スマート接続水中センサネットワークのためのフォールトトレラントバックアップクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Salami Abdulazeez Femi; Adedokun Emmanuel Adewale; Bello-Salau Habeeb; Sadiq Bashir Olaniyi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215146570136 整理番号：22P0298837

スマート接続水中センサネットワークのためのフォールトトレラントバックアップクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fault-Tolerant Backup Clustering Algorithm for Smart Connected Underwater Sensor Networks

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発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,エネルギー効率の良い階層的トポロジー意識クラスタ化ルーティング(EEHTAC)プロトコルを提案することによって,水中センサネットワークの貧弱なクラスタ形成と頻繁なクラスタヘッド(CH)故障問題を扱う。本論文では,EEHTAC操作のためにフォールトトレラントバックアップクラスタリング(FTBC)アルゴリズムとマルチパラメータクラスタ形成(MPCF)モデルを開発した。MPCFモデルは,効果的なクラスタリングプロセスを達成するために,多重パラメータを統合することによって,貧弱なクラスタ形成性能の問題に取り組む。FTBCアルゴリズムは,データ伝送における中断を避けるために頻繁なCH故障の問題に取り組む。MPCFモデルの性能を,正常,高故障,および高経路選定オーバヘッドネットワークシナリオを用いて評価した。この解析に用いた性能計量は,時間的トポロジー変動比(TTVR),CH負荷分布(CLD),およびクラスタ安定性(STB)である。得られた結果は,90秒のCH保持期間運転が,1ラウンドあたり,より良いCHデューティサイクルを達成し,MPCFプロセスを改善し,TTVR,CLD,およびSTBに対して,それぞれ,25.69%,55.56%,および60%の値を持つことを示した。FTBCベースのEEHTACの性能を,エネルギー平衡非等層クラスタリング(EULC)プロトコルと比較して評価した。この評価に採用された性能指標は,ルーティングオーバヘッド({Ω}),エンド遅延(ΔΨ),CH故障回復(CFR),CH故障検出(CFD),受信パケット(ε′′),およびエネルギー消費(ε′′)である。最良の得られた値を参照して,EEHTACは,EULC変異体に対して,それぞれ,58.40%,29.94%,81.33%,28.02%,86.65%,および54.35%の性能改善を示し,それらは,それぞれ,{Ω},{Δ},CFR,CFD,{θ},および{Σ}であった。得られた結果は,MPCFモデルがクラスタ形成性能に効率的であり,FTBCベースEEHTACプロトコルが既存のCBRプロトコルに対して効果的に機能できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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