade uppgifterna till BS. För att samla in data i varje omgång väljer BS cellhuvudet med den mest kvarvarande energin som kedjeledare, ansvarig för att ta emot data från sina två angränsande cellhuvuden (om det har två grannar), aggregera med sina egna data, och sedan överföra aggregerade data till BS. När kedjan ledare tar emot begäran från BS, kommer det att skicka två polletter t 1 och t 2 till sina två angränsande cell huvuden, respektive. Token t 1 kommer att skickas rekursivt längs kedjan medurs till nästa cellhuvud. Omvänt, token t 2 kommer att passera rekursivt längs kedjan moturs till nästa cellhuvud. Varje token färdas från huvud till huvud längs kedjan i sin egen riktning. När token når sitt slut överför ändnoden sina egna aggregerade data till sitt upplänkshuvud i omvänd riktning. På samma sätt aggregerar upplänkhuvudet sina egna data med de mottagna uppgifterna från sitt nedlänkhuvud och sänder sedan rekursivt till sitt upplänkhuvud, och så småningom till kedjeledaren. Kedjeledaren väntar på att få data från båda grannarna och sedan aggregerar sina egna data med sina två grannars data. Äntligen sänder ledaren bara ett meddelande till BS. Till exempel som visas i bild. 3, BS väljer h 10 som kedjeledare. Efter att ha mottagit begäran, h 10 skickar två polletter t 1 och t 2 till sina två grannar, h 9 och h 11, Respektive. Token t 1 flyttar sig från h 9 längs kedjan medurs till slutet noden h 0. Efter att ha mottagit t 1, h 0 överför sin aggregerade data till sin uplink huvudet h 1. Likaså h 1 aggregerar sina egna data med de data som mottagits från h 0 och sedan rekursivt överför till h 2, och så småningom till h 10. Kedjeledaren h 10 väntar på att få data från h 9 och h 11, och sedan aggregerar sina egna data med data från h 9 och h 11. Slutligen sänder h 10 bara ett meddelande till BS. I detta avsnitt utvärderar vi prestanda för GBDAS genom simuleringar. Först beskriver vi vår simuleringsmodell och sedan presenterar vi några av resultaten. Vi använder den första radiomodellen [9] för att utvärdera energiförbrukningen för varje nod. Enligt denna modell, en radio skingrar E elec = 50 nJoule / bit för att köra sändaren eller mottagaren kretsar. Elec är energiförbrukningen i själva kretsen. Om d 2 energiförlust, där d är avståndet mellan noder, en överföring förstärkare vid avsändaren nod ytterligare förbrukar E amp d 2, där E amp = 100 pJoule/bit/m 2. E amp är den energi som förbrukas av förstärkaren vid överföring av paket. För att sända ett k-bit-meddelande ett avstånd d med hjälp av denna radiomodell, använder radion alltså: och för att ta emot detta meddelande, använder radion: Att ta emot ett meddelande är inte en billig operation med hjälp av dessa parametervärden. Protokollen bör därför försöka minimera inte bara överföringsavstånden utan också antalet överförings- och mottagningsåtgärder för varje meddelande. Vi kan generalisera den totala transmissionsförbrukningen enligt följande: I våra simuleringar är paketlängden k satt till 2000 bitar och den energi som förbrukas för dataaggregation antas vara 5 nJoule/bit/message.  I det följande jämför vi prestanda för GBDAS med prestanda för Direct och PEGASIS [6] genom att använda flera slumpmässiga 2000-node nätverk. Direkt tillvägagångssätt är helt enkelt för varje nod att överföra sina data direkt till BS. I GBDAS ligger BS på (1000, 1500) under 2000 m × 2000 m fält uppdelat i ett rutnät på 10 × 10 celler. Vi utförde simuleringarna för att verifiera antalet rundor när 1%, 20%, 50%, och 100% av noderna dör för varje system med varje nod som har samma ursprungliga energinivå.  I detta papper konstruerar vi en rutnätsbaserad infrastruktur genom att dela sensorfältet i ett rutnät av celler för att minimera mängden data som överförs till BS. Varje cellhuvud aggregerar sina data med de data som avkänns av cellens andra medlemsnoder. Dessutom utför GBDAS även dataaggregation för varje cellhuvud i kedjan utom båda slutnoder. För att minska dataöverföringen till BS ansluter vi ytterligare cellhuvudena genom girig algoritm för att bilda en kedja. Endast cellhuvuden i kedjan behöver sprida data till ledaren sedan till BS. I varje omgång för datainsamling, medlemsnoder turas om att vara cellhuvud. På samma sätt turas cellhuvudena i kedjan också om att vara kedjeledare. Därför är energiförbrukningen hos sensornoder jämnt fördelade för att maximera deras livstider. Resultatet blir att hela WSN:s livslängd förlängs. Våra simuleringar visar att GBDAS överträffar Direct och PEGASIS när 1%, 20%, 50% och 100% av noderna dör för olika initiala energinivåer. Nätverk, Vol. Ett, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 4 Journal of Advances in Computer
GBDAS REF är ett rutnätsbaserat dataaggregationssystem som partitionerar sensorfältet till ett tvådimensionellt logiskt rutnät av celler.
Grid-Based Data Aggregation for Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advances in Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}