Low-Power Pıc-Based Sensor Node Devıce Desıgn And Theoretıcal Analysıs Of Energy Consumptıon In Wıreless Sensor Networks

Teknolojinin ilerlemesi, daha enerji verimli ve daha ucuz elektronik bileşenlerinin daha küçük üretilmesini sağlamıştır. Bu nedenle, daha önce mevcut birçok bilgisayar ve elektronik bilim-mühendislik fikirleri uygulanabilir hale gelmiştir. Bunlardan birisi de kablosuz sensör ağları teknolojisidir. Kablosuz algılayıcı ağlar, düşük enerji tüketimi ve gerekli teknik gereksinimlerin gerçekleşmesi ile uygulanabilir hale gelmiştir. Ayrıca, Kablosuz algılayıcı ağlarının tasarımında iletişim algoritmaları, enerji tasarruf protokolleri ve yenilenebilir enerji teknolojileri gibi diğer bilimsel çalışmalar zorunlu hale gelmiştir. Bu tez, mikroelektronik sistemler, kablosuz iletişim ve dijital elektronik teknolojisinin ilerlemesiyle uygulanabilir hale gelmiş sensör ağları teknolojisini kapsamaktadır. Birincisi, algılama görevleri ve potansiyel algılayıcı ağ uygulamaları araştırılmış ve algılayıcı ağlarının tasarımını etkileyen faktörlerin gözden geçirilmesi sağlanmıştır. Ardından sensör ağları için iletişim mimarisi ana hatlarıyla belirtilmiştir. Ayrıca, tek bir düğümün WLAN ile iletişim kurabilmesi için yeni donanım mimarisi tasarlanmış ve düğümlerde yenilenebilir enerji kaynakları kullanılmıştır. Bu tezde WSN, analitik bilim ve uygulamalı bilim açısından incelenmiştir. Düşük enerji tüketimi ve iletişim protokolleri arasındaki ilişki değerlendirilmiş ve bilimsel sonuçlara varılmıştır. Teorik analizler bilimsel uygulamalarla desteklenmiştir. Çalışmalar, düşük enerji ve maksimum verimlilik prensibinin gerçekleştirilmesine dayalı kablosuz sensör ağları üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kablosuz sensör ağlari sistemi tasarlandıktan sonra; sensör düğümlerinin enerji tüketimi ve kablosuz ağdaki davranışları test ve analiz edilmiştir. Düşük enerji tüketimi ile sensör düğümleri arasındaki ilişki detaylı olarak değerlendirilmiştir. PIC Tabanlı mikro denetleyiciler sensör düğümlerinin tasarımında kullanılmış ve çok düşük maliyetli tasarım için ultra düşük güçte, nanoWatt teknolojisi ile desteklenen sensör düğümleri tasarlanmıştır. İşleme birimi, bellek birimi ve kablosuz iletişim birimi sensör viii düğümlerine entegre edilmiştir. Tasarlanan sensör düğümünün işletim sistemi PIC C dili ile yazılmıştır ve PIC işletim sistemi nem, sıcaklık, ışığa duyarlılık ve duman sensörü gibi farklı özelliklerin ölçülmesine izin vermiştir. Sensörlerden gelen verilerin merkezi bir konumdan kaydedilmesi ve izlenebilmesi için, C# programlama dili ile bilgisayar yazılımı geliştirilmiştir. Gelişmiş algılayıcı düğümler tarafından alınan kararların uygulanması için yazılım algoritması ve donanım modüllerini içeren karar verme sistemi tasarlanmıştır. Gelişmiş PIC Tabanlı sensör düğümleri, enerji üretimi ve enerji tasarrufu için, güneş enerjisi paneli, şarj edilebilir pil ve süper kapasitör gibi yenilenebilir enerji kaynakları ile benzersiz bir PIC Kontrollü voltaj birimi ile desteklenmiştir. Geliştirilmiş kablosuz sensör ağları sistemi, endüstri uygulamaları, akıllı fabrikalar ve akıllı evler gibi günlük hayat uygulamaları için de kullanılabilecektir. Kablosuz algılayıcı ağlar geniş bir aralıkta kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Tezin sonuçları, özellikle yenilenebilir enerji kaynakları ile WSN'nin geliştirilmesine yardımcı olmayı amaçlamaktadır

