[논문 리뷰] Whale Optimization Based Energy-Efficient Cluster Head Selection Algorithm for Wireless Sensor Networks

Ashwin Jadhav, T. Shankar|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 26.

Energy Efficient Wireless Sensor Networks참고 문헌 38인용 수 50

한 줄 요약

이 논문은 잔여 노드 에너지와 인접 노드 에너지의 합을 피트니스 함수로 사용하고 WOA-C를 기반으로 무선 센서 네트워크에서 에너지 인식 클러스터 헤드를 선택하는 클러스터링 방법을 제안하며 LEACH에 비해 수명, 에너지 효율성 및 안정성을 향상시켰음을 보인다.

ABSTRACT

Wireless Sensor Network (WSN) consists of many individual sensors that are deployed in the area of interest. These sensor nodes have major energy constraints as they are small and their battery can't be replaced. They collaborate together in order to gather, transmit and forward the sensed data to the base station. Consequently, data transmission is one of the biggest reasons for energy depletion in WSN. Clustering is one of the most effective techniques for energy efficient data transmission in WSN. In this paper, an energy efficient cluster head selection algorithm which is based on Whale Optimization Algorithm (WOA) called WOA-Clustering (WOA-C) is proposed. Accordingly, the proposed algorithm helps in selection of energy aware cluster heads based on a fitness function which considers the residual energy of the node and the sum of energy of adjacent nodes. The proposed algorithm is evaluated for network lifetime, energy efficiency, throughput and overall stability. Furthermore, the performance of WOA-C is evaluated against other standard contemporary routing protocols such as LEACH. Extensive simulations show the superior performance of the proposed algorithm in terms of residual energy, network lifetime and longer stability period.

연구 동기 및 목표

• 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송 에너지 손실을 줄여 에너지 효율성을 촉진한다.
• 라우팅 및 클러스터링 최적화를 위한 Whale Optimization Algorithm (WOA)을 이용한 클러스터 헤드 선택 방법을 개발한다.
• CH 선택을 안내하기 위해 노드 잔여 에너지와 이웃 노드의 에너지를 결합한 피트니스 함수를 도입한다.
• 네트워크 수명, 처리량, 에너지 효율성, 안정성 기간 등 지표로 WOA-C를 평가한다.

제안 방법

• WOA를 채택하여 최적의 클러스터 헤드(WOA-C)를 탐색한다.
• 노드의 잔여 에너지와 인접 노드의 에너지 합을 결합한 피트니스 함수를 정의하여 CH 선택을 안내한다.
• LEACH와 같은 표준 라우팅 프로토콜과의 시뮬레이션을 통해 WOA-C의 성능을 비교한다.
• 네트워크 수명, 에너지 효율성, 처리량, 안정성 기간을 평가하여 개선점을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 WOA가 에너지 인식 클러스터 헤드를 효과적으로 선택할 수 있는가?
• RQ2 LEACH에 비해 WOA-C가 네트워크 수명, 에너지 효율성, 처리량, 안정성 기간을 향상시키는가?
• RQ3 피트니스 함수에 잔여 에너지와 이웃 노_energy를 포함하는 것이 CH 선택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 일반적인 배치 시나리오에서 WOA-C가 전체 WSN 성능에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• WOA-C는 잔여 노드 에너지와 인접 노드 에너지의 합을 기반으로 한 피트니스 함수를 사용하여 에너지 인식 클러스터 헤드를 선택한다.
• 시뮬레이션 결과는 LEACH에 비해 잔여 에너지 유지가 우수하고 더 긴 네트워크 수명과 확장된 안정성 기간을 보인다.
• WOA-C는 평가된 시나리오에서 에너지 효율성과 처리량이 개선되었음을 보여준다.