AHP-TOPSIS para el diseño de redes de sensores inalámbrica con topología tipo clúster con nodos sensores en tierra y nodo sumideros instalado en un vehículo aéreo no tripulado

AHP-TOPSIS for the design of wireless sensor networks in a cluster topology with sensor nodes on the ground and a sink node installed in an unmanned aerial vehicle

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Resumen

Las redes inalámbricas de sensores regularmente están formadas por numerosos nodos con baja capacidad de energía, comunicación, procesamiento y almacenamiento. El diseño de estas redes presenta desafíos relacionados con el consumo energético, latencia y modo de recolección de la información. La configuración de los nodos en clústeres y el uso de vehículo aéreo no tripulado como nodo recolector mejora el rendimiento energético de la red y facilita la recopilación de los datos. Sin embargo, se requiere de la selección de un nodo líder de clúster que concentre los datos recolectados por los otros nodos y los reenvíe al equipo móvil en el aire. El objetivo de este trabajo consiste en la selección del nodo líder de clúster que optimice el rendimiento de la red. Para la selección se aplica métodos de toma de decisiones multicriterio. Primero se emplea el proceso analítico jerárquico para identificar la prioridad de los criterios empleados en la toma de decisión. Posteriormente, se emplea la técnica para el orden de preferencia por similitud con la solución ideal para la selección del nodo líder. Como resultado se obtiene el vector de prioridades de los criterios: energía residual 56.51%; nivel de intensidad de señal recibida 27.2%, energía empleada en la transmisión 10.38%, y número de nodos vecinos 5.91%. Además, se propone el algoritmo para optimizar la selección del nodo líder en el clúster.

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Referencias

P. Bellavista, G. Cardone, A. Corradi, and L. Foschini, “Convergence of MANET and WSN in IoT urban scenarios,” IEEE Sensors Journal, vol. 13, no 10, pp. 3558-3567, 2013 doi:10.1109/ICE348803.2020.9122891 DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2013.2272099

J. Rueda, and J. Talavera, “Similitudes y diferencias entre Redes de Sensores Inalámbricas e Internet de las Cosas: Hacia una postura clarificadora,” Revista Colombiana de Computación, vol. 18, no 2, pp. 58-74, 2017 doi:10.29375/25392115.3218 DOI: https://doi.org/10.29375/25392115.3218

J. Gomez-Rojas, L. Camargo, and R. Montero, “Mobile wireless sensor networks in a smart city,” International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems, vol. 11, no 1, pp. 1-8, 2018 doi:10.21307/ijssis-2018-009 DOI: https://doi.org/10.21307/ijssis-2018-009

L. Camargo, J. Gomez-Rojas and M. Gasca, “La ciudad inteligente y la gestión de las TIC Caso de estudio: ciudad de Santa Marta. Santa Marta,” Editorial Unimagdalena, 2020. https://editorial.unimagdalena.edu.co/Editorial/Publicacion/4153 DOI: https://doi.org/10.21676/9789587463064

J. Rao, and S. Biswas, “Network-assisted sink navigation for distributed data gathering: Stability and delay-energy trade-offs," Computer Communications, vol. 33, no. 2, pp. 160-175, 2010 doi: 10.1016/j.comcom.2009.08.009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2009.08.009

L. Cañete, A. Soto, P. Olavarrieta and C. Alvarez, “Diseño de una tipología tipo clúster de prueba para IWSN estática basada en un algoritmo secuencial de optimización,” Trilogía: ciencia, tecnología y sociedad, vol. 24, no 1, pp. 103-113, 2012.

S. Nikhitha and M. Panda, “Optimal sensor data harvesting using a mobile sink,” Procedia computer science, vol. 143, no. 1, pp. 921-930, 2018. doi: 10.1016/j.procs.2018.10.343 DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.343

S. Chellappan, and N. Dutta “Mobility in Wireless Sensor Networks,” In Advances in Computers, vol. 90, no. 1, pp. 185-222, 2013. doi: 10.1016/B978-0-12-408091- 1.00003-8. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-408091-1.00003-8

C. Wang, F. Ma, J. Yan, D. De, and S. Das, “Efficient aerial data collection with UAV in large-scale wireless sensor networks,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 11, no. 11, pp. 286080. 2015. doi: 10.1155/2015/286080 DOI: https://doi.org/10.1155/2015/286080

