ENERGY-SAVING METHOD IN WIRELESS SENSOR NETWORKS

Vladislava Harmash; Vladyslav Diachenko; Oleg Mikhal; Vasyl Znaidiuk

doi:10.26906/SUNZ.2025.2.054

Автор(и)

Vladislava Harmash
Vladyslav Diachenko
Oleg Mikhal
Vasyl Znaidiuk

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.2.054

Ключові слова:

безпровідна сенсорна мережа, енергоспоживання, карта Кохонена, машинне навчання, кластеризація, адаптивна маршрутизація, вузол

Анотація

Актуальність. Безпровідні сенсорні мережі характеризуються великою кількістю автономних вузлів, які повинні тривалий час працювати без заміни або підзарядки джерел живлення. Це ставить перед дослідниками і розробниками завдання пошуку ефективних методів енергозбереження, здатних суттєво продовжити період автономної роботи вузлів та забезпечити стабільну й надійну роботу всієї мережі. Об’єкт дослідження: процеси енергоспоживання та функціонування безпровідних сенсорних мереж. Мета статті: розробка методу багатоваріантного синтезу дискретноказуальних моделей елементарних функцій операцій керованих інформацією який розширить можливості проектування мало ресурсних пристроїв реалізації СЕТ-операцій для побудови криптографічних систем з подвійним управлінням процесом шифрування. Результати дослідження. Розроблено метод енергозбереження, що базується на модифікованих картах Кохонена. Запропонований підхід передбачає багатофакторну кластеризацію вузлів з урахуванням енергетичних параметрів, адаптивний вибір маршрутів передачі, регулювання режимів активності вузлів і онлайнове перенавчання карти. Висновки. Енергоспоживання вузлів залежить не лише від апаратної конфігурації, а й від способу організації обміну даними, обраної топології мережі, частоти передач та умов навколишнього середовища. Проблема енергетичного виснаження окремих вузлів є критичною, оскільки вона здатна спричинити фрагментацію або повний вихід мережі з ладу. Саме тому виникає потреба в динамічному, інтелектуальному управлінні, яке враховує як локальні, так і глобальні характеристики мережі.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1. V. Diachenko. Intellectual approaches to energy saving in wireless sensor computer networks. Control, Navigation and Communication Systems, vol.4, 2020. P.114-118. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.114

2. Surenther, K.P. Sridhar, Michaelraj Kingston Roberts. Maximizing energy efficiency in wireless sensor networks for data transmission: A Deep Learning-Based Grouping Model approach. Alexandria Engineering Journal, 2023. P. 53-65. https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.10.016

3. Mohammad Abdulaziz Alwadi. Energy efficient wireless sensor networks based on machine learning. University of Canberra, 2015. 123 p. https://doi.org/10.26191/eenc-j011

4. Diachenko, V., Liashenko, O., Mikhal, O., Ibrahim, BF., Koltun Y. Kohonen network with parallel training: Operation structure and algorithm. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering 8 (1),2019. P. 35 – 38. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2019/0681.22019

5. V. Diachenko, O. Mikhal. Perspectives of application of the advanced classical algorithm of Kohonen maps in distributed energy-critical sensor networks. Control, Navigation and Communication Systems, vol. 4, 2023. P.75-79. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.4.075