Sıkıştırılmış algılamanın kablosuz algılayıcı ağların enerji tüketimi ve yaşam süresi üzerindeki etkinliğinin incelenmesi

Abstract

Wireless Sensor Networks (WSN) are used in many applications by the measurementof physical phenomena in order to monitoring the environment andthe status of many civil and military applications. WSN consist a number ofenergy-limited measuring sensor nodes and at least one base station. Improvingthe lifetime of WSN is directly related with the energy efficiency of computationand communication operations in the sensor nodes. The CompressiveSensing (CS) theory suggests a new way of sensing the signal through linearmeasurements possibly needing much less number of measurements compared tothe conventional cases if the underlying signal is sparse. This result definitelyhas implications on WSN energy efficiency and prolonging network lifetime. Inthis study the effects of acquiring, processing, and communicating CS basedmeasurements on WSN lifetime are analyzed in comparison to conventionalapproaches. Firstly, some of the iterative signal recovery algorithms alternativefor solving the CS problem are investigated and performances on each other basedon true reconstruction rates are examined. Then, energy dissipation models forboth CS and conventional approaches are built and used to construct a MixedInteger Programming (MIP) framework that jointly captures the energy costs forcomputation and communication operations. Numerical analyses are performedby systematically sampling the parameter space (i.e., sparsity levels, networkradius, and number of nodes). Our results show that CS prolongs network lifetimefor sparse enough signals and is more advantageous for smaller network radii.

Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) çeşitli fiziksel olayların ölçümünü yaparak ortamve durum gözetleme amacıyla sivil, askeri birçok uygulamada kullanılmaktadır.KAA kısıtlı enerjiye sahip ölçüm yapan algılayıcı düğümlerden ve ölçümlerintoplandığı en az bir baz istasyonundan oluşur. KAA yaşam sürelerini artırmak,algılayıcı düğümü alt-sistemlerinde haberleşme ve hesaplama işlemlerinigerçekleştirmek için harcanan enerjiyle doğrudan ilişkilidir. Sıkıştırılmış Algılama(CS) kuramı, ölçülen fiziksel sinyal eğer seyrekse, sinyalin klasik sinyal gerioluşturma yöntemlerine göre daha az sayıda rastgele doğrusal ölçümlerle gerioluşturulabildiğini öne sürer. Bu önerinin, algılayıcı düğüm enerji tüketimi vedolayısıyla ağ yaşam süresinin artırılması üzerinde etkileri vardır. Bu tezde,CS tabanlı yöntemin ölçme, veri işleme ve haberleşme işlemleri üzerindekietkileri klasik sinyal işleme yaklaşımları ile karşılaştırılarak incelenmiştir. İlkaşamada, CS eniyileme problemini çözen yinelemeli algoritmalar incelenmiştirve algoritmaların sinyali doğru geri oluşturma temelinde birbirleri üzerindekibaşarımları benzetimlerle gösterilmiştir. Daha sonra, CS tabanlı yöntem ileklasik sinyal geri oluşturma yöntemlerinin enerji tüketim modelleri oluşturularak,veri akış eniyilemesi temelinde Karışık Tamsayılı Programlama (MIP) ile CSyönteminin KAA yaşam süresi üzerindeki etkinliği incelenmiştir. Parametreuzayı (seyreklik seviyesi, ağ yarıçapı, algılayıcı düğüm sayısı) üzerinde farklıdurumlar için nümerik analizler gerçekleştirilmiştir. Nümerik analiz sonuçlarınagöre, yeterince seyrek sinyaller için ve ağ yarıçapının küçük olduğu uygulamalardaCS enerji etkinliği sağlayarak ağ yaşam süresini artırmaktadır.