無線センサネットワークのための最適クラスタヘッド測位アルゴリズム

Optimal Cluster Head Positioning Algorithm for Wireless Sensor Networks.

• Ala' Khalifeh
• Husam Abid
• Khalid A Darabkh

抄録

ワイヤレス・センサ・ネットワーク（WSN）は、特に多くの人工知能（AI）駆動のアプリケーションやエキスパート・システムの出現に伴い、ますます人気が高まっています。このようなアプリケーションでは、特定の関連するセンサのデータを保存し、処理し、分析し、エキスパートシステムに入力する必要があります。明らかに、センサノード（ＳＮ）は、限られたエネルギーと計算能力を有し、通常、関心領域（ＡｏＩ）上の遠隔地に配置される。そのため，センシングとデータ送信のための効率的なプロトコルを提案することは，WSN の運用にとって最も重要である．ノードのクラスタリングは、センサノードをクラスタにグループ化するWSNにおいて広く用いられている手法である。各クラスタにはクラスタヘッド（CH）があり，センサノードのキャプチャしたデータを収集し，さらに処理や意思決定を行うためにリモートシンクノードに転送するために使用される．本論文では、クラスタ内のノードに対してCHの位置を調整するための最適化アルゴリズムが提案されている。このアルゴリズムは、センサノードとCH間のクラスタ内通信リンク内で発生するノードのパスロスの総和を最小化する最適なCH位置を見つけることを目的としている。最適なＣＨが特定されると、ＣＨは最適な位置に移動する。このCH再配置の提案は、新しい幾何学的位置に対して頻繁に繰り返される。興味深いことに、このアルゴリズムは、異なるクラスタに属し、らせん状の軌跡上に分散したCHノード間のクラスタ間通信を考慮するように拡張されています。これらのCHノードはマルチホップ通信リンクを形成し、クラスタのノードの捕捉データをシンク先のノードに伝達する。提案したCH測位アルゴリズムのシングルクラスタおよびマルチクラスタに対する性能を評価し、他の関連研究と比較した。その結果、提案したCH測位アルゴリズムの有効性が示された。

Wireless sensor networks (WSNs) are increasingly gaining popularity, especially with the advent of many artificial intelligence (AI) driven applications and expert systems. Such applications require specific relevant sensors' data to be stored, processed, analyzed, and input to the expert systems. Obviously, sensor nodes (SNs) have limited energy and computation capabilities and are normally deployed remotely over an area of interest (AoI). Therefore, proposing efficient protocols for sensing and sending data is paramount to WSNs operation. Nodes' clustering is a widely used technique in WSNs, where the sensor nodes are grouped into clusters. Each cluster has a cluster head (CH) that is used to gather captured data of sensor nodes and forward it to a remote sink node for further processing and decision-making. In this paper, an optimization algorithm for adjusting the CH location with respect to the nodes within the cluster is proposed. This algorithm aims at finding the optimal CH location that minimizes the total sum of the nodes' path-loss incurred within the intra-cluster communication links between the sensor nodes and the CH. Once the optimal CH is identified, the CH moves to the optimal location. This suggestion of CH re-positioning is frequently repeated for new geometric position. Excitingly, the algorithm is extended to consider the inter-cluster communication between CH nodes belonging to different clusters and distributed over a spiral trajectory. These CH nodes form a multi-hop communication link that convey the captured data of the clusters' nodes to the sink destination node. The performance of the proposed CH positioning algorithm for the single and multi-clusters has been evaluated and compared with other related studies. The results showed the effectiveness of the proposed CH positioning algorithm.