research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Data Aggregation in Wireless Sensor Networks Using Modified Voronoi Fuzzy Clustering Algorithm
تجميع البيانات في شبكات المتحسسات اللاسلكية باستخدام خوارزميه التجميع المعدلة VFCA

Authors: Nadia Adnan Shiltagh نادية عدنان شلتاغ --- Maab Alaa Hussein مآب علاء حسين
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 42-60
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Data centric techniques, like data aggregation via modified algorithm based on fuzzy clustering algorithm with voronoi diagram which is called modified Voronoi Fuzzy Clustering Algorithm (VFCA) is presented in this paper. In the modified algorithm, the sensed area divided into number of voronoi cells by applying voronoi diagram, these cells are clustered by a fuzzy C-means method (FCM) to reduce the transmission distance. Then an appropriate cluster head (CH) for each cluster is elected. Three parameters are used for this election process, the energy, distance between CH and its neighbor sensors and packet loss values. Furthermore, data aggregation is employed in each CH to reduce the amount of data transmission which lead to extend the network lifetime and reduce the traffic that may be accrue in the buffer of sink node. Each cluster head collected data from its members and forwards it to the sink node. A comparative study between modified VFCA and LEACH protocol is implemented in this paper and shows that the modified VFCA is more efficient than LEACH protocol in terms of network lifetime and average energy consumption. Another comparative study between modified VFCA and K-Means clustering algorithm is presented and shows that the modified VFCA is more efficient than K-Means clustering algorithm in terms of packets transmitted to sink node, buffer utilization, packet loss values and running time. A simulation process is developed and tested using Matlab R2010a program in a computer having the following properties: windows 7 (32-bit operating system), core i7, RAM 4GB, hard 1TB

تقنيات مركزية البيانات مثل تجميع البيانات عن طريق خوارزمية معدلة على أساس خوارزمية التجميع الـ , FCM مع مخطط الرسم البياني voronoi ستوضح في هذا العمل. من خلال الخوارزمية المعدلة (VFCA). في الخوارزمية المعدلة، المنطقة المراقبة تقسم إلى عدد من الخلايا تسمى voronoi cells من خلال تطبيق مخطط voronoi، على المنطقة المراد مراقبتها. كل خلية ممثلة بواحدة من أجهزة الاستشعار(العقد) التي وزعت بشكل عشوائي في المنطقة المستشعرة. يتم تقسيم هذه الخلايا الى مجاميع باستخدام طريقة التجميع (FCM) لتقليل المسافة التي تقطعها المعلومة للوصول إلى الهدف وتقليل إرسال البيانات المكررة من العقد المتجاورة. ثم يتم اختيار العقدة المناسبة لتمثل كل مجموعة (رئيس المجموعة). واستخدمت ثلاثة معايير لعملية اختيار رؤساء المجاميع وهي: الطاقة، بعد المسافة بين رئيس المجموعة والعقد المجاورة له , و قيم الخسارة من مخزن العقدة. علاوة على ذلك، يعمل تجميع البيانات عند كل رئيس مجموعة على تقليل كمية البيانات المنقولة خلال الشبكة وهذا يؤدي إلى تمديد عمر الشبكة وتقليل حركة المرور التي قد تتراكم في المخزن الخاص بالـ Sink Node. رئيس كل مجموعة يجمع البيانات من أجهزة الاستشعار المنتمية اليه ويحولها إلى الـ (Sink Node).أظهرت نتائج المحاكاة لدراسة مقارنة بين الخوارزمية المعدلة VFCAوالبروتوكولLEACH أن VFCA المعدلة هي أكثر كفاءة من البروتوكول LEACH من حيث عمر الشبكة و من حيث متوسط تبديد الطاقة ومعدل استهلاك الطاقة. وتبين دراسة أُخرى للمقارنة بين الخوارزمية المعدلةVFCA و Means-K أن VFCA المعدلة هي أكثر كفاءة من K-Means من حيث الحزم المرسلة للعقدة المسؤولة عن الشبكةSink) ). و من حيث قيم الخسارة من مخزن كل عقدة ومن حيث والوقت المستغرق لإتمام العملية. ، تم تطوير عملية المحاكاة والاختبار باستخدام برنامج R2010a MATLAB في حاسوب يحمل المواصفات التالية: ويندوز 7 (32 بت نظام التشغيل)، كور i7، ذاكرة الوصول العشوائي 4GB، القرص الثابت 1TB.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)