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: 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: 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: 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: 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: 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: 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: 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: 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: 10.1088/1742-6596/1738/1/012077.
