Geri Dön

Assessment of dynamic clustering in wireless sensor networks for the optimization of energy consumptiomn

Kablosuz algılayıcı ağlarda enerji tüketiminin en iyilenmesi icin dinamik kümelemenin incelenmesi

  1. Tez No: 297846
  2. Yazar: ASLI BALTA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kablosuz algılayıı ağlar sezme, haberleşme veya işleme gibi degisik ozellikleresahip algılayıcıları içeren ağlardır. Son yıllarda bu tip ağlar üzerine pek çok uygulamagörülmektedir. Bu uygulamaların pek coğu enerji tüketimi gerektirdiği için herbirdüğümün enerji seviyesi önemli hale gelmektedir. Literatürde verimli enerji tüketimisağlayan değişik metotlar vardır. Enerji optimizasyonu için kullanılan en önemli metotlardanbiri kablosuz algılayıcı ağlar kümelere ayırmaktır. Bu ağlarda pek çok dugumolduğu için kümelemeyle adaptif enerji tüketimi sağlanmaktadır. LEACH rastgelekümelemeye dayanan en popüler algoritmalardan biridir. LEACH algoritmasında kümebaşkanı ve küme elemanı olmak üzere iki ayrı düğüm vardır ve haberleşme bu kümebaşkanları üzerinden sağlanmaktadır. Bu sayede de LEACH algoritması dinamik kümelemekullanarak ve bütün düğümlere eşit şans vererek esas amacına ulaşmaktadır.Bu tezde temel kümeleme algoritmaları incelenmiş ve LEACH algoritmasınınolumsuz tarafarı belirlenmiştir. LEACH algoritmasının yol açtığı olumsuz durumlarınönüne geçmek amacıyla yeni kümeleme algoritmaları sunulmuştur. Bu tezde rastgeleseçim yöntemlerinin kümeleme açısından faydalı oldugu fakat istenilen sonuçlaraulaşmak için yeterli olmadığı ve rastgele seçim yöntemlerinin değişik sınırlamalalageliştirilebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Wireless sensor networks are the networks that contain many sensors which havedifferent type of abilities such as sensing, communicating or processing. In recent yearsthere are many applications based on these kind of networks. Since most of the applicationsin wireless sensor networks require energy consumption, the energy level ofany single node becomes important. There are dİfferent methods in literature whichprovides efficient energy consumption for wireless sensor networks. Wireless networkclustering is one of the major methods which has been used in many applications forenergy optimization. As there are many nodes in the networks it is aimed to providean adaptive energy consumption with clustering methods. LEACH is one of themost popular algorithm for clustering which is based on random clustering method.In this algorithm there are two different type of nodes as cluster heads and clustermembers. Communication is provided via these cluster heads. Therefore LEACH algorithmreaches its main purpose by providing dynamic clustering and adaptive energyconsumption.The main clustering algorithms are analyzed and drawbacks of the LEACH algorithmare determined in this thesis. New clustering algorithms are provided in orderto prevent undesired cases of LEACH clustering algorithm. It is shown in this thesisthat random methods are benecial in clustering but not adequate enough to reachthe desired results. Improving the random algorithms with different constraints andmethods reaches better results in case of energy consumption.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliğinde kümeleme analizi ve öğretim başarısının değerlemesine ilişkin bir uygulama

    Clustering in data mining and an application on students assessment

    GÖKHAN SİLAHTAROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNER ESEN

  2. İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi

    Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul

    ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA ÜNSAL

  3. Collective dynamics of protein complex structures: Scoring and prediction

    Protein komplekslerinin kollektif dinamikleri: Puanlama ve tahmin

    SERDAR ÖZSEZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU

  4. A data-driven dynamic fire risk analysis tool based on building information modeling

    Yapı bilgi modellemesi tabanlı veri odaklı dinamik yangın risk analizi aracı

    NİLÜFER KIZILKAYA ÖKSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ MURAT TANYER

  5. A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul

    Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği

    BURAK KABAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN