Convex hull based trajectory design for mobile sink in wireless sensor networks

Abstract

Data collection through mobile sink (MS) is an efficient solution to solve hotspot or sinkhole problem which is usually caused by data collection using a static sink. In this paper, we propose an algorithm for designing a delay bound path for MS which is based on convex hull and therefore we refer it a concentric convex hull (CCH) algorithm. For a given set of sensor nodes, the CCH generates a set of convex hull as the potential paths and selects one of them as the final path for MS fulfilling certain optimising criteria. Unlike other existing techniques, the proposed technique does not use travelling sales person (TSP) tour. This, in turn, reduces the hop count and restricts the time complexity of the proposed technique to O(n 2) for n sensor nodes. We simulate the proposed algorithm, compare and analyse the results with some of the existing algorithms over diverse network performance metrics.

Modifying a method for direct data collection by a telecommunication aerial platform from nodes of wireless sensor networks

“…To build a flight route in a clustered network (between data collection points), studies were conducted on the effectiveness of heuristic algorithms proposed by researchers for WSN: the nearest neighbor [12], in a spiral [13], in squares FPPWR [14], СHIH [15].…”

“…However, in most papers [11][12][13][14][15][16][17], the calculation of the TAP flight route is considered only as a solution to the classic traveling salesman problem, although it is necessary to calculate the flight path and reduce the energy consumption of the nodes. This problem belongs to the NP-complex class.…”

“…In [14], the FPPWR (Fast Path Planning with Rules) cell algorithm does not take into consideration the parameters of the state of the nodes, does not minimize the energy consumption of the nodes. In [15], the algorithm of the convex shell CHIH (Convex Hull Insertion Heuristic) searches for the shortest TAP flyby route but does not consider the problem of minimizing the cost of energy. This set of iterative algorithms [11][12][13][14][15] is very similar and actually differs in the rule for choosing the next node in the algorithm for constructing a route.…”

“…In [15], the algorithm of the convex shell CHIH (Convex Hull Insertion Heuristic) searches for the shortest TAP flyby route but does not consider the problem of minimizing the cost of energy. This set of iterative algorithms [11][12][13][14][15] is very similar and actually differs in the rule for choosing the next node in the algorithm for constructing a route. For each of them, the length of the constructed route depends on the dimensionality of the network, its type, and location of nodes.…”

Модель Пошуку Траєкторії Польоту Телекомунікаційною Аероплатформою Для Збору Даних З Вузлів Кластеризованої Бездротової Сенсорної Мережі Військового Призначення

“…Результати кластеризації мережі (метод FOREL)Позначення: крапка -сенсорний вузол; коло з тонкою лінією -процес формування кластеру за алгоритмом FOREL; коло з товстою лінією -сформований кластер Побудова базового маршруту обльоту ТА. Базовий маршрут обльоту (його довжина бм L ) ТА від його початкового положення до кінцевого через точки збору даних (спочаткуцентри кластерів) може бути побудований одним з відомих алгоритмів пошуку найкоротшого шляху (вирішення задачі комівояжера)[4,[10][11][12][13][14]16]: повного перебору, лінійного цілісного програмування, гілок і граней, жадібні, евристичні (найближчого сусіда[4], за спіраллю[11], по клітинках площини (FPPWR, Fast Path Planning with Rules)[12], опуклої оболонки (СHIH, Convex Hull Insertion Heuristic)[14], побудова маршруту з обмеженням на кривизну маршруту для літакового типу ТА -задача Дубінса[10,13]) та ін. Задача комівояжера належить до класу NP-повних.…”