A bio-inspired object tracking algorithm for minimising power consumption

This electronic document is a 'live' template. The various components of your paper [title, text, heads, etc.] are already defined on the style sheet, as illustrated by the portions given in this document. A wireless sensor network (WSN) is a distributed information processing system with the capabilities of sensing, wireless communication and data processing. Individual sensor modules of such a network sense the environment, perform data processing locally and cooperate with other sensors via communication. One very important issue in the deployment of a wireless sensor network is the problem of optimizing energy consumption as these networks may be deployed in places where energy supply are not readily available such as in a seaport container terminal and they are required to work with a long lifespan. The main objective of our research is to develop an algorithm for controlling the power consumption of sensor modules in a wireless sensor network for mobile object tracking. The algorithm determines the actions of an individual sensor module to enter a low power state to conserve energy while maintaining its functionality to track objects and to optimize the lifespan of the entire sensor network by reducing overall power consumption. A control framework and corresponding algorithms for controlling the actions of a sensor is designed and experimentation is done to show its efficiency in controlling power consumption of a sensor network. © 2010 IEEE.published_or_final_versionThe 2010 International Conference on Green Circuits and Systems (ICGCS 2010), Shanghai, China, 21-23 June 2010. In Proceedings of ICGCS, 2010, p. 355-36

Bioinspired Principles for Large-Scale Networked Sensor Systems: An Overview

Biology has often been used as a source of inspiration in computer science and engineering. Bioinspired principles have found their way into network node design and research due to the appealing analogies between biological systems and large networks of small sensors. This paper provides an overview of bioinspired principles and methods such as swarm intelligence, natural time synchronization, artificial immune system and intercellular information exchange applicable for sensor network design. Bioinspired principles and methods are discussed in the context of routing, clustering, time synchronization, optimal node deployment, localization and security and privacy

Immune System Based Distributed Node and Rate Selection in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks (WSNs) are event-based systems that rely on the collective effort of dense deployed sensor nodes. Due to the dense deployment, since sensor observations are spatially correlated with respect to spatial location of sensor nodes, it may not be necessary for every sensor node to transmit its data. Therefore, due to the resource constraints of sensor nodes it is needed to select the minimum number of sensor nodes to transmit the data to the sink. Furthermore, to achieve the application-specific distortion bound at the sink it is also imperative to select the appropriate reporting frequency of sensor nodes to achieve the minimum energy consumption. In order to address these needs, we propose the new Distributed Node and Rate Selection (DNRS) method which is based on the principles of natural immune system. Based on the B-cell stimulation in immune system, DNR selects the most appropriate sensor nodes that send samples of the observed event, are referred to as designated nodes. The aim of the designated node selection is to meet the event estimation distortion constraint at the sink node with the minimum number of sensor nodes. DNRS enables each sensor node to distributively decide whether it is a designated node or not. In addition, to exploit the temporal correlation in the event data DNRS regulates the reporting frequency rate of each sensor node while meeting the application-specific delay bound at the sink. Based on the immune network principles, DNRS distributively selects the appropriate reporting frequencies of sensor nodes according to the congestion in the forward path and the event estimation distortion periodically calculated at the sink by Adaptive LMS Filter. Performance evaluation shows that DNRS provides the minimum number of designated nodes to reliably detect the event properties and it regulates the reporting frequency of designated nodes to exploit the temporal correlation in the event data whereby it provides the significant energy saving

Immune system based distributed node and rate selection in wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are event-based systems that rely on the collective effort of dense deployed sensor nodes. Due to the dense deployment, since sensor observations are spatially correlated with respect to spatial location of sensor nodes, it may not be necessary for every sensor node to transmit its data. Therefore, due to the resource constraints of sensor nodes it is needed to select the minimum number of sensor nodes to transmit the data to the sink. Furthermore, to achieve the application-specific distortion bound at the sink it is also imperative to select the appropriate reporting frequency of sensor nodes to achieve the minimum energy consumption. In order to address these needs, we propose the new Distributed Node and Rate Selection (DNRS) method which is based on the principles of natural immune system. Based on the B-cell stimulation in immune system, DNRS selects the most appropriate sensor nodes that send samples of the observed event, are referred to as designated nodes. The aim of the designated node selection is to meet the event estimation distortion constraint at the sink node with the minimum number of sensor nodes. DNRS enables each sensor node to distributively decide whether it is a designated node or not. In addition, to exploit the temporal correlation in the event data DNRS regulates the reporting frequency rate of each sensor node while meeting the application-specific delay bound at the sink. Based on the immune network principles, DNRS distributively selects the appropriate reporting frequencies of sensor nodes according to the congestion in the forward path and the event estimation distortion periodically calculated at the sink by Adaptive LMS Filter. Performance evaluation shows that DNRS provides the minimum number of designated nodes to reliably detect the event properties and it regulates the reporting frequency of designated nodes to exploit the temporal correlation in the event data whereby it provides the significant energy saving. © 2006 IEEE

Immune system based distributed node and rate selection in wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are event-based systems that rely on the collective effort of dense deployed sensor nodes. Due to the dense deployment, since sensor observations are spatially correlated with respect to spatial location of sensor nodes, it may not be necessary for every sensor node to transmit its data. Therefore, due to the resource constraints of sensor nodes it is needed to select the minimum number of sensor nodes to transmit the data to the sink. Furthermore, to achieve the application-specific distortion bound at the sink it is also imperative to select the appropriate reporting frequency of sensor nodes to achieve the minimum energy consumption. In order to address these needs, we propose the new Distributed Node and Rate Selection (DNRS) method which is based on the principles of natural immune system. Based on the B-cell stimulation in immune system, DNR selects the most appropriate sensor nodes that send samples of the observed event, are referred to as designated nodes. The aim of the designated node selection is to meet the event estimation distortion constraint at the sink node with the minimum number of sensor nodes. DNRS enables each sensor node to distributively decide whether it is a designated node or not. In addition, to exploit the temporal correlation in the event data DNRS regulates the reporting frequency rate of each sensor node while meeting the application-specific delay bound at the sink. Based on the immune network principles, DNRS distributively selects the appropriate reporting frequencies of sensor nodes according to the congestion in the forward path and the event estimation distortion periodically calculated at the sink by Adaptive LMS Filter. Performance evaluation shows that DNRS provides the minimum number of designated nodes to reliably detect the event properties and it regulates the reporting frequency of designated nodes to exploit the temporal correlation in the event data whereby it provides the significant energy saving

Self-organized Network Management Model For Next Generation Wireless Heterogeneous Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014Son yıllarda artan mobil cihaz kullanımı ve beraberinde getirdiği yüksek ağ trafiği, iş çıkarımı ve gecikme problemlerini gündeme getirmiştir. Kullanıcı paketleri giderek artan bir gecikme ve seğirme ile karşılaşmaya başlamış ve bunun neticesinde iş çıkarımı aşırı düzeyde düşmüştür. LTE sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulamaya alınmasıyla birlikte frekansların tekrardan kullanımı ve taşıyıcı birleştirme fikirleri gündeme gelmiştir. Ancak taşıyıcı birleştirme ağ kapasitesinde aktif bir uygulama olmakla birlikte güç tüketimi konusunda kayda değer bir gelişme sunamamıştır. Güç tüketimi bakımından frekansların tekrar kullanılabilirliği ve beraberinde getirdiği küçük ağ yapıları fikri nispeten daha parlak sonuçlar yaratmıştır. Temel olarak, daha sınırlı alanlarda daha düşük güçte baz istasyonları kurularak aynı frekansların kullanılması fikrine dayanan bu yöntem, kullanıcıyla olan mesafenin az olmasından dolayı güç tüketiminde azalma getirmiştir. Ancak küçük ağ sistemlerinin kullanımlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı ağların birbirine yaptığı girişim giderek artmıştır. Artan girişim problemi netice itibariyle güç tüketiminde azımsanmayacak bir artışa neden olmuştur. Aynı zamanda, ağ yapısının heterojen özellik kazanmasıyla birlikte kaynak atama da giderek zorlaşan bir alan olmuş ve netice itibariyle hem sermaye harcamalarını hem de işletim masraflarını arttırmıştır. Bu süreçte, kapasite artışını kontrol etmek için uygulanan bir diğer yöntem ise ağ içerisindeki baz istasyonunun yayın gücünü arttırmaktır. Felsefe olarak, baz istasyonunun yayın gücünün artması beraberinde ağın iş çıkarımının artmasını tetiklemektedir. Bu felsefeye dayanarak daha yüksek kapasiteye sahip, çok daha yüksek güç tüketimi olan kablosuz ağ bağlantı noktaları geliştirilmiştir. Ancak güç tüketimindeki aşırı artış, artan girişim problemi nedeniyle iş çıkarımında kısıtlı miktarda bir artış sağlarken, hem işletim maliyetlerinin hem de elektronik yaşlanmanın artmasına neden olmuştur. Bu yaşlanma problemiyle cihazların kullanım ömürleri ciddi miktarda azalırken sermaye masrafları da üssel olarak artmıştır. Uygulanan bu yöntemler ağ performansı ile güç tüketimi arasındaki ödünleşimi keskin bir şekilde ortaya koymuştur. Bu nedenle performans bakımından üstün olan ağ yönetim sistemlerinde, güç tüketimini iyileştirmek için ilave yöntemler araştırılmaya başlanmıştır. Bu araştırmalar göstermiştir ki güç tüketimindeki problemlerin başlıca nedeni yönetim sisteminin gün içinde sıklıkla değişen trafik akışını takip edememesidir. Bu nedenle ağ sistemleri genellikle ağa fazlaca kaynak sunmakta bu da güç tüketiminde ciddi artışa neden olmaktadır. Kendini düzenleyen ağ yönetim mekanizması gün içerisinde aktif olarak değişmekte olan trafik ve ağ koşullarının yönetim mekanizmasınca etkin bir şekilde kontrol edilerek, ağ yapısının en verimli yapıya getirilmesini sağlamaktadır. Bu en iyileme işlemi kendini düzenleyen ağ yönetim sistemlerinde tanımlanmış olan üç adet temel yapıya dayanmaktadır. Bu yapılar kendini ayarlama, kendini en iyileme ve kendini iyileştirmedir. Ağ yapısındaki bu ödünleşimin görünürlüğü, kendini düzenleyen ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte azalmıştır. Ancak bu ödünleşim, yeni bir kullanıcı yapısının geliştirilmesiyle birlikte yeniden görünür hale gelmiştir. Tümdevre tasarımında ve gerçeklenmesinde ortaya çıkan ilerlemeler çok daha gelişmiş ve verimli sistemlerin hem daha ucuza hem de daha küçük boyutlarda yapılmasını sağlamıştır. Bu durum ise günlük hayatta sıkça kullanılmakta olan kullanıcı cihazlarına RF alıcı ve vericilerinin eklenmesine olanak sağlamıştır. Bu cihazlar gün içerisinde oldukça fazla miktarda veri oluşturmakta ve bu verileri kendi iş tanımlarına göre belli birimlere iletmektedirler. Bu cihazların RF yapıları taşımasıyla birlikte, bu veri akışını sağlamak için birbirlerine bağlanması fikri ortaya çıkmıştır. Bu şekilde, cihazların ağı (CA) fikri ilk defa ortaya atılmıştır. Bu yeni ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte ortaya daha önceden var olmayan yeni bir kullanıcı tipi çıkmıştır. Klasik mobil kullanıcıdan farklı olarak, gecikme ya da seğirme konusunda herhangi bir performans beklentisi olmayan bu cihazlar açısından, en önemli kriter güç tüketimidir. Bu bakımdan geliştirilmiş olan bu yeni kullanıcı türü mobil kullanıcılarla duyarga cihazlarının arasında bir yapıya sahiptir. Ancak var olan kendini düzenleyen ağ yönetim modelleri önceliği ağın servis kalitesini en iyilemeye ayırdıklarından, yeni gelişmiş olan cihazlar açısından yetersiz kalmışlardır. Şu anda günlük cihaz yönetiminde genellikle doğaçlama yöntemler ve duyarga ağlarında kullanılmakta olan algoritmalar kullanılmaktadır. Ancak günlük cihaz ağıyla mobil kullanıcı ağlarının arasındaki etkileşimlerin artması beraberinde her iki kullanıcıyı birlikte kontrol edebilen sistemlerin geliştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu tez kapsamında her iki kullanıcı modelini de etkin bir şekilde yönetebilecek kendini düzenleyebilen ağ yapısı önerilemektedir. Bu amaçla iki farklı kullanıcı için ayrı ayrı performans beklentilerini karşılayabilen birer ağ kontrol sistemi geliştirilmiş olup, arkasından bu iki model birleştirerek, her iki kullanıcı modeline de yüksek performansla hizmet sunabilen bir yapı geliştirilmiştir.  Bu amaçla öncelikle doğadan esinlenilerek, kendini düzenleyen ağ yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda basitlik ve etkin olma özelliklerinin yanı sıra güçlü bir bellek yönetimi özelliğine sahip olmasından dolayı bağışıklık sistemi model alınmıştır. Tasarım süresinde bağışıklık sistemindeki B-hücresi, T-hücresi, Timüs organı ve antijen yapılarından esinlenilerek önerdiğimiz kendini düzenleyen yapının kendini ayarlama, kendini en iyileme, kendini iyileştirme ve problem tespiti kısımları tasarlanmıştır. Önermekte olduğumuz yapı, pek çok küçük ağ taşıyan bir ağı yönetmekte olan ana baz istasyonları için tasarlanmıştır. Küçük ağ baz istasyonları, haberleşme için kullanmakta oldukları gücü ve kullanıcı sayısını ana baz istasyonuna yollamaktadırlar. Verilen bu değerlere göre ana baz istasyonu, küçük ağ baz istasyonunun enerji verimini incelemekte ve verimsiz olduğuna karar vermesi durumunda daha önceden tanımlanmış olan üç farklı yöntemden birini olasılıksal olarak seçmektedir. Uygulanan yöntemin uygunluğu, T-hücresinden esinlenilmiş olan kendini en iyileme birimi tarafından incelenmekte ve bunun geçerli bir yöntem olup olmadığına karar verilmektedir. Verimin uygun olduğuna karar verilmesi halinde, karşılaşılan ağ sorunuyla uygulanan yöntem birbiriyle eşleştirilerek saklanmaktadır. Eğer uygun olmadığına karar verilirse, bu eşleştirme kaldırılmakta ve böylece etkin olmayan yöntem elenmektedir. Bu yöntem neticesinde en uygun çözümleri taşıyan yapıların oluşması sağlanacaktır ki; bu da bir sonraki hedefimiz olan hizmet alanındaki iyileşmeyi önümüze getirmektedir. Timüs organından esinlenilmiş olan kendini iyileştirme yapısı ağ yönetiminin politikasına karar vermekte ve bu politikaya göre sorunlu durumları belirlemektedir. Tez kapsamında aynı zamanda Markov yapısı sunulmuş olup kararlı bir yapıda baz istasyonlarının hangi metotları aktif bir şekilde kullanacakları incelenmiştir. Benzetim sonuçları ortaya koymaktadır ki; önerilmiş olan yapı enerji tüketimini düzenleyip ağdaki yük dağılımını iyileştirirken, ağa kabul oranında %26 bir iyileşme sunmaktadır. İkinci olarak, günlük ağ cihazları için kendini düzenleyebilen bir sistem önerilmiştir. Bu yapıda ağın güç tüketiminin daha verimli bir hale getirilmesi hedeflenmiş olup bu amaçla kullanılmayan cihazların uykuya yatırılması esasına dayanan bir en iyileme tekniği geliştirilmiştir. Bu yapı içerisinde öncelikle gözlenilmesi beklenen olay yoğunluğu kullanılarak, aktif olması gereken cihaz sayısına karar verilmiştir. Hesaplanan bu cihaz sayısı hedeflenen olay yoğunluğunu gözlemlemek için kullanılması gereken cihaz yoğunluğudur. Bu yoğunluğun hesaplanması sırasında aktif kapsama alanı denilen bir katsayı tasarlanmış ve böylece aynı alanı kapsayan cihazların bu hesaplamada hata oluşturması engellenmiştir. Cihazların açık ve kapalı olacakları aralıkların belirlenmesi sırasında, çakışma katsayısı ve uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılmıştır. Çakışma