Dynamic coefficient-based cluster head election in wireless sensor networks

Abstract

Owing to the fact that the selection of cluster heads has a significanteffect on the lifetime of the network, many researches have proposedvarious cluster head election methodologies for cluster-based WSNs.Although recent studies have focused on adaptive approaches, in whichdifferent parameters are assembled under a function, the effect of theseparameters on cluster head election is not investigated in detail. In thispaper, initially, a small-scale dataset is constructed by evaluating thedeath of the first, the half and the last node in a cluster-based WSN usingthree popular cluster head parameters, including the remaining energyof the nodes, the intra-cluster communication cost and the number ofneighbours. In consideration of the results, a dynamically changeablecoefficient based adaptive cluster head election, DCoCH, is proposed.The coefficients of the cluster head election parameters show alterationwithin three different periods of the lifetime of the network. DCoCH iscompared with two recent adaptive based cluster head electionmethodologies for various WSN parameters and the results show thatDCoCH outperforms equivalent approaches for different values of thelocation of the base station, the size of the network, the number of thenodes, the initial batteries of the nodes and the distribution of the nodes.

Özet

Kümeleme tabanlı KAA’larda küme başının seçimi ağın yaşam süresi üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu için birçok çalışma farklı küme başı seçim yöntemi önermiştir. Her ne kadar son yıllarda yapılan çalışmalar birden çok parametrenin tek bir fonksiyon altında toplandığı adaptif yaklaşımlar önermiş olsa da bu parametrelerin küme başı seçimi üzerindeki etkisi detaylı araştırılmamıştır. Bu çalışmada, öncelikle, düğümlerin kalan enerjisi, küme içi iletişim maliyeti ve komşu sayısını içeren popüler küme başı seçim parametrelerini kullanan kümeleme tabanlı bir KAA için ilk, orta ve son düğüm ölümleri ölçülerek orta ölçekli bir veri kümesi oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre dinamik olarak değişken katsayı tabanlı adaptif küme başı seçim yöntemi, DCoCH, önerilmiştir. Küme başı seçim parametrelerinin katsayıları ağ yaşamının üç farklı zamanında değişiklik gösterir. DCoCH, iki adet güncel, adaptif küme başı seçim yöntemi ile KAA’nin birçok parametresi üzerinden karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, DCoCH’nin diğer yaklaşımlara göre farklı baz istasyonu konumları, ağ genişliği, düğüm sayısı, düğümlerin sahip olduğu ilk enerji seviyeleri ve düğüm dağılımları altında daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.