Machine Learning in Wireless Sensor Networks for Smart Cities:A Survey

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques have huge potential to efficiently manage the automated operation of the internet of things (IoT) nodes deployed in smart cities. In smart cities, the major IoT applications are smart traffic monitoring, smart waste management, smart buildings and patient healthcare monitoring. The small size IoT nodes based on low power Bluetooth (IEEE 802.15.1) standard and wireless sensor networks (WSN) (IEEE 802.15.4) standard are generally used for transmission of data to a remote location using gateways. The WSN based IoT (WSN-IoT) design problems include network coverage and connectivity issues, energy consumption, bandwidth requirement, network lifetime maximization, communication protocols and state of the art infrastructure. In this paper, the authors propose machine learning methods as an optimization tool for regular WSN-IoT nodes deployed in smart city applications. As per the author’s knowledge, this is the first in-depth literature survey of all ML techniques in the field of low power consumption WSN-IoT for smart cities. The results of this unique survey article show that the supervised learning algorithms have been most widely used (61%) as compared to reinforcement learning (27%) and unsupervised learning (12%) for smart city applications

Energy Conservation Clustering in Wireless Sensor Networks for Increased Life Time

Energy has always been the main issue for wireless sensor networks because in many situations battery recharging or replenishment is not possible. Many solutions have been provided for energy conservation. Clustering protocols have been successful for solving this issue to an extent but are not perfect. In our proposed algorithm we utilize the ability of the sensor nodes to control their transmission power range. By utilizing this ability we are able to minimize their intra cluster energy. Although this is local energy saving but this leads us to minimization of overall network energy consumption. The other thing that can be considered is about the task of a cluster head in clustering algorithms where cluster-head is doing the task as transmitter and receiver simultaneously. Providing these tasks to a single node is not efficient. So we are introducing the notion of a special node called s-node where this s-node is working as a transmitter for a cluster and sending the aggregated data to the sink. We have simulated the proposed scheme with LEACH and LEACH-C protocol and simulation results show that the proposed scheme is better in terms of network life time than both protocols

Survey Paper Artificial and Computational Intelligence in the Internet of Things and Wireless Sensor Network

In this modern age, Internet of Things (IoT) and Wireless Sensor Network (WSN) as its derivatives have become one of the most popular and important technological advancements. In IoT, all things and services in the real world are digitalized and it continues to grow exponentially every year. This growth in number of IoT device in the end has created a tremendous amount of data and new data services such as big data systems. These new technologies can be managed to produce additional value to the existing business model. It also can provide a forecasting service and is capable to produce decision-making support using computational intelligence methods. In this survey paper, we provide detailed research activities concerning Computational Intelligence methods application in IoT WSN. To build a good understanding, in this paper we also present various challenges and issues for Computational Intelligence in IoT WSN. In the last presentation, we discuss the future direction of Computational Intelligence applications in IoT WSN such as Self-Organizing Network (dynamic network) concept

Recent advances in wireless sensor networks with environmental energy harvesting

Shu, L.; Liao, W.; Lloret, J.; Wang, L. (2016). Recent advances in wireless sensor networks with environmental energy harvesting. International Journal of Sensor Networks. 21(4):205-207. http://hdl.handle.net/10251/18736720520721

Design of a WSN Platform for Long-Term Environmental Monitoring for IoT Applications

The Internet of Things (IoT) provides a virtual view, via the Internet Protocol, to a huge variety of real life objects, ranging from a car, to a teacup, to a building, to trees in a forest. Its appeal is the ubiquitous generalized access to the status and location of any "thing" we may be interested in. Wireless sensor networks (WSN) are well suited for long-term environmental data acquisition for IoT representation. This paper presents the functional design and implementation of a complete WSN platform that can be used for a range of long-term environmental monitoring IoT applications. The application requirements for low cost, high number of sensors, fast deployment, long lifetime, low maintenance, and high quality of service are considered in the specification and design of the platform and of all its components. Low-effort platform reuse is also considered starting from the specifications and at all design levels for a wide array of related monitoring application

Enhancing Lifetime of Wireless Sensor Networks: A Review

Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) is a network of wireless sensors made up of tiny sensor nodes that are capable of sensing, processing, and transmitting information and feedback. These sensor nodes are distributed at random in a sensing environment or sensor field to sense real-world phenomena like heat, moisture, humidity, sound, vibration, etc., and then aggregate and send to the base station (BS). The significance of energy energy-effective routing algorithm has risen, since the energy constrain is the major factor affecting sensor nodes. To control and manage the energy consumption of sensor nodes, a significant number of techniques have been proposed by various scholars. This review paper presents published works that have been proposed for increasing the lifespan of wireless networks at the very beginning of this paper, a brief overview of Wireless networks, its architecture working and the problems associated with it are discussed. After the detailed overview of the approaches that have been presented for overcoming various limitations of current wireless systems. Lastly, in the conclusion of this paper the reviewed results were compared with earlier techniques, the results thus far show a notable improvement in the node mortality rate and network lifetime