Geri Dön

Clustering optimization based on fuzzy logic for wireless sensor networks

Kablosuz sensör ağları için bulanık mantık tabanlı kümeleme optimizasyonu

  1. Tez No: 940645
  2. Yazar: AHMED MOHAMMED HUSSEIN FARTTOOSI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Kümeleme, ağ ölçeklenebilirliğini doğrulamak, tüketilen enerjiyi azaltmak ve ağ ömrünü uzatmak için sistemin sürecini düzenleyen güçlü bir tekniktir. Kümeleme yönlendirme algoritması, yüksek enerji verimliliği ve ölçeklenebilirliği nedeniyle kablosuz sensör ağlarında (KSA) yaygın olarak kullanılır. KSA'lardaki enerji kaynağı, sensör düğümlerinin pil kapasitesiyle sınırlı olabilir. İletim enerjisi, bir göndericiyi alıcıya ayıran mesafeyle orantılı olduğundan, KSA'lardaki kümeleme enerji kullanımını azaltmaya yardımcı olabilir. Veriler, verimli bilgi toplama için herhangi bir sensör düğümünden ilgili Küme Başına (KSA) gönderilebilir. KSA'ların ömrünü en üst düzeye çıkarma ihtiyacı vardır, ağ işleminin optimizasyonu çok önemlidir. Önerilen kümeleme algoritması, küme başlarını (KSA) seçerek ve kümeler oluşturarak KSA'ların ömrünü artırmak için uygulanır. Araştırmacılar, KSA'larda küme oluşumu sırasında Küme Başının (KSA) aşırı yüklenmesi sorununu ele almak için Bulanık Mantık (KSA) geliştirdiler. FL, CH verimliliğine odaklanır ve ağın ömrünü artırmak için sensör düğümleri arasında yükü dağıtır. Önerilen protokol bulanık mantık tabanlı kümeleme (FLB-CLS), ağ ömrü ve verimi açısından FD-LEACH ve OC-FCM'den daha iyi performans gösterir ve ayrıca daha yüksek düğüm yoğunluğuna sahip ağlar için ilerlemeyi iyileştirir. Her sensör düğümü, dağıtılmış bulanık çıkarım sistemi kullanarak CH olasılığını hesaplar. Çeşitli ağ boyutları ve topolojileri için, simülasyon sonuçları, sensör düğümleri arasında tüketilen enerji dengelemesiyle birlikte ağ ömrü sonucunda enerji verimliliğindeki iyileştirmeleri belirtir. İlk düğüm ölümü ve toplam düğüm ölümüyle ilgili olarak sonuçlar ortalama bir iyileştirme göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Clustering is a powerful technique that organizes the process of the system to confirm network scalability, reduces the consumed energy, as well as realizes the network lifetime extension. The clustering routing algorithm is commonly utilized within wireless sensor networks (WSNs) due to its high-energy efficiency and scalability. The energy source in WSNs may be restricted to the battery's ability of the sensor nodes. As transmission energy is proportional to the distance that exists separating a sender to receiver, clustering in WSN can assist reduce energy usage. Data may be sent from any sensor node to corresponding Cluster Head (CH) for efficient information gathering. There is a need for maximizing the WSNs lifetime, optimization of network operation is crucial. The suggesting clustering algorithm is applied to enhance the lifetime of WSNs by selecting cluster heads (CHs) and forming clusters. Researchers have developed Fuzzy Logic (FL) to address the issue of overburdening Cluster Head (CH) during cluster formation in WSN. FL focuses on the CH efficiency, distributing load between sensor nodes for enhancing lifetime of network. The proposed protocol fuzzy logic based-clustering (FLB-CLS) outperforms FD-LEACH and OC-FCM, regarding network lifetime and throughput, also improving advance for networks that have higher node density. Each sensor node calculates the probability of CH using a distributed fuzzy inference system. For various network sizes and topologies, the results of simulation specify enhancements in energy efficiency as a result of network lifetime along with consumed energy balancing across sensor nodes. with concerning to first node dead along with total node dead, results demonstrate an average improvement.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz sensör ağlarındaki enerji tüketimi için yeni bir bulanık tabanlı optimizasyon yöntemi

    A new fuzzy based optimization method for energy consumption on wireless sensor networks

    AKRM H O ALFIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL KARATAY

  2. Enerji verimli kablosuz algılayıcı ağ tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of energy efficient wireless sensor network

    MEHMET ERKAN YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM

  3. Rüzgar enerji santralleri entegre edilmiş elektrik şebekelerinde iletim hattı planlaması

    Transmission expansion planning in power systems with wind power plants

    FARUK UGRANLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE

  4. 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

  5. Integrating fuzzy logic into deep autoencoders for interpretability and clustering

    Yorumlanabilirlik ve öbekleme için bulanık mantığın derin özkodlayıcılara entegre edilmesi

    KUTAY BÖLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR