Energy efficiency assessment of heterogeneous data aggregation in wireless sensor networks
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-1-156-167Keywords:
aggregation, wireless sensor network, sensor node, base station, energy efficiency, information packet, energy efficient aggregation ratio, the information packet size ratioAbstract
The wireless sensor networks are the promising area in the development of telecommunication systems. This article is devoted to the actual problem of energy consumption in wireless sensor networks. The purpose of the study is an energy efficiency assessment of heterogeneous data aggregation in wireless sensor networks. In article is discussed the influence of data aggregation quality on energy consumption and wireless sensor networks throughput. Next the author considers the reasons of spatial and temporal correlations in wireless sensor networks and suggests ways of elimination these correlations. The author suggests new quality assessment ratios in wireless sensor networks: the energy efficient aggregation ratio and the information packet size ratio. In this article the analysis of the impact of data aggregation on wireless sensor networks of any topology was carried out. Research shows calculations of energy consumption value and throughput required for data packets transmission, which were performed using mathematical and statistical analysis and mathematical modeling software. As a result of the research the way of energy efficiency assessment of heterogeneous data aggregation on the wireless sensor networks was developed. This article will be interesting to specialists in the telecommunication area, to students and graduate students of the technical institutes and can form a basis for further researches.
Downloads
References
Багутдинов Р.А., Небаба С.Г., Захарова А.А. 2017. Алгоритм обработки разнородных данных для мультисенсорной СТЗ на примере анализа температуры и концентрации газа. В сборнике: ГрафиКон-2017. Труды 27-й международной научной конференции (Пермь,
–28 сентября 2017 г.). Пермь, изд-во ПГНИУ: 97–100.
Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. 1986. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М., Наука, 544.
Галкин П.В. 2014. Анализ энергопотребления узлов беспроводных сенсорных сетей. Sci-enceRise, 2 (2): 55–61.
Гмурман В.Е. 2003. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высш. шк., 479.
Дьяконов В.П. 2012. MATLAB. Полный самоучитель. М., ДМК Пресс, 768.
Киреев А.О. 2011. Информационно-измерительная система для мониторинга и анализа энергопотребления беспроводных сенсорных систем. Автореф. дис. … канд. тех. наук. Пенза, 22.
Кучерявый А.Е. 2007. Сенсорные сети как перспективное направление развития теле-коммуникаций. В сборнике: 59-я Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава: Материалы. (Санкт-Петербург, 22–26 января 2007 г.). Санкт-Петербург, изд-во СПбГУТ: 5–7.
Лихтциндер Б.Я., Киричек Р.В., Федотов Е.Д., Голубничая Е.Ю., Кочуров А.А. 2020. Беспроводные сенсорные сети. М., Горячая Линия – Телеком, 236.
Микитюк Е.И. 2019. Беспроводные сенсорные сети. Молодой ученый, 261 (23): 19–21.
Мохсен М.Н., Богуславский И.В. 2014. Модель энергопотребления узлов беспроводной сети датчиков для увеличения времени автономной работы сети. Advanced Engineering Research, 14 (3): 37–44.
Муравьев С.В., Тараканов Е.В. 2012. Передача данных в беспроводных сенсорных сетях с приоритетами на основе агрегирования предпочтений. Известия Томского политехни-ческого университета, 320 (5): 111–116.
Розенберг И.Н. 2015. Обработка пространственной информации. Перспективы Науки и Образования, 15 (3): 17–24.
Росляков А.В., Ваняшин С.В., Гребешков А.Ю. 2015. Интернет вещей. Самара, ПГУТИ, 200.
Сергиенко А.Б. 2002. Цифровая обработка сигналов. СПб., Питер, 608.
Скляр Б. 2007. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Пер. с англ. М., Вильямс, 1104. (Sklar B. 2001. Digital communications. NJ, Prentice Hall, 1099).
Hart J., Martinez K. 2006. Environmental sensor networks: a revolution in the earth system sci-ence? Earth-Science Reviews, 78 (3): 177–191.
Sukhchandan R., Sushma J. 2017. Data Aggregation in Wireless Sensor Networks: Previous Research, Current Status and Future Directions. Wireless Personal Communications, 97 (4): 1–71.
Villas L.A., Boukerche A., De Oliveira H.A., De Araujo R.B., Loureiro A.A. 2014. A spatial correlation aware algorithm to perform efficient data collection in wireless sensor networks. Ad Hoc Networks, Vol. 12: 69–85.
Virmani D., Sharma T., Sharma R. 2013. Adaptive Energy Aware Data Aggregation Tree for Wireless Sensor Networks. International Journal of Hybrid Information Technology, 6 (1): 26–36.
Vuran M.C., Akan O.B., Akyildiz I.F. 2004. Spatio-temporal correlation: theory and applica-tions for wireless sensor networks. Elsevier Computer Networks, 45 (3): 245-259.
Abstract views: 97
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2021 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
