Беспроводные сенсорные сети на основе модульной арифметики

Автор(и)

  • Цзинлян Чен Хубэйский университет, Китай
  • Василий Васильевич Яцкив Тернопольский национальный экономический университет, Україна https://orcid.org/0000-0001-9778-6625
  • Анатолий Алексеевич Саченко Тернопольский национальный экономический университет, Україна https://orcid.org/0000-0002-0907-3682
  • Цзюнь Су Хубэйский технологический университет, Китай

DOI:

https://doi.org/10.20535/S002134701705003X

Ключові слова:

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

Анотація

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.

Посилання

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.

Опубліковано

2017-05-29

Як цитувати

Чен, Ц., Яцкив, В. В., Саченко, А. А., & Су, Ц. (2017). Беспроводные сенсорные сети на основе модульной арифметики. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 60(5), 274–286. https://doi.org/10.20535/S002134701705003X

Номер

Розділ

Оригінальні статті