Phát triển thuật toán điều khiển công suất cho mạng cảm biến không dây công nghiệp đa kết nối động
6 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.100.2024.12-21Từ khóa:
Mạng cảm biến không dây công nghiệp; Thuật toán điều khiển công suất; Lựa chọn cửa sổ; Thuật toán tối ưu hóa mức tối thiểu.Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình mạng cảm biến không dây công nghiệp đa kết nối động (DMC IWSN) nhằm nâng cao hiệu quả truyền dữ liệu trong xưởng sản xuất. Chúng tôi giới thiệu một thuật toán điều khiển công suất mới có tên là lựa chọn cửa sổ (WS), điều chỉnh công suất cảm biến dựa trên các giới hạn trên và dưới đã được xác định trước. Thuật toán này sẽ giảm công suất cảm biến khi vượt quá giới hạn trên, tăng công suất cảm biến khi thấp hơn giới hạn dưới và duy trì công suất cảm biến ổn định trong các giới hạn này. Chúng tôi so sánh hiệu suất của thuật toán WS, thuật toán Max-Min (MM) và trường hợp không điều khiển công suất dựa trên dung lượng của cảm biến yếu nhất và tổng dung lượng trong quá trình truyền dữ liệu đường lên. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán WS đạt hiệu suất cao nhất, trong khi thuật toán MM cũng đạt hiệu quả trong việc cải thiện dung lượng cảm biến trong mô hình DMC IWSN.
Tài liệu tham khảo
[1]. V. C. Gungor and G. P. Hancke, “Industrial Wireless Sensor Networks: Challenges, Design Principles, and Technical Approaches,” in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 56, no. 10, pp. 4258-4265, (2009). DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2009.2015754
[2]. Chen, Y., Lu, Y., Cheng, J., Liu, B., Liu, Y. “Distributed Power Control Algorithms for Wireless Sensor Networks”. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 98. Berlin, (2011). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-21765-4_40
[3]. D. Firmanda, S. Wasista and T. Harsono, “The intelligent energy harvesting management policies in wireless sensor networks with directional water-filling algorithm,” 2014 Electrical Power, Electronics, Communicatons, Control and Informatics Seminar (EECCIS), Indonesia, pp. 70-77, (2014). DOI: https://doi.org/10.1109/EECCIS.2014.7003722
[4]. Hung, C.-W.; Zhuang, Y.-D.; Lee, C.-H.; Wang, C.-C.; Yang, H.-H. “Transmission Power Control in Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Adaptive Data Rate”. Sensors, 22, 9963, (2022).
[5]. Lin, D., Wang, Q. “A game theory based energy efficient clustering routing protocol for WSNs”. Wireless Netw 23, 1101–1111, (2017). DOI: https://doi.org/10.1007/s11276-016-1206-2
[6]. Chincoli, M.; Liotta, A. “Self-Learning Power Control in Wireless Sensor Networks”. Sensors, 18, 375, (2018). DOI: https://doi.org/10.3390/s18020375
[7]. Bui Tien Anh, Do Thanh Quan, Pham Thanh Hiep, “Developing the max-min power control algorithm for distributed wireless body area networks”, AEU - International Journal of Electronics and Communications, Volume 158, ISSN 1434-8411, (2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.aeue.2022.154448
[8]. Samuele Zoppi, “Transmission Power Control for Remote State Estimation in Industrial Wireless Sensor Networks”, Electrical Engineering and Systems Science, (2019).
[9]. Hung, C.-W.; Zhuang, Y.-D.; Lee, C.-H.; Wang, C.-C.; Yang, H.-H. “Transmission Power Control in Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Adaptive Data Rate”. Sensors, 22, 9963, (2022). DOI: https://doi.org/10.3390/s22249963
[10]. D. Damodaram, “Power control management system model using wireless sensor network”, Measurement: Sensors, volume = 25, (2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.measen.2022.100639
[11]. Leelakrishnan, S., Chakrapani, A. “Power Optimization in Wireless Sensor Network Using VLSI Technique on FPGA Platform”. Neural Process Lett 56, 125, (2024). DOI: https://doi.org/10.1007/s11063-024-11495-2
[12]. D. M. King, B. G. Nickerson and W. Song, “Evaluation of ultra-wideband radio for industrial wireless control,” 2017 IEEE 38th Sarnoff Symposium, Newark, NJ, USA, pp. 1-6, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/SARNOF.2017.8080385
[13]. M. B. Majed, T. A. Rahman, O. A. Aziz, M. N. Hindia, and E. Hanafi, “Channel characterization and path loss modeling in indoor environment at 4.5, 28, and 38 GHz for 5g cellular networks”, International Journal of Antennas and Propagation, vol. 2018, pp. 1–14, (2018). DOI: https://doi.org/10.1155/2018/9142367
[14]. H. Q. Ngo, A. Ashikhmin, H. Yang, E. G. Larsson and T. L. Marzetta, “Cell-Free Massive MIMO Versus Small Cells,” in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 3, pp. 1834-1850, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2655515
[15]. Ghayoula et al, “Capacity and Performance of MIMO systems for Wireless Communications”, Journal of Engineering Science and Technology, vol. 7, pp.108-111, (2014). DOI: https://doi.org/10.25103/jestr.073.17
