یک روش خوشه بندی توزیع شده مبتنی بر منطق فازی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی و انتقال داده در شبکه‌های حسگر بی‌سیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

گروه مهندسی کامپیوتر - دانشکده فنی - دانشگاه ولی عصر (عج) رفسنجان

چکیده

بنا به اهمیت بالای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، الگوریتم‌های خوشه‌بندی و سپس مسیریابی خوشه‌ای به‌طور گسترده‌ای در این شبکه‌ها طراحی و استفاده می‌شوند. به منظور جمع‌آوری اطلاعات در ایستگاه پایه، هر گره حسگر، داده‌ها را به سر خوشه‌ای که به آن تعلق دارد با ارتباط یک یا چندگامی، انتقال می‌دهد. ارتباط چندگامی در خوشه، مسأله عدم تعادل بار و در نتیجه، مصرف انرژی زیاد گره‌های میانی را که نزدیک به سرخوشه می‌باشند، دربردارد. انرژی این گره‌ها سریع‌تر از گره‌های دورتر مصرف می‌شود و در نتیجه، این موضوع، موجب مرگ زودهنگام این گره‌ها و نیز کاهش طول عمر شبکه می‌گردد .در این مقاله، الگوریتمی توزیع‌شده برای خوشه‌بندی با هدف صرفه‌جویی در مصرف انرژی پیشنهاد می‌شود. در انتخاب سرخوشه‌ها در روش پیشنهادی که DEEFCA نامیده می‌شود، انرژی و درجه گره‌ مورد بررسی و انرژی باقی‌مانده گره‌های همسایه آن گره، فاصله بین سرخوشه‌های انتخابی، مدت زمان ارسال بسته و تعداد گام‌ها از گره مورد بررسی تا ایستگاه پایه و پراکندگی، به‌عنوان پارامترهای ورودی در نظر گرفته می‌شوند. در این الگوریتم، هر گره احتمال سرخوشه شدن خود را با استفاده از سیستم استنتاج فازی به شیوه‌ای توزیع‌شده محاسبه می‌کند. نتایج حاصل و ارزیابی‌ها نشان می‌دهند که DEEFCA در مقایسه با روش‌های مشابهEEDCF ،DFLC و EADEEG طول عمر شبکه (با در نظر گرفتن زمان مردن نیمی از گره‌ها) را به‌ترتیب، به‌میزان %12.8، %21.5 و %25.8 بهبود می‌بخشد و نیز، مقدار انتقال داده در شبکه به میزان %19.7، %71 و %167 افزایش می‌یابد.

