Efficient Wireless Sensor Networks Deployment in 3D Environments. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Efficient_Wireless_Sensor_Networks_Deployment_in_3D_Environments.pdf Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

من المتوقع أن يتم استخدام شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) مستقبلاً في العديد من التطبيقات المختلفة وفي بُنَى بيئية متعددة. ومما يعيب تلك المستشعرات في أي تطبيق واقعي، أنها تمتلك طاقة وقدرة محدودتين خصوصاً وأنها قد تُستخدم في مناطق غير مأهولة وصعبة الوصول، لذا فإن التوزيع العشوائي لتلك المستشعرات قد يسبب فجوة اتصال في منظومة الشبكة اللاسلكية المتواجدة فيها، مما يؤثر سلباً على كفاءة الاتصال وكفاءة الطاقة المستهلكة. حتى وإن تم توزيع المستشعرات في الشبكة بشكل هندسي منتظم، فإن الفجوة في الاتصال قد تظل موجودة. وبالمثل، فإن توزيع المستشعرات بأعداد كبيرة في الشبكة واستخدام نقاط تجميع رئيسية للاتصال (Cluster Head) من أجل تحسين كفاءة الاتصال، قد يزيد من التكلفة الإجمالية مع عدم ضمان كفاءة عالية في الطاقة. وبالتالي من أجل تحقيق اتصال ذا جودة أفضل وزيادة العمر الافتراضي للشبكة، فإنه يجب توزيع المستشعرات بطريقة مثلى. يعتبر تمديد عمر الشبكة وزيادة كفاءة الطاقة وتقليل التكلفة الإجمالية أهداف مرجوة لكنها صعبة التحقيق عند التوزيع بسبب الطبيعة المتعارضة لكل منها. وتزداد صعوبة تحقيق هذه الأهداف إذا كان توزيع المستشعرات في فضاء ثلاثي الأبعاد. تقدم هذه الرسالة دراسة لتوزيع مستشعرات الشبكات اللاسلكية في فضاء ثلاثي الأبعاد وفقاً لخوارزميات التحكم الذكية للوصول إلى التوزيع الأمثل واضعة في الحسبان الأهداف المنشودة ألا وهي تمديد عمر الشبكة، وتحقيق أقصى قدر من الاتصال وخفض التكلفة. لقد تم إستخدام خوارزمية تحكم ذكية تعرف بخوارزمية التحسين الجيني ( (GAوضع تركيب هرمي محسن يتكون من طبقتين; وهما طبقة المستشعرات اللاسلكية وطبقة نقاط التتبع والتجميع الرئيسية، حيث تقوم الخوارزمية باختيار المواضع المثلى لكل من تلك النقاط في الشبكة اللاسلكية. وتقترح هذه الرسالة أيضاً معادلة تحسين متعدد الأهداف خاصة بالخوارزمية المستخدمة. بالإضافة إلى ذلك، تعرض الرسالة نتائج محاكاة التوزيع باستخدام برنامج MATLAB وكذا مقارنة التوزيع الأمثل باستخدام خوارزمية التحسين الجيني بالتوزيع الغير العشوائي الغير محسّن، إضافة إلى المقارنة باستخدام خوارزمية أخرى وهي خوارزمية تحسين حركة الأسراب .(PSO)

English Abstract

Wireless Sensor Networks (WSNs) are expected to serve different types of environmental monitoring applications. Sensors in such applications have limited energy supply and processing power. They are also deployed in unattended areas. Randomly, deploying sensor nodes in the filed may generate an initial communication gap resulting in low energy and communication efficiencies. These gaps may still exist even when these sensor nodes are deployed in a structured manner. Similarly, deploying large number of nodes or using relay and cluster head nodes to improve communication efficiency could result in increasing the overall cost of the network with no guarantees on energy efficiency. Therefore, in order to achieve better communication and extend the lifetime of the network, nodes have to be deployed in a careful manner. Extending network lifetime while maximizing energy efficiency and minimizing network cost is a challenging task due to the conflicting nature of these objectives. It is even more challenging when nodes are deployed in 3-D dimensional space. In, this thesis, we propose a 3-D WSNs deployment based on heuristic optimization approach in order to achieve an approximate solution for a set of desired objectives; extending network lifetime, maximizing connectivity and reducing cost. Based on a two-layer hierarchical structure, which consists of sensor nodes, clusters heads and the base station, a genetic algorithm is used to optimize the positions (placement) of cluster heads in order to achieve the aforementioned objectives. We have proposed a multi-objective function to evaluate the generated solutions. In addition, a simulation evaluation of different deployment scenarios were carried out using MATLAB to assess the proposed scheme using Genetic Algorithm (GA) and Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) then compare it with the non-optimal placement.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Computer Engineering
Committee Advisor:	Barnawi, Abdulaziz
Committee Members:	Sheltami, Tarek and Alkharobi, Talal
Depositing User:	AHMED ALI BAWAZIR (g201405680)
Date Deposited:	19 Dec 2019 10:53
Last Modified:	30 Dec 2020 13:18
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140954