Reliable image transmission in wireless sensor networks for smart grid applications

Abstract

Akıllı Şebekelerin kablosuz sensör ağları üzerindeki hızlı gelişimi ile güvenilir görüntü ve video aktarımı daha zorunlu hale geldi ve kablosuz zorlu ortamlarda birçok zorlukla karşı karşıya kaldı. Görüntü verilerinin iletimi gürültü, parazit ve yol kaybı nedeniyle görüntü kalitesini düşüren bozulmalarla karşılaşabilir. Son yıllarda kablosuz sensör ağları tarafından sunulan hizmetlerin kalitesini artırmak için birçok çalışma yapılmış, hızla gelişen teknolojilerle Kablosuz Sensör Ağları üzerinden video ve ses ve görüntü içeren multimedya iletebildik. çeşitli alanlarda ve yerlerde özellikle Doğal Felaketlerin sürekli meydana geldiği yerlerde veya insanların 7/24 mevcut olmasının zor olduğu yerlerde, kablosuz algılayıcı ağ düğümlerinin veri toplamak ve göndermek için farklı algoritmalar kullandıkları söylenir. lavabo (uç düğüm) ve düğümler kablosuz bağlantı kullandığından ve bu düğümlerin konumu nedeniyle gürültüye çok eğilimli olduğundan, çok bozuk bir multimedya alabilir veya tüm veri paketlerini kaybedebiliriz, algoritmalarımızda nispeten yeni kullandık ve Reed Solomon algoritması gibi düzeltme algoritmalarını kullanmanın yenilikçi bir yolu, ancak daha düşük bir hata oranı elde edebileceğimiz uyarlanabilir bir yöntemle hızlı işlem sürelerinin yanı sıra WSN'lerin daha güvenilir veri aktarımı, daha fazla verimlilik ve ağ üzerinden veri aktarımının bütünlüğüne (kaynaktan tüketiciye) yardımcı olabilecek WSN'lerin her biri bir sensör düğümü sayısıBir radyo vericisi (TELOS), dahili anten, bir mikro denetleyici ve pil kaynakları gibi birden fazla bileşene sahip olun. WSN Uygulamaları algılama, veri işleme, toplama ve veri iletmedir. WSN'ler, zorlu ortamlarda çalışma yetenekleri nedeniyle uygulamaları izlemek için uygundur ve askeri savunma, afet yardımı, çevre izleme, biyolojik ve ticari uygulamalarda kullanılabilir ve diğer alanlarda geniş uygulama beklentileri vardır. WSN'lerin amacı, minimum hata oranı yüksek hızlı bağlantılarla sağlam bir bağlantı oluşturmaktır ve WSN'lerin kurulduğu ortamın gürültü, solma, yol kaybı, gölgeleme gibi yüksek miktarda parazit olabileceğinden başarılması zor olabilir. Generation-Side, Utility gibi akıllı şebeke uygulamalarında mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek ve Bit Hata Oranını (BER) en aza indirmek için, iletim kalitesini etkileyebilecek yansıma ve kırınım, iletimin kalitesini etkileyebilir. -Yan ve Talep Tarafı. Veri güvenilirliğini artırmak için kullanılan dijital sinyal işleme tekniği olan İleri Hata Düzeltme (FEC) gibi birçok Hata Düzeltme tekniği uygulanmıştır. FEC, alıcıya verilerin yeniden iletilmesini istemek için ters kanal olmadan hataları düzeltme yeteneği sağlar. Bu tekniklerde birbirlerinden farklı birçok algoritma kullanılmıştır, bu tekniklerin her birinin verimliliği kanalın kendisine göre birbirinden farklıdır. Bu makalede, bir Görüntünün Kablosuz Sensör Ağı üzerinden iletilmesi tartışılacak ve etkili uyarlamalı hata kontrol algoritması ile ReedSolomon (RS) gibi hata düzeltme tekniklerinin uygulanması önerilecek ve LQ-CMST yönlendirme protokolü ve çok kanallı programlama algoritması ile entegre edilecektir.Bu tezde, iletilen görüntülerin algısal kalitesini artırmak için iki hata düzeltme algoritmasının (Statik ve Uyarlanabilir RS) etkisini gösteririz. Burada, Statik Reed-Solomon (RS) kodlaması, alıcı tarafındaki hataları düzeltmek için iletilen bilgilere ek bitler kullanır. Statik RS'den farklı olarak, Adaptive RS, Reed-Solomon'ın, düğümler arasındaki mesafeye uyarlanabilir olarak algoritmanın hata düzeltme kodlarını ayarlayan türetilmiş bir sürümüdür. Çok sayıda simülasyondan elde edilen performans sonuçları, Uyarlanabilir RS'nin PSNR, BER ve Verim açısından Statik RS'den çok daha iyi performans sonuçları gösterdiğini göstermektedir. Akıllı Şebeke uygulamaları için uygulama katmanı algısal kalite gereksinimleri sağlamak için iyi bir adaydır.Anahtar Kelimeler: Akıllı Şebeke, Kablosuz Sensör Ağları, Çok Kanallı Iletişim, Görüntü Aktarımı, Uyarlanabilir Hata Kontrolü

