Кластеризация беспроводной сенсорной сети на основе генетического алгоритма

Abstract

В статье рассмотрено решение важной научно-практической задачи повышения срока службы беспроводной сенсорной сети как части распределенных информационных систем. Для этого предложен усовершенствованный алгоритм формирования кластерной структуры сети. Предложенный алгоритм кластеризации сочетает преимущества генетического подхода и метода k-средних. Его применение в протоколах маршрутизации БСС позволило повысить срок службы сети за счет уменьшения расхода энергии при передачи данных от узла к базовой станции.

The article considers the solution of an important scientific and practical task of increasing the lifetime of a wireless sensor network (WSN) as part of distributed information systems. Wireless sensor networks are one of the integral components of modern distributed information systems which represent packet data networks, united by a set of locally spaced intelligent sensor devices consisting of a microcontroller, a set of sensors (data collector), battery and transceiver module. Such networks are widely used in environmental monitoring, in security systems, etc. and serve to obtain the required information (for example, temperature, humidity, seismic data, etc.), which is then transmitted to the base station for further processing. The main parameter of the wireless sensor network is the network lifetime, which is largely determined by energy resources. The sensor network must have a sufficient lifetime to meet the task, for example, several months or several years. Restrictions on energy resources lead to the fact that the network should assume low power consumption. To solve the problem of power consumption, routing protocols using various network topologies are being developed. To increase the wireless sensor network lifetime, an improved approach to the formation of a clustered network structure that combines the advantages of a genetic algorithm performed according to a conventional scheme and k-means method used as part of initial population in a genetic algorithm is proposed. This approach allows increasing the speed of the clustering algorithm, making it less dependent on the initial data. To reduce intracluster and intercluster distances, the Davies–Bouldin index is used as a fitness function. Based on the proposed clustering method, the KGACVI protocol was developed. The simulation results show that the developed KGACVI protocol using the proposed clustering algorithm showed better results than the compared protocols (SEP, IHCR and ERP) when comparing the network lifetime with different number of heterogeneous nodes due to the decrease in power consumption for data transmission from node to base station.

У статті розглянуто вирішення важливої науково-практичної задачі підвищення терміну служби бездротової сенсорної мережі як частини розподілених інформаційних систем. Бездротові сенсорні мережі (БСМ) - є однією з невід'ємних складових частин сучасних розподілених інформаційних систем і являють собою мережі пакетної передачі даних, об'єднаних безліччю локально розкинутих інтелектуальних сенсорних пристроїв, які складаються з мікроконтролера, набору датчиків, елемента живлення та приймально-передавального модуля. Такі мережі знаходять широке застосування при контролі навколишнього середовища, в охоронних системах і ін. І служать для отримання необхідної інформації (наприклад, температури, вологості, сейсмічних даних та ін.), яка потім передається на базову станцію для подальшої обробки. Основним параметром БСМ є термін служби мережі, який багато в чому визначається енергетичними ресурсами. Сенсорна мережа повинна мати достатній для задоволення поставленого завдання термін служби, наприклад, кількох місяців або кілька років. Обмеження на енергетичні ресурси призводять до того, що мережа повинна припускати низьке енергоспоживання. Для вирішення проблеми енергоспоживання розробляються протоколи маршрутизації, що використовують різні топології мережі. У статті для підвищення терміну служби бездротової сенсорної мережі запропоновано удосконалений підхід до формування кластерної структури мережі, який поєднує переваги генетичного алгоритму, що виконується за загальноприйнятою схемою, і метод k-середніх, який служить для початкової ініціалізації популяції в генетичному алгоритмі. Такий підхід дозволяє збільшити швидкість роботи алгоритму кластеризації, зробити його менш залежним від початкових даних. Для зменшення внутрікластерного і межкластерного відстаней, використовується індекс Девіда-Болдвіна в якості функції придатності. На основі запропонованого методу кластеризації розроблено протокол KGACVI. Результати моделювання показують, що розроблений протокол KGACVI, що використовує запропонований алгоритм кластеризації показав кращі результати, ніж порівнювані протоколи (SEP, IHCR і ERP) при порівнянні терміну служби мережі при різній кількості різнорідних вузлів за рахунок зменшення витрати енергії при передачі даних від вузла до базової станції.