Geri Dön

SDN integration for internet of things using WSN and RFID

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 612102
  2. Yazar: MOHAMMED HUSSEIN AL-HUBAISHI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CELAL ÇEKEN, DOÇ. DR. SEÇKİN ARI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Nesnelerin İnterneti (Nİ) ev otomasyonundan akıllı fabrikalara, enerji yönetim sistemlerine, hassas tarımdan akıllı şehir sistemlerine vb. kadar hayatımızın her alanına dokunmaya başladı. Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) çeşitli Nİ uygulamalarında önemli bir rol oynamaktadır. KAA tasarımları için en önemli sorunlardan biri, ağ yönetiminin oldukça zor olmasıdır. Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA), daha esnek ve dinamik olarak yeniden yapılandırılabilir bir ağ yapıları vaat eden yeni bir yaklaşımdır. KAA'ı tasarlarken, ağdaki her cihazın sınırlı pil kapasitesi olduğundan, enerji sorunu da göz önünde bulundurulması gereken önemli sorunlardan biridir. Bu çalışma, YTA özellikli KAA'ın alınan sinyal gücü ve cihazların kalan enerjisi dikkate alınarak daha akıllı yönlendirme kararları vermesini sağlayan yeni bir yönlendirme keşif algoritması önermektedir. Yeni mimari, kaynak ve hedef arasındaki en iyi yolu belirlerken bulanık tabanlı bir Dijkstra algoritmasını kullanır. Çalışma ayrıca, dikey alanında KAA ve radyo frekanslı tanımlama (RFID) teknolojileri içeren Nİ uygulamaları için yeni bir gerçek zamanlı veri analitiği mimarisi de içermektedir. Önerilen platform yatay alanda Apache Kafka, Apache Spark ve MongoDB gibi yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve yüksek performanslı veri analizi araçlarına sahiptir. Benzetim sonuçları, önerilen yönlendirme keşif mekanizmasının YTA tabanlı KAA için etkili kümelenme yönlendirmesi sağlayabildiğini ve ağdaki düğümlerin enerji tüketimini azaltarak ağ ömrünü uzatabileceğini göstermektedir. Sonuçlar ayrıca önerilen Nİ veri analitiği sisteminin verileri gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde işleyebildiğini ve konuşlandırılan ölçeklendirilebilir teknolojiler sayesinde büyük miktardaki verileri kolayca ele alabildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Internet of Things (IoT) has started to touch every aspect of our lives, from home automation, smart factories, energy management systems, precision agriculture to smart city systems, etc. Wireless Sensor Networks (WSN) play an important role in various IoT applications. One of the challenging problems for any WSN design is the lack of flexibility in network management. Software-Defined Networking (SDN) is a new approach that promises a more flexible and dynamically reconfigurable network structures. When designing WSN, the energy problem must also be considered since each device in the network has limited battery capacity. This study proposes a new routing discovery algorithm which allows the SDN-enabled WSN to make smarter routing decisions considering the received signal strength and remaining energy of the devices. The new architecture employs a fuzzy-based Dijkstra's algorithm when deciding the best path between the source and the destination. The study also introduces a new real-time data analytics architecture for IoT applications, consisting of a WSN and radio frequency identification (RFID) technology in the vertical domain. The platform proposed also has highly scalable and high-performance data analytics tools such as Apache Kafka, Apache Spark and MongoDB, in the horizontal domain. Simulation results show that the proposed routing discovery mechanism can provide effective clustering routing for SDN-based WSN and can prolong the network lifetime by reducing the energy consumption of the nodes in the network. The results also show that the proposed IoT data analytics system can process data in real-time, successfully, and is capable of handling large amounts of data easily, owing to the scalable technologies deployed.

Benzer Tezler

  1. Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti

    Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things

    HİLAL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA

  2. Yazılım tanımlı ağ konfederasyonu mimari tasarımı

    Abstract software defined network confederation architectural design

    HALE DÖNERTAŞLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN

  3. Yazılım tanımlı ağlarda genetik algoritma tabanlı multimetrik yönlendirme

    Genetic algorithm based multi-metric routing in software defined networking

    SEMA ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TANER OKUMUŞ

  4. Packet/optical convergence using onos

    Başlık çevirisi yok

    OZAN YUNUS VANLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Bristol

    PROF. REZA NEJABATI

  5. Quality of experience - driven dynamic adaptive streaming over http

    Deneyim kalitesi odaklı http üzerinden dinamik uyarlamalı akış

    İHSAN MERT ÖZÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ERSOY