With the rapid development of Smart Grids over wireless sensor networks, the reliable image and video transmission has become more imperative and faces many challenges in wireless harsh environment. Transmission of the image data may experience distortions that decrease the quality of the image due to noise, interference and path loss. In the recent years many studies have been conducted in order to improve the quality of services offered by the wireless sensor networks, with the technologies evolving rapidly, we were able to transmit multimedia including video and audio and images via Wireless Sensor Networks this service can be implemented in various areas and places especially in places where Natural Catastrophes occur constantly or remote places where it is hard for human to be 24/7 present, with that being said wireless sensor network nodes use different algorithms in order to collect and send the data to the sink (end node) and since the nodes uses wireless connection and is highly prone to noise due to the location of these nodes , we may receive a highly distorted multimedia or lose entire packets of data , in our algorithms we have used the relatively new and innovative way of using correction algorithms such as Reed Solomon algorithm but in an adaptive method where we can achieve a much lesser error rate as well as fast processing times Which in many ways can help with more reliable data transmission, more efficiency and Integrity of data transmission through the network (from the source to the consumer), WSNs have a Number of sensors, each sensor node Have multiple components as: a radio transmitter (TELOS), internal antenna, a micro-controller, and battery sources. The Applications of WSN are the sensing, data processing, gathering, and data forwarding. WSNs are suitable for monitoring applications for their ability to operate in harsh environments and can be used in military defense, disaster relief, environment monitoring, biological and commercial applications, and other fields have broad application prospects. The aim of WSN's is to create a robust connection with minimum error rate high speeds connections and that can be difficult to achieve since the environment in which the WSN's are installed may suffer from high amounts of interference such as noise, fading, path loss , shadowing, reflection and diffraction that may affect the quality of transmission , using a proper (Error Correction) technique is a necessity to achieve the best possible results and minimize the Bit Error Rate (BER) in the smart grid applications such as Generation-Side , Utility-Side and Demand-Side. Many Error Correcting techniques has been implemented such as Forward Error Correction (FEC) in which is digital signal processing technique used to enhance data reliability. FEC provides the receiver with the ability to correct errors without a reverse channel to request the retransmission of data. In these techniques many algorithms has been used which they are different from each other, the efficiency of each of these techniques differs from one another based on the channel itself. In this paper will discuss the transmission of an Image through a Wireless Sensor Network and applying error correction techniques such as Reed Solomon (RS) with the efficient adaptive error control algorithm is proposed and integrated with LQ-CMST routing protocol and multi-channel scheduling algorithm. In this thesis, we show the effect of two error correction algorithms (Static and Adaptive RS) in order to increase the perceptual quality of the transmitted images. Here, as Static Reed-Solomon (RS) coding utilizes additional bits to the information transmitted to correct errors at the receiver side. Unlike Static RS, Adaptive RS is a derived version of the Reed-Solomon that sets the error correction codes of the algorithm based on the distance between the nodes adaptively. Performance results obtained from numerous simulations indicate that the Adaptive RS exhibits much better performance results in terms of PSNR, BER, and Throughput than Static RS. It is good candidate for providing application layer perceptual quality requirements for Smart Grid applications.Keywords: Smart Grid, Wireless Sensor Networks, Multi-Channel Communication, Image Transmission, Adaptive Error Control