Heterojen Kablosuz Algılayıcı Ağlar için Çoklu Gezgin Alıcı Düğümler ile Patlak Trafik Farkındalı Tabanlı Adaptif Kümeleme ve Gezginlik Modellerinin Geliştirilmesi

Abstract

Kablosuz algılayıcı ağlarında (KAA) gezgin alıcı düğümlerin rastgele hareketliliği, trafik patlaması olduğunda ağdaki kapsama süresini artırır. Bu nedenle, patlayan trafiği gezgin alıcıları kullanarak enerji tasarruflu bir şekilde ele almak bu projenin ilgi odağı olmuştur. Bu proje çalışmasında, belirtilen sorunları ele almak için heterojen KAA'lara dayalı yeni bir patlak trafik farkındalığı uyarlamalı yönlendirme yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntemde, algılayıcı düğümleri ağ alanına düzgün ve eşit olarak dağıtıldığında, ağ alanı her birinde belirli sayıda küme bulunan iki küme grubuna bölünür. Önerilen yöntemde, küme başları, çoklu-ölçüm kriterlerine göre seçilirler ve sorumlu oldukları küme üyelerinden gerekli verileri toplarlar. Algılayıcı ağında, her küme grubuna ait birer gezgin alıcı düğüm görev yapar. Bu gezgin alıcı düğümler, önerilen adaptif Gauss-Markov-patlak trafik birleşimi bir gezginlik modeliyle belirlenen hızda hareket ederek önerilen adaptif minimum ağırlıklı maliyete göre seçilen gezgin güzergâhlar sayesinde, küme başlarının kapsama aralığı sınırına girer girmez tek atlamalı tutumla tüm verileri toplar. Bu sayede, gezgin alıcı düğümün gezdiği toplam tur uzunluğu minimize edilir ve enerji yükü ağ arasında paylaştırılarak dengeli hale getirilir. Önerilen gezginlik yönteminde, patlak trafik farkındalık olasılık fonksiyonuna göre patlak veri sezildiği anda, kaybolma ihtimaline karşılık veriler, ilgili küme başına en yakın ve en yüksek enerjili düğümde yedeklenir ve gezgin alıcı düğüm yörüngesini patlak verinin olduğu küme başına doğru aniden günceller. Böylece ağdaki paket kaybı ve düşmesi önemli derecede azaltılır. Önerilen yöntemi uygulamak ve doğrulamak için Ubuntu 14.04 LTS platformunda kurulu NS-2 benzetim yazılımında performans analizleri yapılmıştır ve benzetim sonuçları, önerilen yöntemin karşılaştırılan diğer yöntemlere nazaran üstün performans sergilediğini göstermektedir.