research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Traffic Management in Wireless Sensor Network Based on Modified Neural Networks

Authors: Zainab G. Faisal --- Nadia A. Shiltagh
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2014 Volume: 41 Issue: 1 Pages: 4-8
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

Wireless Sensor Networks (WSNs) are event-driven network systems consist of many sensors node which are densely deployed and wirelessly interconnected that allow retrieving of monitoring data. In Wireless sensor network, whenever an event is detected, the data related to the event need to be sent to the sink node (data collection node). Sink node is the bottleneck of network there may be chance for congestion due to heavy data traffic. Due to congestion, it leads to data loss; it may be important data also. To achieve this objective, soft computing based on Neural Networks (NNs) Congestion Controller approach is proposed. The NN is activated using wavelet activation function that is used to control the traffic of the WSN. The proposed approach which is called as Modified Neural Network Wavelet Congestion Control (MNNWCC), has three main activities: the first one is detecting the congestion as congestion level indications; the second one is estimated the traffic rate that the upstream traffic rate is adjusted to avoid congestion in next time, the last activates of the proposed approach is improved the Quality of Services (QoS), by enhancement the Packet Loss Ratio (PLR), Throughput (TP), Buffer Utilization (BU) and Network Energy (NE) . The simulation results show that the proposed approach can avoid the network congestion and improve the QoS of network.

شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) هي أنظمة شبكة يحركها حدث تتكون من أجهزة الاستشعار, العقدة الكثيرة التي تنتشر بكثافة ومترابطة لاسلكيا التي تسمح استرجاع بيانات الرصد. في شبكة الاستشعار اللاسلكية, كلما تم الكشف عن حدث, فان البيانات المتعلقة بالحدث بحاجة إلى أن ترسل إلى عقدة رئيسة )عقدة جمع البيانات(. العقدة الرئيسة هو عنق الزجاجة للشبكة قد تكون هناك فرصة للاحتقان بسبب حركة البيانات الثقيلة. بسبب الازدحام, فإنه يؤدي إلى فقدان البيانات, بل قد تكون البيانات الهامة أيضا. لتحقيق هذا الهدف,تم اقتراح الحوسبة المرنة على أساس الشبكات العصبية (NN) و نهج وحدة تحكم الازدحام. يتم تنشيط NN باستخدام وظيفة التنشيط المويجات التي يتم استخدامها للسيطرة على حركة المرور من WSN . النهج المقترح وهو ما يسمى شبكة مراقبة الازدحام ذات الشبكه العصبية بالمويجات المعدلة (MNNWCC) , لديها ثلاثة أنشطة رئيسية: الأول هو الكشف عن الازدحام ومؤشرات مستوى الازدحام؛ يقدر ثانية واحدة معدل حركة المرور أن معدل حركة المرور المنبع يتم تعديله لتجنب الازدحام في المرة القادمة, والنشاط الأخيرة من النهج المقترح هو تحسين نوعية الخدمات )جودة الخدمة(, من خلال تحسين نسبة فقدان الحزمه ,PLR ) ) والإنتاجية (TP) , استخدام الاحتياطي (BU) و شبكة الطاقة (NE) . وتبين نتائج المحاكاة أن النهج المقترح يمكنه تجنب ازدحام الشبكة وتحسين جودة الخدمة للشبكة .


Article
Modified Training Method For Feedforward Neural Networks And Its Application in 4-Link Scara Robot Identification

