Distributed iterative cluster localization in wireless sensor networks

Abstract

Kablosuz algılayıcı ağları için dağıtık yinelemeli kümesel yerelleştirme algoritması geliştirdik. Bu algoritma büyük ağlara uygun bir şekilde dizayn edildiğinden, ağ içersindeki algılayıcı düğüm sayısının artışı düğümler üzerin-deki iş yükünü arttırmayacaktır. Her düğüm diğer komşuları ile iletişim kurarak bulunduğu sınırlı bir ortam içerisindeki diğer düğümlerden haber-dar olur ve bunları kendi kümesinde yereleştirebilmek üzere saklar. Şu ana kadar geliştirilen dağıtık yerelleştirme tekniklerinde düğümler sadece kendi kordinatlarını bulmak için işlemler yapıyorlardı, bizim sunduğumuz algoritma da ise düğümler kendi kordinatlarını kendileri hesaplayabilir veya başka düğümlerden bu bilgiyi elde edebilirler. Yerelleştirme yapan düğümlerin kendilerinden önce kendi kümeleri içerisindeki düğümleri yerelleştirdiklerini gördük. Bu da bize kordinat bilgilerini paylaşmanın yerelleştirmeye ne kadar çok yararlı olduğunu gösterdi. Kordinatların paylaşımı üzeri-ne olan bir yerelleştirme algoritması olduğundan, bir düğüm yerelleştirme aşamasına gelmeden önce kendi kümesi içersinde bulunan düğümlerin pozis-yon bilgilerini almış durumda olduğunu gösterdik. Mesajlaşma üzerine dayalı olan bir yerelleştirme tekniği olmasına rağmen, düğümler üzerindeki mesajlaşma yükünün makul seviyelerde olduğunu gördük.

We designed a distributed algorithm for iterative cluster localization. Because this algorithm is especially designed for large scale networks, increase in the number of sensor nodes has no inefficiency effect on sensor node performances. A node has the information regarding every node within some vertices which are in range of the node. In the presented techniques every node only focused on localizing itself, however in our algorithm every node can localize itself individually or they obtain localization information from other nodes. And we see that each node likely to localizes itself after it has localized other nodes in its cluster which obviously shows the contribution of coordinate sharing. Although our algorithm is mostly dependent on sharing information, we show the messaging overhead is quite reasonable.