Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ по подписке
Интерфейс программы для поиска оптимальных путей на основе колонии муравьев

Беспроводные сенсорные сети на основе модульной арифметики

Цзинлян Чен, Василий Васильевич Яцкив, Анатолий Алексеевич Саченко, Цзюнь Су

Аннотация


Предложен метод кодирования данных в беспроводных сенсорных сетях (БСС), основанный на преобразовании в системе счисления в остатках и многопутевой маршрутизации. Он дает возможность эффективно использовать полосу частот коммуникационного канала при уменьшении времени доставки сообщений. Описан «муравьиный алгоритм» поиска оптимального маршрута передачи данных в БСС. Введенные ограничения на радиус связи беспроводной системы позволили сократить число режимов поиска решений беспроводным узлом и повысить точность моделирования БСС. Разработано соответствующее программное обеспечение, позволяющее исследовать динамику поиска путей передачи в БСС при различных установках алгоритма и исследовать влияние «элитных муравьев» на точность поиска путей.


Ключевые слова


беспроводная сенсорная сеть; система счисления в остатках; многопутевая маршрутизация; муравьиный алгоритм

Полный текст:

PDF

Литература


Fahmy, H. M. A. Wireless Sensor Networks. Springer, 2016. ISBN: 978-981-10-0412-4. DOI: http://doi.org/10.1007/978-981-10-0412-4.

Yu, Kan; Gidlund, M.; Аkerberg, J.; Bjorkman, M. Reliable and low latency transmission in industrial wireless sensor networks. Procedia Computer Science, Vol. 5, p. 866–873, 2011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2011.07.120.

IEEE Standard for Part 15.4: Wireless Medium Access Control Layer (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications for Low Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs), IEEE Std 802.15.4™ – 2006.

Okdem, S. A cross-layer adaptive mechanism for low-power wireless personal area networks. Computer Communications, Vol. 78, p. 16-27, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2015.11.001.

Sachenko, A.; Yatskiv, V.; Krepych, R. Modified method of noise-immune data transmission in wireless sensors networks. Proc. of Int. Conf. on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing, NSWCTC, 25-26 Apr. 2009, Wuhan, Hubei, China. IEEE, Vol. 2, p. 847–850, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/NSWCTC.2009.391.

Lou, W. An efficient N-to-1 mutlipath routing protocol in wireless sensor networks. Proc. of IEEE Int. Conf. on Mobile Adhoc and Sensor Systems, 7 Nov. 2005, Washington, DC, USA. IEEE, 2005, p. 664–672. DOI: https://doi.org/10.1109/MAHSS.2005.1542857.

Li, S.; Zhao, S.; Wang, X.; Zhang, K.; Li, L. Adaptive and secure load-balancing routing protocol for service-oriented wireless sensor networks. IEEE Systems Journal, Vol. 8, No. 3, p. 858–867, 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/JSYST.2013.2260626.

Chervyakov, N. I.; Lyakhov, P. A.; Babenko, M. G.; Garyanina, A. I.; Lavrinenko, I. N.; Lavrinenko, A. V.; Deryabin, M. A. An efficient method of error correction in fault-tolerant modular neurocomputers. Neurocomputing, Vol. 205, p. 32–44, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.03.041.

Gui, T. C.; Wang, Ma F.; Wilkins, D. E. Survey On Swarm Intelligence based Routing Protocols for Wireless Sensor Networks: An Extensive Study. In Proceeding to the IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT, 14–17 Mar. 2016, Taipei, Taiwan. IEEE, 2016, pp. 1944–1949. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIT.2016.7475064.

Kumar, N.; Singh, Y. Routing Protocols in Wireless Sensor Networks. In Handbook of Research on Advanced Wireless Sensor Network Applications, Protocols, and Architectures. 2017. DOI: http://doi.org/10.4018/978-1-5225-0486-3.ch004.

Amgoth, T.; Prasanta, K. J. Energy-aware routing algorithm for wireless sensor networks. Computers & Electrical Engineering, Vol. 41, p. 357–367, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2014.07.010.

Lin, Chi; Wu, Guowei; Xia, Feng; Li, Mingchu; Yao, Lin; Pei, Zhongyi. Energy efficient ant colony algorithms for data aggregation in wireless sensor networks. J. Comput. Syst. Sci., Vol. 78, No. 6, p. 1686–1702, 2012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcss.2011.10.017.

Yatskiv, V.; Su, Jun; Yatskiv, N.; Sachenko, A. Nonlinear data coding in wireless sensor networks. Int. J. Computing, Vol. 10, No. 4, p. 383–390, 2011. URL: http://www.computingonline.net/index.php/computing/article/view/768.

Cai, X.; Duan, Y.; He, Y.; Yang, J.; Li, C. Bee-sensor-C: an energy-efficient and scalable multipath routing protocol for wireless sensor networks. Int. J. Distributed Sensor Networks, Vol. 11, No. 3, p. 976127, 2015. DOI: https://doi.org/10.1155/2015/976127.

Mohan, P. V. Ananda. Specialized Residue Number Systems. In Residue Number Systems. Springer Int. Pub. Switzerland, 2016, p.177–193. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-319-41385-3.

Yatskiv, V.; Sachenko, A.; Su, Jun. The code translator of parallel binary code into Residue Number Classes code. UA Patent 104912. Bull. Izobr., No. 6, 25.03.2014.

Du, Ke-Lin; Swamy, M. N. S. Ant Colony Optimization. In Search and Optimization by Metaheuristics. Springer Int. Pub. Switzerland, 2016, p.191–199. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-319-41192-7.




DOI: https://doi.org/10.20535/S002134701705003X

Метрики статей

Загрузка метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.





© Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2004–2017
При копировании активная ссылка на материал обязательна
ISSN 2307-6011 (Online), ISSN 0021-3470 (Print)
т./ф. +38044 204-82-31, 204-90-41
Условия использования сайта