Congestion Detection and Mitigation Technique for Multi-Hop Communication in WSN

The primary function of a network system is to gather information from the observation region and transmit it to the base station. The network life span and congestion are the two major concerns in wireless networks. To enhance the lifespan of the sensor system; multi-hopping has been proved as best in class. Congestion is an important factor to be taken, where multiple nodes forward data to one another in the process of communication. Hence to overcome the issue of congestion in WSN, we proposed a congestion detection and mitigation method along with the multi-hop concept. In this technique, we have considered different routes among communication units that were classified on distance, relative attainment rate (RAR) and node storage occupancy. A utility function (U) has been proposed and calculated using the above illustrated factors for every node that acts as a neighbour to the transmitting node. Neighbour node with highest U-valued will be considered as the packet forwarding node's next hop. In this manner congestion free nodes are selected for data transmission

KFOA: K-mean clustering, Firefly based data rate Optimization and ACO routing for Congestion Control in WSN

Wireless sensor network (WSN) is assortment of sensor nodes proficient in environmental information sensing, refining it and transmitting it to base station in sovereign manner. The minute sensors communicate themselves to sense and monitor the environment. The main challenges are limited power, short communication range, low bandwidth and limited processing. The power source of these sensor nodes are the main hurdle in design of energy efficient network. The main objective of the proposed clustering and data transmission algorithm is to augment network performance by using swarm intelligence approach. This technique is based on K-mean based clustering, data rate optimization using firefly optimization algorithm and Ant colony optimization based data forwarding. The KFOA is divided in three parts: (1) Clustering of sensor nodes using K-mean technique and (2) data rate optimization for controlling congestion and (3) using shortest path for data transmission based on Ant colony optimization (ACO) technique. The performance is analyzed based on two scenarios as with rate optimization and without rate optimization. The first scenario consists of two operations as k- mean clustering and ACO based routing. The second scenario consists of three operations as mentioned in KFOA. The performance is evaluated in terms of throughput, packet delivery ratio, energy dissipation and residual energy analysis. The simulation results show improvement in performance by using with rate optimization technique

KFOA: K-mean clustering, Firefly based data rate Optimization and ACO routing for Congestion Control in WSN

Wireless sensor network (WSN) is assortment of sensor nodes proficient in environmental information sensing, refining it and transmitting it to base station in sovereign manner. The minute sensors communicate themselves to sense and monitor the environment. The main challenges are limited power, short communication range, low bandwidth and limited processing. The power source of these sensor nodes are the main hurdle in design of energy efficient network. The main objective of the proposed clustering and data transmission algorithm is to augment network performance by using swarm intelligence approach. This technique is based on K-mean based clustering, data rate optimization using firefly optimization algorithm and Ant colony optimization based data forwarding. The KFOA is divided in three parts: (1) Clustering of sensor nodes using K-mean technique and (2) data rate optimization for controlling congestion and (3) using shortest path for data transmission based on Ant colony optimization (ACO) technique. The performance is analyzed based on two scenarios as with rate optimization and without rate optimization. The first scenario consists of two operations as k- mean clustering and ACO based routing. The second scenario consists of three operations as mentioned in KFOA. The performance is evaluated in terms of throughput, packet delivery ratio, energy dissipation and residual energy analysis. The simulation results show improvement in performance by using with rate optimization technique

Конструювання трафіку в програмно-конфігурованій мережі на основі методу прийняття рішень

