Perceptually Important Points-Based Data Aggregation Method for Wireless Sensor Networks

يستهلك إرسال واستقبال البيانات معظم الموارد في شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs). تعد الطاقة التي توفرها البطارية أهم مورد يؤثر على عمر WSN في عقدة المستشعر. لذلك، نظرًا لأن عُقد المستشعر تعمل بالاعتماد على بطاريتها المحدودة ، فإن توفير الطاقة ضروري. يمكن تعريف تجميع البيانات كإجراء مطبق للقضاء على عمليات الإرسال الزائدة عن الحاجة ، ويوفر معلومات مدمجة إلى المحطات الأساسية ، مما يؤدي بدوره إلى تحسين فعالية الطاقة وزيادة عمر الشبكات اللاسلكية ذات للطاقة المحدودة. في هذا البحث ، تم اقتراح طريقة تجميع البيانات المستندة إلى النقاط المهمة إدراكيًا (PIP-DA) لشبكات المستشعرات اللاسلكية لتقليل البيانات الزائدة عن الحاجة قبل إرسالها إلى المحطة الاساسية. من خلال استخدام مجموعة بيانات Intel Berkeley Research Lab (IBRL) ، تم قياس كفاءة الطريقة المقترحة. توضح النتائج التجريبية فوائد الطريقة المقترحة حيث تعمل على تقليل الحمل على مستوى عقدة الاستشعار حتى 1.25٪ في البيانات المتبقية وتقليل استهلاك الطاقة حتى 93٪ مقارنة ببروتوكولات PFF و ATP.The transmitting and receiving of data consume the most resources in Wireless Sensor Networks (WSNs). The energy supplied by the battery is the most important resource impacting WSN's lifespan in the sensor node. Therefore, because sensor nodes run from their limited battery, energy-saving is necessary. Data aggregation can be defined as a procedure applied for the elimination of redundant transmissions, and it provides fused information to the base stations, which in turn improves the energy effectiveness and increases the lifespan of energy-constrained WSNs. In this paper, a Perceptually Important Points Based Data Aggregation (PIP-DA) method for Wireless Sensor Networks is suggested to reduce redundant data before sending them to the sink. By utilizing Intel Berkeley Research Lab (IBRL) dataset, the efficiency of the proposed method was measured. The experimental findings illustrate the benefits of the proposed method as it reduces the overhead on the sensor node level up to 1.25% in remaining data and reduces the energy consumption up to 93% compared to prefix frequency filtering (PFF) and ATP protocols