katsayısı cihazın başka cihazlar tarafından kapsanmayan bölgeleri ne kadar kapsadığına göre hesaplanmakta ve bu şekilde bir liste yapılmaktadır. Öncelikle, en yüksek çakışma katsayısına sahip cihazlar aktif hale getirilirler. Yeterli cihaz sayısına ulaşılamaması durumundaysa uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılır. Uzaysal bağıntıların yerel bilgisi ile cihazların geriye kalan cihazlara olan uzaklıkları temel alınarak bir sıralama yapılır ve diger aktif cihazlara en uzak olan cihazlar aktif hale getirilerek, gerekli olan diğer cihazlar çalıştırılırlar. Yapılmış olan benzetimler süresince toplamda yetmiş adet cihaz için ağ yapısı incelenmiş olup, neticede hem cihazların ömürleri hem de sürdürülebilirlikleri gözlemlenmiştir. Cihazların ömürleri güçlerinin bittiği zaman olarak belirlenmiş olmakla birlikte, sürdürülebilirlik sınırı, cihazların toplam kapsama alanının %30 oranında düştüğü nokta olarak belirlenmiştir. Netice itibariyle sürdürülebilirlik anlamında %150 gibi bir artış gözlenirken, cihaz ömrü anlamında %220 lik bir artış sağlanmıştır. Daha önceden de anlatıldığı gibi, bu tezin kapsamındaki en temel amaç farklı kullanıcı tiplerinin haberleşmelerini yani hem günlük cihaz haberleşmesini hem de klasik mobil kullanıcı haberleşmesini kontrol edebilen bir ağ yönetim yapısının gerçeklenmesidir. Bu amaçla, daha önceden tanımlamış olduğumuz bağışıklık sisteminden esinlenilmiş kendini düzenleyebilen ağ yapısı ile kendini düzenleyebilen cihazlar yapısını birleştirmiş bulunmaktayız. Bu çalışmada daha önceki çalışmalara ek olarak üç farklı ağ politikası tanımlanmıştır. Bunlar en yüksek performans politikası, en enerji verimli çalışma politikası ve dengeli çalışma politikası olarak gruplandırılabilirler. Bu politikalar yardımıyla gün içerisinde özellikle mobil kullanıcıların beklentisinde ortaya çıkan değişiklikleri takip edebilen bir ağ yapısı tasarlanmıştır. Bunun yanı sıra olay yoğunluğu hesaplanırken, ağırlıklı olasılık fonksiyonu kullanılarak daha fazla olay görülen bölgelerde daha fazla cihazın çalıştırılması sağlanmıştır. Bu ağırlıklı çalışma yönteminin işler hale gelebilmesi için, ağ yapısı temel olarak üç ana kısma bölünmüş ve cihaz yaşam süresindeki incelemeler bu üç ana bölgede farklı olay sıklıklarıyla gerçeklenmiştir. Gerçekleme sonuçları göstermektedir ki, önermekte olduğumuz yöntem karışık kullanıcı çeşitlerini başarılı bir şekilde kontrol edebilmektedir. Tasarımımızın direkt olarak baz istasyonlarını hedef alması, hem kurulum hem de işletim alanlarında ekonomik kazançlar sağlaması ve performanslarda ilerleme oluşturması nedenleriyle özellikle telekomünikasyon şirketleri tarafından kullanılacağı düşünülmektedir. Öte yandan daha gelişmiş haberleşme sistemleri ile hem kullanıcılara sunulan hizmet kalitesi arttırılacak hem de enerji tüketimini ve böylece CO2 salınımını azaltarak çevreye verilen zarar önlenecektir.Increase in mobile devices and RF applications, triggered a bottleneck in the throughput and coverage. Even though the carrier aggregation solved the capacity problems, the quality of service (QoS) decreased tremendously in terms of peak data rates and latency. Providing an effective solution, LTE-A, which integrates the full-frequency reusing scenarios, is proposed. By this way, the idea of micro and femto cells is developed. These small cells are relatively low powered, capable of handling lower number of users and have smaller coverage areas. However, the heterogeneity of networks increased the interference problems interference and eventually resulted in resource allocation problems. Another applied solution to this capacity need is to increase the transmission power of the main base stations. As a general knowledge, it is known that increasing transmission power always increases the throughput. Based on this fact, higher capacity wireless links that consumes higher energy are designed. Both the small cell solution and the higher powered wireless link solution increase the energy consumption of the network. This high power dissipation pointed the tradeoff between energy efficiency and spectral efficiency. The higher power dissipation causes higher operational costs and electronic aging problem, which eventually increases the CAPEX. Due to this, energy optimization algorithms, which can decrease energy consumption while maintaining performance of the network, are investigated. The researches showed that the most of the energy consumption is due to the dynamic nature of the daily traffic. Over providing the network, which eventually causes resource mismanagement, solves the wireless links lack of ability of adaptation to the network's dynamic nature. Self-organizing networks are capable of following the dynamic nature of the network. Using its three predefined bloc, i.e. self-configuration, self-optimization and self-healing, it can adapt itself to the traffic changes and also needs more human intervention.  Even though, the development of self-organizing network structure decrease the visibility of the trade off between spectral energy and energy efficiency, the deployment of a new user type bring out the previous problems. The developments in very and ultra large-scale integration and the decrease in the integrated circuit prices caused the spread of consumer electronics that contains RF modules, namely “things”. These thing devices (TD) produce large amount of data that are gathered from their environment based on their work definitions. The idea of connecting these TDs created the concept of Internet of Things (IoT). However, these new type of users are different from the existing mobile users. They have different QoS requirements and performance metrics. For most of the devices, the latency and jitter are not a realistic problem and they have no throughput concerns. However, they try to optimize their energy consumption over a large period. Due to this reason, they can be classified as a hybrid structure that exists between mobile devices and sensor nodes. The existing self-organizing network deployments are incapable of handling these devices as the existing network management topologies give particular importance to the optimization of the network QoS, which is not valid for TDs. For most of the network management deployments, the applied most optimal network deployment is the worst network topology for IoT networks. The Ad-Hoc algorithms and scheduling algorithms are maintaining the topology management frameworks so far. However, the increasing interactions between these two different user types, i.e. TDs and mobile users, brought the necessity of a complete architecture that can handle both of the users. In this study, a self-organized network management framework that can handle the hybrid user types is proposed. During the development phase of this management framework, we have designed two different network management frameworks for two different homogenous networks.  First, we have developed an immune inspired green self-organizing network (I2-gSON) controller that handles the throughput-concerned mobile users. During this study, we inspired from the immune system concepts and redefined the self-organizing network blocks using immune system features. More specifically, we inspired form B-cell, T-cell, Thymus and antigen concepts and mapped them to the self-configuration, self-optimization, self-healing and low energy efficiency concepts, respectively. The considered network topology consists of small cells and the users. The proposed framework is designed for the main base station structures of the network. The proposed framework uses three actions in the self-configuration block and tries to decrease the power consumption while maintaining the acceptance ratio of the base stations. By the end of the simulations, we observed that the proposed framework stabilizes the energy consumption of the network while increasing the acceptance ratio by 26%. Our second design proposes a self-organizing framework for IoT devices. In this study, we divided the TD types into two, i.e. trigger based devices (TBD) and periodic signaling devices (PSD). The proposed framework looks into the problems of coverage, energy efficiency for IoT. The self-organizing framework of this study decreases the human intervention. We explore first a tradeoff between the coverage and energy demands through simulation studies. Then, we defined two decision metrics, called as conflict and spatial parameters that are used to tune the extent of coverage and region of overlap. Both of these parameters are utilized for network management in self-optimization process. In addition, we develop a sleep mode optimization technique in order to minimize the energy consumption and stabilize the battery lifetime, which is a novel approach that considers the spatial distributions. These results showed that this technique provides 150% increase in durability with 220% increase in the overall lifetime. Finally, using these two different frameworks we proposed a novel hybrid topology management framework that can handle both IoT devices and mobile users. Developing this study, we used the strongholds of each framework and integrated them. We defined three-operation policy that effects the network deployment, i.e. high performance (HP), most energy efficient (MEE) and balanced system (BaS). The mobile user network topology is decided according to the active policy that is determined by the time of the day. IoT deployment is determined using the previously explained self-organizing framework. We used a weighted approach to determine the event probability and to maintain a higher event observation rate. In order to integrate this weighted approach, the network is divided into three subgroups. The simulation results proved that the proposed network could handle both IoT devices and mobile users and maintain high performance with a high-energy efficiency.Yüksek LisansM.Sc

Network Science for IoT

The research work presented in this thesis is based on the concept and defintion of network that can spread in several and different real world contexts. Indeed, we can refer to a network in a telecommunications sense considering a collection of transmitters, receivers, and communication channels that send or are used to send information to one another. However, as a matter of fact, in nature there are other several examples of networks: the human brain is one of them. The relationship between the actors in Hollywood can be studied in terms of network as well, a generic social community can be compared to a network, eco-systems are networks of species. The recent Network Science aims at studying all these systems using a set of common mathematical methods. In the following of the thesis, we will focus on some of well known telecommunications networks issues using standard telecommunications procedures to address them, with relevant reference to video flow transmissions and management of electric vehicles networks. At the same time, different models aiming at reach the same goals in contexts that may differ from a telecommunications setup can be used. In more details, we will evaluate queueing systems, jamming problems, groups recognition in networks, and mobile computing using game theoretic approaches. It is worth noting that this aspect can be also seen in a reverse order. Indeed, we will discuss how standard telecommunications analysis can be used to investigate on problems not directly related to a telecommunications background. In particular, one of our future purposes is to investigate on the brain connectivity that is raising significant interest in the recent scientific society

Systems and algorithms for wireless sensor networks based on animal and natural behavior

In last decade, there have been many research works about wireless sensor networks (WSNs) focused on improving the network performance as well as increasing the energy efficiency and communications effectiveness. Many of these new mechanisms have been implemented using the behaviors of certain animals, such as ants, bees, or schools of fish.These systems are called bioinspired systems and are used to improve aspects such as handling large-scale networks, provide dynamic nature, and avoid resource constraints, heterogeneity, unattended operation, or robustness, amongmanyothers.Therefore, thispaper aims to studybioinspired mechanisms in the field ofWSN, providing the concepts of these behavior patterns in which these new approaches are based. The paper will explain existing bioinspired systems in WSNs and analyze their impact on WSNs and their evolution. In addition, we will conduct a comprehensive review of recently proposed bioinspired systems, protocols, and mechanisms. Finally, this paper will try to analyze the applications of each bioinspired mechanism as a function of the imitated animal and the deployed application. Although this research area is considered an area with highly theoretical content, we intend to show the great impact that it is generating from the practical perspective.Sendra, S.; Parra Boronat, L.; Lloret, J.; Khan, S. (2015). Systems and algorithms for wireless sensor networks based on animal and natural behavior. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2015:1-19. doi:10.1155/2015/625972S1192015Iram, R., Sheikh, M. I., Jabbar, S., & Minhas, A. A. (2011). Computational intelligence based optimization in wireless sensor network. 2011 International Conference on Information and Communication Technologies. doi:10.1109/icict.2011.5983561Lloret, J., Bosch, I., Sendra, S., & Serrano, A. (2011). A Wireless Sensor Network for Vineyard Monitoring That Uses Image Processing. Sensors, 11(6), 6165-6196. doi:10.3390/s110606165Lloret, J., Garcia, M., Bri, D., & Sendra, S. (2009). A Wireless Sensor Network Deployment for Rural and Forest Fire Detection and Verification. Sensors, 9(11), 8722-8747. doi:10.3390/s91108722Dasgupta, P. (2008). A Multiagent Swarming System for Distributed Automatic Target Recognition Using Unmanned Aerial Vehicles. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, 38(3), 549-563. doi:10.1109/tsmca.2008.918619Quwaider, M., & Biswas, S. (2012). Delay Tolerant Routing Protocol Modeling for Low Power Wearable Wireless Sensor Networks. Network Protocols and Algorithms, 4(3). doi:10.5296/npa.v4i3.2054Sendra, S., Lloret, J., Garcia, M., & Toledo, J. F. (2011). Power Saving and Energy Optimization Techniques for Wireless Sensor Neworks (Invited Paper). Journal of Communications, 6(6). doi:10.4304/jcm.6.6.439-459Liu, M., & Song, C. (2012). Ant-Based Transmission Range Assignment Scheme for Energy Hole Problem in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, 8(12), 290717. doi:10.1155/2012/290717Riva, G., & Finochietto, J. M. (2012). Pheromone-based In-Network Processing for Wireless Sensor Network Monitoring Systems. Network Protocols and Algorithms, 4(4). doi:10.5296/npa.v4i4.2206Garcia, M., Sendra, S., Lloret, J., & Canovas, A. (2011). Saving energy and improving communications using cooperative group-based Wireless Sensor Networks. Telecommunication Systems, 52(4), 2489-2502. doi:10.1007/s11235-011-9568-3Kim, J.-Y., Sharma, T., Kumar, B., Tomar, G. S., Berry, K., & Lee, W.-H. (2014). Intercluster Ant Colony Optimization Algorithm for Wireless Sensor Network in Dense Environment. International Journal of Distributed Sensor Networks, 10(4), 457402. doi:10.1155/2014/457402Dressler, F., & Akan, O. B. (2010). A survey on bio-inspired networking. Computer Networks, 54(6), 881-900. doi:10.1016/j.comnet.2009.10.024Atakan, B., & Akan, O. B. (2006). Immune System Based Distributed Node and Rate Selection in Wireless Sensor Networks. 2006 1st Bio-Inspired Models of Network, Information and Computing Systems. doi:10.1109/bimnics.2006.361806Di Pietro, R., & Verde, N. V. (2011). Introducing epidemic models for data survivability in Unattended Wireless Sensor Networks. 2011 IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks. doi:10.1109/wowmom.2011.5986165Marwaha, S., Indulska, J., & Portmann, M. (2009). Biologically Inspired Ant-Based Routing in Mobile Ad hoc Networks (MANET): A Survey. 2009 Symposia and Workshops on Ubiquitous, Autonomic and Trusted Computing. doi:10.1109/uic-atc.2009.95Jha, V., Khetarpal, K., & Sharma, M. (2011). A survey of nature inspired routing algorithms for MANETs. 2011 3rd International Conference on Electronics Computer Technology. doi:10.1109/icectech.2011.5942042Fernandez-Marquez, J. L., Di Marzo Serugendo, G., Montagna, S., Viroli, M., & Arcos, J. L. (2012). Description and composition of bio-inspired design patterns: a complete overview. Natural Computing, 12(1), 43-67. doi:10.1007/s11047-012-9324-yCamilo, T., Carreto, C., Silva, J. S., & Boavida, F. (2006). An Energy-Efficient Ant-Based Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks. Lecture Notes in Computer Science, 49-59. doi:10.1007/11839088_5Selvakennedy, S., Sinnappan, S., & Shang, Y. (2006). T-ANT: A Nature-Inspired Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks. Journal of Communications, 1(2). doi:10.4304/jcm.1.2.22-29Almshreqi, A. M. S., Ali, B. M., Rasid, M. F. A., Ismail, A., & Varahram, P. (2012). An improved routing mechanism using bio-inspired for energy balancing in wireless sensor networks. The International Conference on Information Network 2012. doi:10.1109/icoin.2012.6164367Chen, G., Guo, T.