P. Mitchell, J Qiu, H. Li and D. Grace, “Use of aerial platforms for energy efficient medium access control in wireless sensor networks,” Computer Communications, vol. 33. no. 4, pp. 500-512, 2010. doi: 10.1016/j.comcom.2009.10.015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2009.10.015

J. Neto, A. Boukerche, R. Yokoyama, D. Guidoni, R. Meneguette, J. Ueyama, and L. Villas, “Performance evaluation of unmanned aerial vehicles in automatic power meter readings,” Ad Hoc Networks, vol. 60, no. 1, pp. 11-25, 2017. doi: 10.1016/j.adhoc.2017.03.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2017.03.003

S. Pradhan, and K. Sharma, “Cluster head rotation in wireless sensor network: a simplified approach,” International Journal of Sensor and Its Applications for Control Systems, vol. 4, no. 1, pp. 1-10, 2016. doi: https://doi. org/10.14257/ijsacs. DOI: https://doi.org/10.14257/ijsacs.2016.4.1.01

K. Miranda, A. López-Jaimes, and A. Garcıa-Nájera, “Análisis multiobjetivo de la selección de lıderes en redes inalámbricas de sensores,” Research in Computing Science, vol. 134, no. 1, pp. 11-125, 2017 DOI: https://doi.org/10.13053/rcs-134-1-9

O. Gul and A. Erkmen. M. “Energy-efficient cluster-based data collection by a UAV with a limited-capacity battery in robotic wireless sensor networks,” Sensors, vol. 20, no. 20, pp. 5865, 2020. doi: 10.3390/s20205865 DOI: https://doi.org/10.3390/s20205865

W. Heinzelman, A. Chandrakasan and H. Balakrishnan, “Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks,” Proceedings of the 33rd International Conference on System Sciences (HICSS ‘00), 2000. doi: 10.1109/HICSS.2000.926982 DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2000.926982

O. Younis and S. Fahmy, “HEED: A hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 3, no. 4, pp. 366–79, 2004. doi: 10.1109/TMC.2004.41 DOI: https://doi.org/10.1109/TMC.2004.41

H. Okcu and M. Soyturk, “Distributed clustering approach for UAV integrated wireless sensor networks,” International Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, vol. 15, no. 3, pp. 106-120, 2014. doi: 10.1504/IJAHUC.2014.059912 DOI: https://doi.org/10.1504/IJAHUC.2014.059912

D. Kumar, T. Aseri, and R. Patel, “EEHC: Energy efficient heterogeneous clustered scheme for wireless sensor networks,” Computer communications, vol. 32, no. 4, pp. 662-667, 2009. doi: 10.1016/j.comcom.2008.11.025 DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2008.11.025

B. Khan, R. Bilal, and R. Young, “Fuzzy-TOPSIS based cluster head selection in mobile wireless sensor networks,” Journal of Electrical Systems and Information Technology, vol. 5, no. 3, pp. 928-943, 2018. doi: 10.1016/j.jesit.2016.12.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jesit.2016.12.004

D. Mehta and S. Saxena, “Hierarchical WSN protocol with fuzzy multi-criteria clustering and bio-inspired energy-efficient routing (FMCB-ER),” Multimedia Tools and Applications, vol. 81, no. 1, pp. 35083–35116, 2020. doi: 10.1007/s11042-020-09633-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-020-09633-8

A. Robles, A. Polo 20 A., & Ospino Castro, A. (2017). An Analytic Hierarchy Process Based Approach for Evaluating Renewable Energy Sources. International Journal of Energy Economics and Policy, 7(4), 38–47.

T. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Services Sciences, vol. 1, no. 1, pp. 83-98, 2008. doi: 10.1504/IJSSci.2008.01759 DOI: https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590

T. Saaty, “The Analytic Hierarchy and Analytic Network Measurement Processes: Applications to Decisions under Risk” European journal of pure and applied mathematics, vol. 1, no. 1, pp. 122-196, 2008. doi: 10.29020/nybg.ejpam.v1i1.6 DOI: https://doi.org/10.29020/nybg.ejpam.v1i1.6

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