The optimization of network lifetime with sensor deployment for target coverage problem in wireless sensor networks


Creative Commons License

Özdağ R.

JOURNAL OF THE FACULTY OF ENGINEERING AND ARCHITECTURE OF GAZI UNIVERSITY, vol.32, no.4, pp.1155-1167, 2017 (Peer-Reviewed Journal) identifier identifier

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 32 Issue: 4
  • Publication Date: 2017
  • Doi Number: 10.17341/gazimmfd.369516
  • Journal Name: JOURNAL OF THE FACULTY OF ENGINEERING AND ARCHITECTURE OF GAZI UNIVERSITY
  • Journal Indexes: Science Citation Index Expanded, Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Page Numbers: pp.1155-1167
  • Keywords: Wireless sensor networks, target coverage problem, k-coverage requirement, network lifetime, sensor deployment, DYNAMIC DEPLOYMENT, ALGORITHM

Abstract

Network lifetime is a critical factor in determining the effectiveness of Wireless Sensor Networks (WSNs). The optimization of the battery lives of the sensor nodes following the targets in terms of continuity of WSNs coverage in military and civil applications plays an important role in extending the network's lifetime. Since the sensor nodes that constitute WSNs have limited battery life, the energy of the sensors gradually decreases as a result of communicating among themselves and perceiving field of interest. Ultimately, the node consumes its energy completely and causes WSN to fail to function. For this reason, the optimization of the lifetime of WSNs has been one of the most frequently studied topics in the literature. In this article, it was aimed to optimize the lifetime of the network by performing dynamic distributions of the nodes provided that the coverage requirements (1 <= k <= 4) of the maximum four sensor nodes are met to find solution to the target coverage problem in WSNs. It was aimed to determine the accessible lifetime of the network by calculating the remaining battery life of the nodes and the upper limit of the network lifetime when the coverage requirements of the targets are met. In addition, Electromagnetism-Like (EM) algorithm, which is meta-heuristic in performing the dynamic distributions of sensor nodes, was taken as a basis, and a new energy-efficient algorithm was developed. The accessible network lifetimes calculated with this algorithm were compared with the Artificial Bee Colony (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms in the literature. According to the obtained simulation results, it was found that the algorithm developed in reaching the upper limit of the network lifetime gave more optimum results.
Ağ yaşam süresi Kablosuz Algılayıcı Ağ (KAA)’ların etkinliğini belirleyen kritik bir faktördür. Askeri ve sivil uygulamalarda KAA’ların kapsanmasının sürekliliği açısından hedefleri izleyen algılayıcı düğümlerin pil ömürlerinin optimizasyonu ağın yaşam süresinin uzatılmasında önemli bir rol oynar. KAA’ları oluşturan algılayıcı düğümlerin sınırlı pil ömürleri bulunduğu için algılayıcıların kendi aralarında haberleşmeleri ve ilgili alanı algılamaları neticesinde enerjileri gittikçe azalır. Nihayetinde düğüm enerjisini tamamıyla tüketerek KAA’nın işlevini yerine getirememesine neden olur. Bu sebeple KAA’ların yaşam sürelerinin optimizasyonu literatürde sıklıkla çalışılan konulardan biri olmuştur.Bu makalede KAA’lardaki hedef kapsama problemine çözüm bulmak için hedeflerin maksimum dört algılayıcı düğüme kadar olan kapsama gereksinimlerinin (1 ≤ k ≤ 4) sağlanması şartıyla, düğümlerin dinamik dağıtımları yapılarak ağın yaşam süresinin optimizasyonu amaçlanmıştır. Hedeflerin kapsama gereksinimleri sağlandığı anda düğümlerin kalan pil ömürleri ile ağın yaşam süresinin üst sınırı hesaplanarak ağın ulaşılabilir yaşam süresinin tespiti hedeflenmiştir. Ayrıca algılayıcı düğümlerin dinamik dağıtımlarının yapılmasında meta-sezgisel olan Elektromagnetizma – Benzer (EM) algoritması temel alınmış ve enerji verimli yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma ile hesaplanan ulaşılabilir ağ yaşam süreleri literatürdeki Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Ulaşılan benzetim sonuçlarına göre ağın yaşam süresinin üst sınırına ulaşmada geliştirilen algoritmanın daha optimum sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.