-D., Yang, W.-G., & Zhao, T. (2006). An improved ant-based routing protocol in Wireless Sensor Networks. 2006 International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing. doi:10.1109/colcom.2006.361893Okdem, S., & Karaboga, D. (2006). Routing in Wireless Sensor Networks Using Ant Colony Optimization. First NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS’06). doi:10.1109/ahs.2006.63Salehpour, A.-A., Mirmobin, B., Afzali-Kusha, A., & Mohammadi, S. (2008). An energy efficient routing protocol for cluster-based wireless sensor networks using ant colony optimization. 2008 International Conference on Innovations in Information Technology. doi:10.1109/innovations.2008.4781748Wen, Y., Chen, Y., & Pan, M. (2008). Adaptive ant-based routing in wireless sensor networks using Energy*Delay metrics. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 9(4), 531-538. doi:10.1631/jzus.a071382Liao, W.-H., Kao, Y., & Wu, R.-T. (2011). Ant colony optimization based sensor deployment protocol for wireless sensor networks. Expert Systems with Applications, 38(6), 6599-6605. doi:10.1016/j.eswa.2010.11.079Pavai, K., Sivagami, A., & Sridharan, D. (2009). Study of Routing Protocols in Wireless Sensor Networks. 2009 International Conference on Advances in Computing, Control, and Telecommunication Technologies. doi:10.1109/act.2009.133Juan, L., Chen, S., & Chao, Z. (2007). Ant System Based Anycast Routing in Wireless Sensor Networks. 2007 International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing. doi:10.1109/wicom.2007.603Wang, C., & Lin, Q. (2008). Swarm intelligence optimization based routing algorithm for Wireless Sensor Networks. 2008 International Conference on Neural Networks and Signal Processing. doi:10.1109/icnnsp.2008.4590326Jiang, H., Wang, M., Liu, M., & Yan, J. (2012). A quantum-inspired ant-based routing algorithm for WSNs. Proceedings of the 2012 IEEE 16th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD). doi:10.1109/cscwd.2012.6221881Okazaki, A. M., & Frohlich, A. A. (2011). Ant-based Dynamic Hop Optimization Protocol: A routing algorithm for Mobile Wireless Sensor Networks. 2011 IEEE GLOBECOM Workshops (GC Wkshps). doi:10.1109/glocomw.2011.6162356Hui, X., Zhigang, Z., & Xueguang, Z. (2009). A Novel Routing Protocol in Wireless Sensor Networks Based on Ant Colony Optimization. 2009 International Conference on Environmental Science and Information Application Technology. doi:10.1109/esiat.2009.460AbdelSalam, H. S., & Olariu, S. (2012). BEES: BioinspirEd backbonE Selection in Wireless Sensor Networks. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 23(1), 44-51. doi:10.1109/tpds.2011.100Da Silva Rego, A., Celestino, J., dos Santos, A., Cerqueira, E. C., Patel, A., & Taghavi, M. (2012). BEE-C: A bio-inspired energy efficient cluster-based algorithm for data continuous dissemination in Wireless Sensor Networks. 2012 18th IEEE International Conference on Networks (ICON). doi:10.1109/icon.2012.6506592Neshat, M., Sepidnam, G., Sargolzaei, M., & Toosi, A. N. (2012). Artificial fish swarm algorithm: a survey of the state-of-the-art, hybridization, combinatorial and indicative applications. Artificial Intelligence Review, 42(4), 965-997. doi:10.1007/s10462-012-9342-2Antoniou, P., Pitsillides, A., Blackwell, T., & Engelbrecht, A. (2009). Employing the flocking behavior of birds for controlling congestion in autonomous decentralized networks. 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation. doi:10.1109/cec.2009.4983153Ruihua, Z., Zhiping, J., Xin, L., & Dongxue, H. (2011). Double cluster-heads clustering algorithm for wireless sensor networks using PSO. 2011 6th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. doi:10.1109/iciea.2011.5975688Kulkarni, R. V., Venayagamoorthy, G. K., & Cheng, M. X. (2009). Bio-inspired node localization in wireless sensor networks. 2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. doi:10.1109/icsmc.2009.5346107Kulkarni, R. V., & Venayagamoorthy, G. K. (2010). Bio-inspired Algorithms for Autonomous Deployment and Localization of Sensor Nodes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40(6), 663-675. doi:10.1109/tsmcc.2010.2049649Xin Song, Cuirong Wang, Wang, J., & Bin Zhang. (2010). A hierarchical routing protocol based on AFSO algorithm for WSN. 2010 International Conference On Computer Design and Applications. doi:10.1109/iccda.2010.5541265Gao, X. Z., Wu, Y., Zenger, K., & Huang, X. (2010). A Knowledge-Based Artificial Fish-Swarm Algorithm. 2010 13th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering. doi:10.1109/cse.2010.49Wang, L., & Ma, L. (2011). A hybrid artificial fish swarm algorithm for Bin-packing problem. Proceedings of 2011 International Conference on Electronic & Mechanical Engineering and Information Technology. doi:10.1109/emeit.2011.6022829Yiyue, W., Hongmei, L., & Hengyang, H. (2012). Wireless Sensor Network Deployment Using an Optimized Artificial Fish Swarm Algorithm. 2012 International Conference on Computer Science and Electronics Engineering. doi:10.1109/iccsee.2012.453Yang, X.-S. (2010). A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm. Studies in Computational Intelligence, 65-74. doi:10.1007/978-3-642-12538-6_6Goyal, S., & Patterh, M. S. (2013). Performance of BAT Algorithm on Localization of Wireless Sensor Network. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & TECHNOLOGY, 6(3), 351-358. doi:10.24297/ijct.v6i3.4481Krishnanand, K. N., & Ghose, D. (2006). Glowworm swarm based optimization algorithm for multimodal functions with collective robotics applications. Multiagent and Grid Systems, 2(3), 209-222. doi:10.3233/mgs-2006-2301Apostolopoulos, T., & Vlachos, A. (2011). Application of the Firefly Algorithm for Solving the Economic Emissions Load Dispatch Problem. International Journal of Combinatorics, 2011, 1-23. doi:10.1155/2011/523806Liao, W.-H., Kao, Y., & Li, Y.-S. (2011). A sensor deployment approach using glowworm swarm optimization algorithm in wireless sensor networks. Expert Systems with Applications, 38(10), 12180-12188. doi:10.1016/j.eswa.2011.03.053Sun, Y., Jiang, Q., & Zhang, K. (2012). A clustering scheme for Reachback Firefly Synchronicity in wireless sensor networks. 2012 3rd IEEE International Conference on Network Infrastructure and Digital Content. doi:10.1109/icnidc.2012.6418705Zungeru, A. M., Ang, L.-M., & Seng, K. P. (2012). Termite-Hill. International Journal of Swarm Intelligence Research, 3(4), 1-22. doi:10.4018/jsir.2012100101KumarE, S., S. M., K., & Kumar B. P., V. (2014). Clustering Protocol for Wireless Sensor Networks based on Rhesus Macaque (Macaca mulatta) Animal's Social Behavior. International Journal of Computer Applications, 87(8), 20-27. doi:10.5120/15229-3754Breza, M., & McCann, J. A. (2008). Lessons in Implementing Bio-inspired Algorithms on Wireless Sensor Networks. 2008 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems. doi:10.1109/ahs.2008.72Aziz, N. A. B. A., Mohemmed, A. W., & Sagar, B. S. D. (2007). Particle Swarm Optimization and Voronoi diagram for Wireless Sensor Networks coverage optimization. 2007 International Conference on Intelligent and Advanced Systems. doi:10.1109/icias.2007.4658528Falcon, R., Li, X., Nayak, A., & Stojmenovic, I. (2012). A harmony-seeking firefly swarm to the periodic replacement of damaged sensors by a team of mobile robots. 2012 IEEE International Conference on Communications (ICC). doi:10.1109/icc.2012.6363859Antoniou, P., & Pitsillides, A. (2010). A bio-inspired approach for streaming applications in wireless sensor networks based on the Lotka–Volterra competition model. Computer Communications, 33(17), 2039-2047. doi:10.1016/j.comcom.2010.07.020Benahmed, K., Merabti, M., & Haffaf, H. (2012). Inspired Social Spider Behavior for Secure Wireless Sensor Networks. International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications, 4(4), 1-10. doi:10.4018/jmcmc.2012100101Alrajeh, N. A., & Lloret, J. (2013). Intrusion Detection Systems Based on Artificial Intelligence Techniques in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, 9(10), 351047. doi:10.1155/2013/351047Hussain, S., Matin, A. W., & Islam, O. (2007). Genetic Algorithm for Hierarchical Wireless Sensor Networks. Journal of Networks, 2(5). doi:10.4304/jnw.2.5.87-97Hussain, S., Matin, A. W., & Islam, O. (2007). Genetic Algorithm for Energy Efficient Clusters in Wireless Sensor Networks. Fourth International Conference on Information Technology (ITNG’07). doi:10.1109/itng.2007.97Ferentinos, K. P., & Tsiligiridis, T. A. (2007). Adaptive design optimization of wireless sensor networks using genetic algorithms. Computer Networks, 51(4), 1031-1051. doi:10.1016/j.comnet.2006.06.013Jia, J., Chen, J., Chang, G., & Tan, Z. (2009). Energy efficient coverage control in wireless sensor networks based on multi-objective genetic algorithm. Computers & Mathematics with Applications, 57(11-12), 1756-1766. doi:10.1016/j.camwa.2008.10.036Nan, G.-F., Li, M.-Q., & Li, J. (2007). Estimation of Node Localization with a Real-Coded Genetic Algorithm in WSNs. 2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. doi:10.1109/icmlc.2007.4370265Saleem, K., Fisal, N., Abdullah, M. S., Zulkarmwan, A. B., Hafizah, S., & Kamilah, S. (2009). Proposed Nature Inspired Self-Organized Secure Autonomous Mechanism for WSNs. 2009 First Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems. doi:10.1109/aciids.2009.75Jabbari, A., & Lang, W. (2010). Advanced Bio-inspired Plausibility Checking in a Wireless Sensor Network Using Neuro-immune Systems: Autonomous Fault Diagnosis in an Intelligent Transportation System. 2010 Fourth International Conference on Sensor Technologies and Applications. doi:10.1109/sensorcomm.2010.24Ponnusamy, V., & Abdullah, A. (2010). Biologically Inspired (Botany) Mobile Agent Based Self-Healing Wireless Sensor Network. 2010 Sixth International Conference on Intelligent Environments. doi:10.1109/ie.2010.46Li, J., Cui, Z., & Shi, Z. (2012). An Improved Artificial Plant Optimization Algorithm for Coverage Problem in WSN. Sensor Letters, 10(8), 1874-1878. doi:10.1166/sl.2012.2627Sendra, S., Llario, F., Parra, L., & Lloret, J. (2014). Smart Wireless Sensor Network to Detect and Protect Sheep and Goats to Wolf Attacks. Recent Advances in Communications and Networking Technology, 2(2), 91-101. doi:10.2174/22117407112016660012Sendra, S., Granell, E., Lloret, J., & Rodrigues, J. J. P. C. (2013). Smart Collaborative Mobile System for Taking Care of Disabled and Elderly People. Mobile Networks and Applications, 19(3), 287-302. doi:10.1007/s11036-013-0445-zGarcia, M., Sendra, S., Lloret, G., & Lloret, J. (2011). Monitoring and control sensor system for fish feeding in marine fish farms. IET Communications, 5(12), 1682-1690. doi:10.1049/iet-com.2010.0654Sendra, S., Lloret, J., Rodrigues, J. J. P. C., & Aguiar, J. M. (2013). Underwater Wireless Communications in Freshwater at 2.4 GHz. IEEE Communications Letters, 17(9), 1794-1797. doi:10.1109/lcomm.2013.072313.131214Lloret, J., Sendra, S., Ardid, M., & Rodrigues, J. J. P. C. (2012). Underwater Wireless Sensor Communications in the 2.4 GHz ISM Frequency Band. Sensors, 12(4), 4237-4264. doi:10.3390/s12040423