сотрудник
Воронеж, Россия
Воронежская область, Россия
В процессе исследования протоколов беспроводной сенсорной сети и механизмов связи важными показателями стали продление срока службы сети и минимизация энергопотребления узла. Чтобы снизить потребление энергии, вызванное связью в беспроводной сенсорной сети, улучшить масштабируемость сети и продлить жизненный цикл сети, важно разумно объединять узлы сети с помощью определенного алгоритма кластеризации. В работе предложен улучшенный протокол маршрутизации беспроводных датчиков с низким энергопотреблением LEACH, основанный на объединении данных (C-LEACH). Для решения проблемы избыточности данных на узлах-членах кластера использован алгоритм фильтра Калмана. Принцип работы фильтра Калмана пояснен на примере шумового сигнала датчика. Приведенная модель изменения данных может выполняться непрерывно для достижения оптимального эффекта оценки и фильтрации. Таким образом, объем данных, отправляемых узлом, уменьшается. Экспериментальные результаты показали, что предложенный протокол LEACH на основе слияния данных (C-LEACH) эффективно уменьшает избыточность данных, снижает энергопотребление сенсорных узлов и продлевает жизненный цикл беспроводных сенсорных сетей по сравнению с традиционным алгоритмом LEACH, значительно улучшается целостность сети.
Беспроводная сенсорная сеть, протокол маршрутизации LEACH, фильтр Калмана, датчик, кластеризация.
1. GOWDA, S.B.B. DUCA: An approach to elongate the lifetime of wireless sensor nodes / S.B.B. Gowda， G.N． Subramanya // Engineering vibration，communication and information processing. - 2019. - Р. 329-337. - DOI:https://doi.org/10.1007/978-981-13-1642-5_30.
2. P-LEACH: energy efficient routing protocol for wireless sensor networks / A. Razaque， M. Abdulgader， C. Joshi [et al.] // 2016 IEEE Long Island Systems，Applications and Technology Conference (LISAT). - 2016. - Р. 1. - DOI:https://doi.org/10.1109/LISAT.2016.7494137.
3. Al-Baz, A. A new algorithm for cluster head selection in leach protocol for wireless sensor networks / A.Al-Baz, A. El-Sayed // International journal of communication systems. - 2018. - Vol. 31(1). - P. e3407. - DOI:https://doi.org/10.1002/dac.3407.
4. Residual energy based cluster-head selection in WSNs for IoT application / T.M. Behera, S.K. Mohapatra, U.C. Samal [et al.] // IEEE Internet of things journal. - 2019. - Vol. 6 (3). - P. 5132.
5. Bendjeddou, A. LEACH-S: low energy adaptive clustering hierarchy for sensor network / A. Bendjeddou, H. Laoufi, S. Boudjit // 2018 International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC)．- IEEE, 2018. - P. 1. - DOI:https://doi.org/10.1109/ISNCC.2018.8531049.
6. Novikova, T.P. Production of complex knowledge-based systems: optimal distribution of labor resources management in the globalization context / T.P. Novikova, A.I. Novikov // Globalization and Its Socio-Economic Consequences. - Rajecke Teplice, Slovakia: University of Zilina, 2018. - C. 2275-2281.
7. Методы идентификации нечетких и стохастических систем : монография // С.В. Соколов, С.М. Ковалев, П.А. Кучеренко, Ю.А. Смирнов. - Москва, 2018. - 235 с.
8. Новикова, Т.П. К вопросу выбора методов принятия управленческих решений в социально-экономических системах / Т.П. Новикова // Альтернативные источники энергии в транспортно-технологическом комплексе: проблемы и перспективы рационального использования. - 2015. - Т. 2, № 1 (2). - С. 286-289. - DOI:https://doi.org/10.12737/14053.
9. Манин, А.А. Алгоритм адаптации дискретного фильтра Калмана к неопределенности параметров наблюдаемого объекта / А.А. Манин, С.В. Соколов, М.В. Полякова // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. - 2020. - № 1. - С. 13-18.
10. Манин, А.А. Фильтр Калмана, адаптивный к возмущениям параметров наблюдателя / А.А. Манин, С.В. Соколов, М.В. Полякова // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. - 2020. - № 1. - С. 5-12.
11. Guda, A. Application of acyclic precise measurements to the solution of the problem of adaptive nonlinear Kalman's filtration / A. Guda, M. Polyakova, S. Sokolov // International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2018. - 2018. - Р. 8501615. - DOI:https://doi.org/10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501615.
12. Соколов, С.В. Адаптивный нелинейный фильтр Калмана на основе нерегулярных точных измерений / С.В. Соколов, М.В. Полякова // Авиакосмическое приборостроение. - 2018. - № 11. - С. 10-17.
13. Evdokimova, S.A. Segmentation of store customers to increase sales using ABC-XYZ-analysis and clustering methods / S.A. Evdokimova // Journal of Physics: Conference Series. Сер. "International Conference on IT in Business and Industry, ITBI 2021". - 2021. - P. 012117. - DOI:https://doi.org/10.1088/1742-6596/2032/1/012117.
14. Евдокимова, С.А. Применение алгоритмов кластеризации для анализа клиентской базы магазина / С.А. Евдокимова, А.В. Журавлев, Т.П. Новикова // Моделирование систем и процессов. - 2021. - Т. 14, № 2. - С. 4-12. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-14-2-4-12.
15. Tong, Y. Research and improvement of energy balance in wireless sensor network based on LEACH / Y. Tong // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. -Vol. 1738. - P. 012077. - DOI:https://doi.org/10.1088/1742-6596/1738/1/012077.
