Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/7896
Title: Kablosuz algılayıcı ağlarda belirsiz veri üretimi için gürbüz en iyileme
Other Titles: Robust optimization for uncertain data generation rate in wireless sensor networks
Authors: Kayhan, Ayşegül Altın
Gürel, Teslime
Keywords: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği
Industrial and Industrial Engineering
Issue Date: 2021
Publisher: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
Source: Gürel, Teslime. (2021). Kablosuz algılayıcı ağlarda belirsiz veri üretimi için gürbüz en iyileme. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Abstract: Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA), son zamanlardaki teknolojik yenilikler ile birlikte askeri, sağlık, çevre, afet yönetimi, habitat gözlemi gibi pek çok farklı alanda uygulanabilirlik özelliğine sahip olmasıyla göz önüne çıkan bir teknolojidir. Kablosuz Vücut Alan Ağları (KVAA) ise, yakın zamanda benimsenen ve hastaların sağlık koşullarının uzaktan izlenmesi gibi önemli sağlık uygulamalarında yaygın şekilde kullanılan özel bir KAA türüdür. KAA'larda genellikle çok sayıda algılayıcı düğüm, gözlemlenecek bölgeye rastgele saçılarak yerleştirildiğinden algılayıcı düğümlerin pillerinin değiştirilmesi veya yeniden şarj edilmesi pratikte anlamlı ve mümkün olmayabilir. Dolayısıyla da ağın enerji verimli kullanımını sağlamak, ağa dair temel beklenti uzun süre çalışması olduğundan çok önemlidir. KAA teknolojisinde karşılaşılan başka bir sorun ise literatürde trafik belirsizliği olarak belirtilmektedir. Bazı durumlarda algılayıcı düğümler veri üretimini olay-odaklı bir şekilde gerçekleştirmektedir. Bu demektir ki ölçüm yapılan ortamda bir olay gerçekleşirse veri üretimi söz konusu olur. Aksi durumda algılayıcılar bir nevi uyku durumuna geçerek enerji tasarrufu yaparlar. Bu sebeple iletilecek veri miktarı, önceden tam olarak bilinememediğinde ağ üzerindeki trafiğe dair belirsizliğe yol açmaktadır. Literatürde yer alan çalışmalarda belirsiz veri üretim miktarı genellikle ihmal edilmektedir, ancak bu ihmalin sonucunda ağın beklenen performansa ulaşması ve dolayısıyla etkin işleyişi tehlikeye atılmaktadır. KVAA bünyesindeki vücut algılayıcı düğümleri genellikle olay-odaklı ölçüm yapacak şekilde yapılandırılmaktadır. Bu tasarımlar, veri trafiğindeki belirsizlik ihmal edilerek yapıldığında hastaların sağlığını olumsuz yönde etkileyebilecek durumlara yol açabilmektedir. KAA teknolojisindeki ağ ömrü ve belirsiz veri üretim miktarı problemlerini ele almak için, bu çalışmada öncelikle her bir algılayıcının birim zamanda ölçeceği veri miktarının kesin olarak bilindiği varsayımıyla enerji verimli deterministik bir model sunulmaktadır. Ardından sensörlerin birim zamanda ölçtükleri veri miktarının farklı olabileceği öngörüsü ile gürbüz bir enerji verimli KAA tasarımı problemi ele alınarak olası üretim oranlarının, çokyüzlü bir küme ile ifade edildiği durum incelenmektedir. Çalışmada öncelikle yarı sonsuz programlama modeli sunulmaktadır. Daha sonra eşlenirlik kullanılarak sıkı bir formülasyon elde edilmektedir. Modellerin performansını karşılaştırmak amacıyla 1,75 m boyundaki bir erkek vücudu üzerine rastgele yerleştirilen farklı büyüklüklerdeki KVAA'lar üzerinde testler yapılmıştır. Yapılan test sonuçları değerlendirilerek veri üretim miktarındaki belirsizliğin KVAA performansına dair farklı metriklere etkisi incelenmiştir. Deterministik model ile elde edilen ağ ömrü süreleri, gürbüz model ile elde edilen ağ ömürlerinden daha iyi olmasına rağmen deterministik modeldeki ağ tasarımları veri belirsizliği altında zorlandığında gürbüz modelden daha kötü bir performans sergilediği gözlemlenmiştir.
Wireless Sensor Networks (WSNs) stand out with their applicability in many different areas such as military, health, environment, disaster management, habitat observation along with recent technological innovations. On the other hand, Wireless Body Area Networks (WBANs), is a special type of WSNs that has been recently adopted and is widely used in important health applications such as remote monitoring of patients' health conditions. As a large number of sensor nodes are scattered randomly to the area to be observed, replacing or recharging the batteries of the sensors may not be meaningful or possible in practice. That's why it becomes very important to ensure the energy-efficient use of the network because the main expectation from a network is to have it stay functional as long as possible. Another problem encountered in WSN applications is stated as traffic uncertainty in the literature. In some cases, sensor nodes generate data in an event-driven manner. This means that a sensor generates data only if an event occurs in its sensing region. Otherwise, the sensors save energy by going into a sleep state. For this reason, the amount of data to be transmitted is not known precisely in advance, which leads to traffic uncertainty. In the literature, uncetainty in data production rate is generally neglected. However, that deteriorates the performance of the network. Body sensor nodes within WBAN are generally configured to perform event-driven measurements. Neglecting the uncertainty in data traffic at the network design stage can lead to situations that may adversely affect the health of patients. In order to address network lifetime and uncertain data generation rate problems in WSN technology, we first present an energy-efficient WBAN design model where the data generation rate for each sensor is assumed to be known precisely. Then, under the prediction that the amount of data measured by sensors in unit time may differ, we introduce a robust energy-efficient WSN design model, where the set of applicable production rates is expressed with a polyhedral set. Initially, we have a semi-infinite programming model for which a tight formulation is obtained using duality. For the experimental tests, we use random instances generated based on a 1.75 m male body. We analyze the effect of uncertainty in data generation rates on WBAN performance with respect to different metrics . Even though the network lifetimes with the deterministic model are better than the ones with the robust model, it has been observed that the network designs in the deterministic model get worse than the robust model when faced with a challenging applicable scenario other than the expected one.
Description: YÖK Tez No: 691354
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=tqUiYt63sTQLTpozMJ92Qsp4GKhX4wCBVw-WZyEmOEpDr5WfwDB4U58pyak3qTga
https://hdl.handle.net/20.500.11851/7896
Appears in Collections:Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Industrial Engineering Master Theses

Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

106
checked on Aug 8, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.