Authors: Dina A. Abdul Kadeer --- Kais Said Ismail --- Nadia A. Shiltagh
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 5 Pages: 1335-1344
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research the results of applying Artificial Neural Networks with modified activation function to perform the online and offline identification of four Degrees of Freedom (4-DOF) Selective Compliance Assembly Robot Arm (SCARA) manipulator robot will be described. The proposed model of identification strategy consists of a feed-forward neural network with a modified activation function that operates in parallel with the SCARA robot model. Feed-Forward Neural Networks (FFNN) which have been trained online and offline have been used, without requiring any previous knowledge about the system to be identified. The activation function that is used in the hidden layer in FFNN is a modified version of the wavelet function. This approach has been performed very successfully, with better results obtained with the FFNN with modified wavelet activation function (FFMW) when compared with classic FFNN with Sigmoid activation function (FFS) .One can notice from the simulation that the FFMW can be capable of identifying the 4-Links of SCARA robot more efficiently than the classic FFS

في هذا البحث نتائج تطبيق الشبكات العصبية الصناعية ذات الدالة المحفزة المطورة لتعرف على أداء الروبوت المكون من أربع درجات من الحرية (4 - DoF) لذراع الروبوت (SCARA) سيتم وصفها. النموذج المقترح لإستراتجية التعرف يتكون من شبكة التغذية العصبية ذات الدالة المطورة التي تعمل بالتوازي مع نموذج الروبوت SCARA. تم تدريب الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية (FFNN) على الروبوت ، دون الحاجة إلى أي معرفة سابقة عن النظام المراد التعرف علية.الدالة المحفزة المستخدمة في الطبقة المخفية من الشبكات العصبية الأمامية هي نسخة مطورة من دالة الموجات. وقد نفذ هذا التحوير بنجاح كبير ، مع الحصول على نتائج أفضل عند استخدام FFNN ذات الدالة المحفزة المطورة (FFMW) بالمقارنة مع FFNN الكلاسيكية . من خلال النتائج من الممكن ملاحظة أن FFMW قادرة على تحديد 4 - روابط الى الروبوت نوع SCARA أكثر كفاءة من الشبكات العصبية ذات الدالة المحفزة من نوع Sigmoid


Article
WSN-WCCS: A Wireless Sensor Network Wavelet Curve Ciphering System
نظام تشفير موجة الويفلت لشبكة الاستشعار اللاسلكية

Authors: Nadia A. Shiltagh --- Mahmood Z. Abdullah --- Ahmed R. Zarzoor
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 6 Pages: 67-82
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

With wireless sensor network (WSN) wide applications in popularity, securing its data becomes a requirement. This can be accomplished by encrypting sensor node data. In this paper a new an efficient symmetric cryptographic algorithm is presented. This algorithm is called wireless sensor network wavelet curve ciphering system (WSN-WCCS). The algorithm idea based on discrete wavelet transformation to generate keys for each node in WSN. It implements on hierarchical clustering WSN using LEACH protocol. Python programming language version 2.7 was used to create the simulator of WSN framework and implement a WSN-WCCS algorithm. The simulation result of the proposed WSN-WCCS with other symmetric algorithms has shown that its execution time fastest among AES, 3DES and DES 15%, 55% and 17%.

مع اتساع رواج تطبيقات شبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN) امن بياناتها اصبح ضرورة وهذا يتم انجازه بواسطة تشفير بيانات نود الاستشعار. في هذا البحث نقدم خوارزمية جديدة و كفوءة للتشفير المتماثل. الخوازمية تدعى نظام تشفير موجة الويفلت لشبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN-WCCS). فكرة الخوارزمية تعتمد على التحويل المتقطع للويفلت لتوليد مفاتيح لكل النودات في شبكة الاستشعار اللاسلكية. الخوارزمية تم تطبيقها علي هيكل الكلاستر لشبكة الاستشعار اللاسلكية تستخدم بروتوكول .LEACH تم استخدام لغة البرمجة بايثون اصدار 2.7 لانشاء محاكاة هيكل شبكة الاستشعار اللاسلكية وتطبيق خوارزمية (WSN-WCCS) نتائج المحاكاة للخوارزمية المقترحة اظهرت انها اسرع من خوارزميات التشفير المتماثل الاخرى AES, 3DES, DES بحوالي 17%, 55%, 15%

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2014 (1)

2011 (1)