Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ali Nourouzi Allayleh
Danışman: Ahmet Sertbaş
Özet:
Kablosuz algılayıcı ağlarının (KAA), kısıtlı radyo iletişim kapasitesi ve pek çok amaç için kullanılan ve kullanılmaya devam edecek olan kısıtlı programlama ile donatılmış çok sayıda algılama aygıtından oluşur. Kablosuz algılayıcı ağlarında bilgilerin algılayıcı devrelerinden baz istasyonuna transferini sağlayan kümeleme ve yönlendrime özellikle önemlidir. Ağdaki düşük güç enerji devreleri nedeniyle ağ ömrünü belirlemek için kullanılan en önemli unsurlardan biri enerjidir. Kablosuz algılayıcı ağlarının (KAA) gelişimi boyunca sürekli olarak zorlukla karşılaşılmış olup çok sayıda araştırmacı bu zorlukların üstesinden gelmeye çalışmıştır. Temel zorluklar arasında ağların enerji tüketimi, dayanıklılığı ve performansı yer almakta olup, bunlar araştırmacılar tarafından büyük ilgi görmüştür. Sorunları derinlemesine araştırdıkça, bu zorluklara neden olan parametrelerle ilgili daha ayrıntılı bir bakış açısı kazandık. Diğer bir deyişle, bunlar önemsiz ancak aynı zamanda da iyileştirilmesi halinde ağın geliştirilmesini ve zorlukların üstesinden gelinmesini sağlayabilecek etkili parametrelerdir. Bu bölüm tüm parametrelerin teknik bir bakış açısıyla ele almayı ve araştırmayı amaçlamakta olup önceki çalışmalar hakkında da genel bir rapor sunmaktadır. Ayrıca, KAA'lerin geliştirilmesi konusundaki faktörlerin ve yaklaşımların avantajları ve zayıf yönleri tartışılmaktadır. Çalışmada parametreler sınıflandırılırken, ağların farklı katmanlarını etkileyen süreçler sunuluyor. Bunun yanı sıra genel yöntemlerin bir karşılaştırması yapılırken, ilave tavsiyelerde bulunuluyor. Her bir karşılaştırma sonunda zorluklarla mücadele etmek ve ağları iyileştirmek için izlenecek en iyi yöntem sunuluyor. Bir ağda kullanılan düşük güç enerji devreleri nedeniyle, enerji kablosuz algılayıcı ağlarının (KAA'lerin) uzun ömürlü olmasında çok önemli bir rol oynuyor. Bu bölümde kablosuz algılayıcı ağlarında optimum enerji tüketimi sağlayan bir yönlendirme yöntemiyle ilgili ayrıntılara yer verilmiştir. Yüksek enerji verimliliğine sahip bazı routing protokolleri (LEACH, Direcred Diffusion, Gossiping, PEGASIS ve EESR) incelenmiştir. Yönlendirme protokolleri, uygulamaların ve genel olarak KAA 'lerin gereksinimlerini etkileyen çeşitli ölçütler bakımından karşılaştırıldı. Kablosuz algılayıcı ağları (KAA) için çok sayıda uygulama olduğu biliniyor ve bu çeşitlilik mevcut protokollerin ve özel parametrelerin geliştirmesin ihtiyacını doğuruyor. Öne çıkan bazı parametreler arasında tüm uygulamalarda kilit rol oynayan ağın ömrü ve yönlendirme enerji tüketimi yer alıyor. Doğrusal olmayan optimizasyon yöntemlerinden biri olan genetik algoritma ise büyük ölçekli uygulamalardaki verimliliği sayesinde ve son formülün operatörler tarafından değiştirilebilmesi nedeniyle görece olarak daha iyi bir seçenek oluşturuyor. Bu bölümde bir KAA'nin devre yerleştirme, ağ kapsama alanı, kümeleme ve veri toplama dahil tüm işlemsel aşamalarında kapsamlı bir iyileşme ortaya koymaya çalışılmakta olup yönlendirme ve uygulama bazlı KAA için ideal bir parametre setine ulaşmaya çalışılmaktadır. Genetik algoritma kullanarak ve NS'deki simülasyonların sonuçlarından hareketle belli bir form işlevine ulaşılmış, optimize edilmiş ve KAA'lerin tüm işlemsel aşamaları için özelleştirilmiştir. Son bölümlerde belirtildiği gibi algılayıcı ağlarıyla ilgili en önemli sorunlardan biri enerji tüketimini azaltmak ve ağ ömrünü arttırmaktır. Bu bölümde uygulama bazında parametrelerin önceliği konusunda bazı tanımlamalarda bulunuyoruz. Bu parametreler çok amaçlı sistemler için esnek bir şekilde düzenlenebilmektedir. En iyi performansa ulaşmak için GA ile geliştirdiğimiz matematiksel formülü kullanarak yeni bir yaklaşım sistemi sunuyoruz. Tüm olası yollar keşfedildikten sonra, sistem uygulama bazında öncelikleri belirtiyor. Son olarak umut vadeden sonuçlara ulaştığımız çalışmamızdan bazı sonuçlar sunuyoruz. Önceden var olan yönlendrime algoritmaları ve yardımcı modelimiz arasında bir karşılaştırma yapılmıştır. Simülasyon sonuçları sunulan yöntemlerin daha yüksek başarı oranı, verimlilik anlamında daha iyi performans gösterdiğini ve algılayıcı ağlarının ömrünü etkili bir şekilde arttırdığını göstermektedir.