In this section

    DISTRIBUTED PARTICLE SWARM OPTIMIZER FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS

    DISTRIBUTED PARTICLE SWARM OPTIMIZER FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    MS_Thesis.pdf - Submitted Version
    Download (1MB) | Preview

    Arabic Abstract

    في هذا العمل, تم إقتراح خوارزمية لتحقيق أمثلية إنتشار سرب الجسيمات (DPSO) لتقدير )بشكل تعاوني( عامل متغير مراقب بواسطة عقد إستشعارية في شبكة إستشعار لاسلكية (WSN) . كل عقدة إستشعارية مجهزة بخوارزمية (DPSO) لتقدير المعامل المطلوب. تم إستخدام مخطط إنتشار جديد لتقدير المعامل بمشاركة أفضل جسيم محلي والقيمة الخاطئة للجسم الموافق للعقد المجاورة. تم تحسين أداء الخوارزمية (DPSO) بتطبيق تعزيزات مختلفة للخوارزمية (PSO) . لذلك, الأنواع المختلفة المقترحة من خوارزمية (DPSO) هي: خوارزمية ) (DPSO بواسطة معامل قصور ذاتي متغير (DPSO-VIW) , خوارزمية (DPSO) مع معامل إنقباض متغير (DPSO-VCF) , خوارزمية ) (PSO الإنتشار المعدلة (DMPSO) , وأخيرآ, خوارزمية مهجنة (DPSO-LMS) .نتائج المحاكاة أظهرت تحسينات كبيرة بواسطة خوارزمية (DPSO) مقارنة مع الخوارزميات غير التعاونية (NCPSO-LMS) , خوارزمية إنتشار مربعات الوسط الصغرى (DLMS), وأيضا خوارزمية إنتشار المربعات الصغرى التكرارية (DRLS) .

    English Abstract

    In this work, a diffusion particle swarm optimization(DPSO) algorithm is proposed to cooperatively estimate a monitored parameter by the sensor nodes in an ad-hoc wireless sensor network (WSN). Here, every sensor node of a wireless sensor network is equipped with a PSO algorithm to estimate a parameter of interest. A novel diffusion scheme is used to cooperatively estimate the parameter by sharing the local best particle and the corresponding particle error value to the neighboring nodes. The performance of the DPSO algorithm is improved by applying different enhancements to the PSO algorithm. Therefore, different types of the DPSO algorithm proposed are: the DPSO algorithm with variable inertia weight (DPSO-VIW), the DPSO algorithm with variable constriction factor(DPSO-VCF), the diffusion modified PSO (DMPSO) algorithm, and a hybrid DPSO-LMS (DPSO-LMS) algorithm. The simulation results reports a great improvement brought about by the DPSO algorithms over the non-cooperative PSO-LMS(NCPSO-LMS) algorithm, the diffusion least-mean-squares (DLMS) algorithm and the diffusion recursive-least-squares (DRLS) algorithm.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Electrical
    Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
    Committee Advisor: Zerguine, Azzedine
    Committee Members: Al-Shaikhi, Ali Ahmed and Al-Awami, Ali T
    Depositing User: Sameer Husain Arastu (g200905190)
    Date Deposited: 14 Jul 2012 08:06
    Last Modified: 01 Nov 2019 15:36
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138733