One of the main control tasks in a computer network is to organize an effective system of information delivery; this task is of particular relevance in the software defined network. Conventional routing tools do not meet the requirements to service quality and the requirements for equitable distribution of congestion along communication channels. Routing in conventional networks is performed by the shortest path search based on a specified parameter, but these tools do not provide sufficient agility when changing routes in the network. Another drawback is the need to transmit regular updates of routing information by passing the service traffic, thereby dramatically increasing the congestion and reducing the throughput.At present, the most effective way to ensure the assigned quality of service parameters, as well as a promising solution to organize efficient routing under conditions of uncertainty, is a software defined network. This new networking paradigm makes it possible to simplify the process of managing the network, to significantly enhance the use of network resources, and to reduce operating costs. One of the main advantages of such a network is control at the upper levels of the reference model, which makes it possible to simplify both the process of network management and the process to manage traffic in corporate networks and data center networks.A new approach to traffic design in a software defined network has been proposed that employs the making-decision theory oriented towards routing exactly in such networks. If there is a «problematic area» and there is the need to overcome it, the decision-making theory under conditions of uncertainty is used, since the probability of selecting the best way to circumvent it accounts for the patterns in transmitted traffic. Such a method makes it possible to reduce the loss of inelastic traffic that is an important component of the overall amount of transmitted information. From a practical point of view, the algorithm constructed in this work, when compared to known algorithms for traffic engineering, improves the quality of service in software defined networksОдной из основных задач управления в компьютерной сети является организация эффективной системы доставки информации, эта задача приобретает особую актуальность в программно-конфигурируемой сети. Средства традиционной маршрутизации не удовлетворяют требованиям качества обслуживания и требованиям равномерного распределения нагрузки по каналам святи. Маршрутизация в традиционных сетях осуществляется средствами поиска кратчайшего пути по заданному параметру, но они не обеспечивают достаточной оперативности при изменении маршрутов в сети. Также недостатком является необходимость передачи регулярных обновлений маршрутной информации путем передачи служебного трафика, из-за чего загруженность резко возрастает, уменьшая полосу пропускания.В настоящее время наиболее эффективным способом обеспечения заданных параметров качества обслуживания и перспективным решением для организации эффективной маршрутизации в условиях неопределенности является програмно-конфигурируемая сеть. Это новая сетевая парадигма, позволяющая упростить процесс управления сетью, значительно повысить использование ресурсов сети и уменьшить операционные расходы. Одним из основных преимуществ такой сети является управление на верхних уровнях эталонной модели, позволяющее упростить как процесс управления сетью, так и процесс управления трафиком в корпоративных сетях и сетях центров обработки данных.Предложен новый подход конструирования трафика в програмно-конфигурируемой сети с использованием теории принятии решений ориентированній на маршрутизацию именно в таких сетях. При возникновении «проблемного участка» и необходимости его обхода используется теория принятия решений в условиях неопределенности, так как вероятность выбора оптимального пути для обхода учитывает особенности передаваемого трафика. Такой метод позволяет уменьшить потери неэластичного трафика, являющегося важной составляющей от общего количества передаваемой информации. С практической точки зрения, полученный в работе алгоритм, по сравнению с известными алгоритмами конструирования трафика, повышает уровень качества обслуживания в программно-конфигурируемых сетяхОднією з основних задач управління в комп’ютерній мережі є організація ефективної системи доставки інформації, яка набуває особливої актуальності в програмно-конфігурованій мережі. Засоби традиційної маршрутизації не задовольняють вимогам якості обслуговування та вимогам рівномірного розподілу навантаження по каналах зв'язку. Маршрутизація в традиційних мережах здійснюється засобами пошуку найкоротшого шляху по заданому параметру, але вони не забезпечують достатньої оперативності при зміні маршрутів в мережі. Ще одним недоліком є необхідність передачі регулярних оновлень маршрутної інформації шляхом передачі службового трафіку, в результаті чого навантаження різко зростає, зменшуючи смугу пропускання.В даний час найбільш ефективним способом забезпечення заданих параметрів якості обслуговування та перспективним рішенням для організації ефективної маршрутизації в умовах невизначеності являється програмно-конфігурована мережа. Це нова мережева парадигма, що надає можливість спростити процес управління мережею, значно підвищити використання ресурсів мережі та зменшити операційні витрати. Однією з основних переваг такої мережі є управління на верхніх рівнях еталонної моделі, що дозволяє спростити як процес управління мережею, так і процес управління трафіком в корпоративних мережах і мережах центрів обробки даних.Запропоновано новий підхід конструювання трафіку в програмно-конфігурованій мережі з використанням теорії прийнятті рішень орієнтований на маршрутизацію саме в таких мережах. При виникненні «проблемної ділянки» та потреби її обходу використовується теорія прийняття рішень в умовах невизначеності, так як ймовірність вибору оптимального шляху для обходу враховує особливості трафіку, що передається. Такий метод дає змогу зменшити втрати нееластичного трафіку, що є важливою складовою від загальної кількості переданої інформації. З практичної точки зору, отриманий в роботі алгоритм, в порівнянні з відомими алгоритмами конструювання трафіку, підвищує рівень якості обслуговування в програмно-конфігурованих мережа

The support of multipath routing in IPv6-based internet of things

The development of IPv6-based network architectures for Internet of Things (IoT) systems is a feasible approach to widen the horizon for more effective applications, but remains a challenge. Network routing needs to be effectively addressed in such environments of scarce computational and energy resources. The Internet Engineering Task Force (IETF) specified the IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Network (RPL) to provide a basic IPv6-based routing framework for IoT networks. However, the RPL design has the potential of extending its functionality to a further limit and incorporating the support of advanced routing mechanisms. These include multipath routing which has opened the doors for great improvements towards efficient energy balancing, load distribution, and even more. This paper fulfilled a need for an effective review of recent advancements in Internet of Things (IoT) networking. In particular, it presented an effective review and provided a taxonomy of the different multipath routing solutions enhancing the RPL protocol. The aim was to discover its current state and outline the importance of integrating such a mechanism into RPL to revive its potentiality to a wider range of IoT applications. This paper also discussed the latest research findings and provided some insights into plausible follow-up researches