کلیدواژه‌ها


  [1]     A.S. Rostami, M. Badkoobe, F. Mohanna, H. Keshavarz, A.A. Hosseinabadi and A. K. Sangaiah, “Survey on Clustering in Heterogeneous and Homogeneous Wireless Sensor Networks,” The Journal of Supercomputing, Vol. 74, No. 1, pp. 277-323, 2018.
  [2]     F. Zhu and J. Wei, “An Energy-efficient Unequal Clustering Routing Protocol for Wireless Sensor Networks,” International Journal of Distributed Sensor Networks, Vol. 15, Issue 9, pp. 1-15, 2019.
  [3]     A. Ali, Y. Ming, S. Chakraborty and S. Iram, “A Comprehensive Survey on Real-Time Applications of WSN,” Future Internet, Vol. 9, Issue 4, pp. 1-22, 2017.
  [4]     R-S. Liu and Y-C. Chen, “Robust Data Collection for Energy-harvesting Wireless Sensor Networks,” Computer Networks, Vol. 167, Article 107025, 2020.
  [5]     A. Ghosal, S. Halder and S.K. Das, “Distributed On-demand Clustering Algorithm for Lifetime Optimization in Wireless Sensor Networks,” Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol. 141, pp. 129-142, 2020.
  [6]     R. Logambigai and A. Kannan, “Fuzzy Logic Based Unequal Clustering for Wireless Sensor Networks,” Wireless Networks, Vol. 22, pp. 945–957, 2016.
  [7]     S. A. Mary and J.B. Gnanadurai, “Enhanced Zone Stable Election Protocol based on Fuzzy Logic for Cluster Head Election in Wireless Sensor Networks,” International Journal of Fuzzy Systems, Vol. 19, pp. 799–812, 2017.
  [8]     A. Ghaffari, A. Rahmani and A. Khademzadeh, “Energy-efficient and QoS-aware Geographic Routing Protocol for Wireless Sensor Networks,” IEICE Electronics Express, Vol. 8, No. 8, pp. 582-588, 2011.
  [9]     M. Liu, Y. Zheng, J. Cao, G. Chen, L. Chen and H. Gong, “EADEEG: An Energy-Aware Protocol for Data Gathering Applications in Wireless Sensor Networks,” Journal of Software, Vol. 18, No. 5, pp. 1092-1109, 2007.
[10]     D. Ruan and J. Huang, “A PSO-Based Uneven Dynamic Clustering Multi-Hop Routing Protocol for Wireless Sensor Networks,” Sensors, Vol. 19, No. 8, pp. 1-24, 2019.
[11]     S. Ghasemnezhad and A. Ghaffari, “Fuzzy Logic Based Reliable and Real-time Routing Protocol for Mobile Ad hoc Networks,” Wireless Personal Communications, Vol. 98, Issue 1, pp. 593-611, 2018.
[12]     A. Alaybeyoglu, “A Distributed Fuzzy Logic-based Root Selection Algorithm for Wireless Sensor Networks,” ComputersandElectrical Engineering, Vol. 41, pp. 216–225, 2015.
[13]     Y. Zhang, J. Wang, D. Han, H. Wu and R. Zhou, “Fuzzy-Logic Based Distributed Energy-Efficient Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks,” Sensors, Vol. 17, pp. 1-21, 2017.
[14]     A. Hamzah, M. Shurman , O. Al-Jarrah and E. Taqieddin, “Energy-Efficient Fuzzy-Logic-Based Clustering Technique for Hierarchical Routing Protocols in Wireless Sensor Networks,” Sensors, Vol. 19, pp. 1-23, 2019.
[15]     M. Khabiri and A. Ghaffari, “Energy-aware Clustering-based Routing in Wireless Sensor Networks Using Cuckoo Optimization Algorithm,” Wireless Personal Communications, Vol. 98, Issue 3, pp. 2473-2495, 2018.
[16]     D.M.S. Bhatti, N. Saeed and H. Nam, “Fuzzy C-Means Clustering and Energy Efficient Cluster Head Selection for Cooperative Sensor Network,” Sensors, Vol.16, No. 9, pp. 1-17, 2016.
[17]     N. Saeed and H. Nam, “Cluster Based Multidimensional Scaling for Irregular Cognitive Radio Networks Localization,” IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 64, pp. 2649–2659, 2016.
[18]     Z. Mottaghinia and A. Ghaffari, “Fuzzy Logic Based Distance and Energy-aware Routing Protocol in Delay-tolerant Mobile Sensor Networks,” Wireless Personal Communications, Vol. 100, Issue 3, pp. 957-976, 2018.
[19]     B. Baranidharan and B. Santhi, “DUCF: Distributed Load Balancing Unequal Clustering in Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Approach,” Applied Soft Computing, Vol. 40, pp. 495–506, 2016.
[20]     H.D. Nikokheslat and A. Ghaffari, “Protocol for Controlling Congestion in Wireless Sensor Networks,” Wireless Personal Communications, Vol. 95, Issue 3, pp. 3233-3251, 2017.
[21]     B. Balakrishnan and S. Balachandran, “FLECH: Fuzzy Logic Based Energy Efficient Clustering Hierarchy for Nonuniform Wireless Sensor Networks,” Wireless Communications and Mobile Computing, pp.1-13, 2017.
[22]     S. Tabibi and A. Ghaffari, “Energy-efficient Routing Mechanism for Mobile Sink in Wireless Sensor Networks Using Particle Swarm Optimization Algorithm,” Wireless Personal Communications, Vol. 104, Issue 1, pp. 199-216, 2019.
[23]     W.B. Heinzelman, A.P. Chandrakasan and H. Balakrish-nan, “An Application-specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks,” IEEE Transactions on wireless communications, Vol.1, Issue 4, pp. 660-670, 2002.
[24]     W. Wang, X. Liu, M. Li, Z. Wang and C. Wang, “Optimizing Node Localization in Wireless Sensor Networks Based on Received Signal Strength Indicator,” IEEE Access, Vol. 7, pp. 73880-73889, 2019.