Kablosuz Algılayıcı Ağlarında Veri Benzerliğinin Yaşam Süresine Etkilerinin Doğrusal Programlama ile İncelenmesi

Abstract

Elektronikteki gelişmeler, ucuz kablosuz algılayıcıların üretilmesine izin verirken bu da kablosuz algılayıcı ağların kullanıldığı uygulamaların artmasını beraberinde getirmiştir. Algılayıcıların yaygın kullanılmasına etken olan en önemli özellikleri altyapısız, erişimden uzak ve farklı koşullar altında çalışabilmeleridir. Ancak bu özellikler sebebiyle algılayıcıların enerji kısıtlamaları kablosuz algılayıcı ağların planlama ve kullanımında önemli bir yer tutmaktadır. Algılayıcıların enerjisini en iyi şekilde kullanmak ve ağ ömrünü eniyileyebilmek için çeşitli protokoller ve yönlendirme algoritmaları geliştirilmiştir. Algılayıcıların enerjilerini uzun süre kullanabilmeleri için ağ içindeki trafiği dengeli bir şekilde yönlendirmek önemlidir. Kablosuz algılayıcı ağlarda yaşam süresini uzatma problemi bir eniyileme problemi olup eniyileme problemlerinin çözümünde doğrusal programlama kullanımı yaygındır. Bu tez çalışmasında da kablosuz algılayıcı ağının yaşam süresini eniyilemek için doğrusal programlama modelleri kurulmuş, ayrıca algılayıcıların topladıkları veriler arasında olabilecek korelasyon durumu da doğrusal programlama içerisine katılmıştır. Yapılan testler sonucunda kullanılan modelin sadece akış eniyilemesi yapılan sistemlerden daha uzun bir ağ ömrü sağladığı görülmüştür.

The application of wireless sensor networks increased due to the production of inexpensive wireless sensors with the advances at the electronics. Sensors became to be widely used because they can operate at remote places under different conditions without having an infrastructure. On the other hand, power constraints of the sensors is a very important aspect at the design and applications of wireless sensor networks also because of these features. There are some routing algorithms and protocols that are developed for the optimization of network lifetime and effective usage of energy at the sensors. It is important to route the traffic through the network and split equally between sensors for achieving longer sensor lifetimes. Maintaining longer wireless sensor lifetime is an optimization problem and linear programming is widely used as a solution of the optimization problems. Hence, linear programming is used in this study for lifetime optimization of wireless sensor networks considering correlation between data produced from sensors. Simulation results show that, linear programming provides better lifetimes compared to the systems that only use flow optimization strategies when correlation is considered.