Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 27 - Sayı: 2

İHA ağları için uyarlanabilir, dengeli ve enerji verimli bir kümeleme mekanizması

An adaptive, balanced and energy efficient clustering mechanism for UAV networks

Sayfa
220–228
Yayın Tarihi
2021-04-04
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada, insansız hava aracı sürüleri için uyarlanabilir, dengeli ve enerji verimli yeni bir kümeleme mekanizması önerilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İnsansız hava araçları(İHA), hem sivil hem de askeri olmak üzere birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Böylelikle bu ağlarda bulunan İHA’lara farklı görevler verilerek bu yetersizliğe çözüm önerisi sunulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada, insansız hava aracı sürüleri için uyarlanabilir, dengeli ve enerji verimli yeni bir kümeleme mekanizması önerilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İnsansız hava araçları ağı · Küme başı seçimi · Kablosuz algılayıcı ağlar

Özet

İnsansız hava araçları(İHA), hem sivil hem de askeri olmak üzere birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle sivil uygulama alanlarında hem ekonomiklik hem de kolay temin edilebilirlikleri sayesinde küçük ölçekli İHA'lar tercih edilmektedir. Ancak bu araçlar bazı uygulamalarda tek başına kullanıldığında yetersiz kalmaktadır. Mini İHA’lardaki bu yetersizlik çoğu durumda kısıtlı enerji ve taşıma kapasitesi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu soruna çözüm olarak birden fazla İHA’ların birleşmesiyle oluşturulan sürü İHA ağları önerilmiştir. Böylelikle bu ağlarda bulunan İHA’lara farklı görevler verilerek bu yetersizliğe çözüm önerisi sunulmuştur. Bu ağların birçok avantajları olmasıyla birlikte zorlukları da bulunmaktadır. Bu zorluklar sırasıyla enerji kısıtı, düşük güçlü ve kayıplı kablosuz haberleşme arayüzü ve düşük faydalı yük taşıma kapasitesi olarak karşımıza çıkar. Bu çalışmada, insansız hava aracı sürüleri için uyarlanabilir, dengeli ve enerji verimli yeni bir kümeleme mekanizması önerilmiştir.

Abstract

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are widely used in many fields, both civilian and military. Mostly mini UAVs are used in civilian applications which are preferred both in terms of affordability and availability. However, these vehicles are insufficient for some applications when they are used alone. This inadequacy is often observed in mini-UAVs having limited capacity in terms of energy storage and payloads. As a solution to this challenge, swarms of networked mini UAVs have been proposed. Thus, the UAVs in such networks are assigned with different tasks to accomplish the overall mission. While such UAV networks have many advantages, they also come with challenges. These challenges include limited on-board energy storage, low power and lossy wireless communication interface, and limited useful payload carrying capability. In this study, a new adaptive, balanced and energy efficient clustering mechanism has been proposed for such UAV networks.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GORMUS, S., KIRAN, H. E. (2021). İHA ağları için uyarlanabilir, dengeli ve enerji verimli bir kümeleme mekanizması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 27 - Sayı: 2, 220–228. https://ajindex.com/articles/117427

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Mcdonald AB. A Mobility-Based Framework for Adaptive Dynamic Cluster-Based Hybrid Routing in Wireless Ad Hoc Networks. Ph.D. Thesis, University of Pittsburgh, USA, 2000
  2. Ramanathan R, Martha S. "Hierarchically‐organized, multihop mobile wireless networks for quality‐of‐service support". Mobile Networks and Applications, 3(1), 101-119, 1998
  3. Sahingoz OK. "Mobile networking with UAVs: Opportunities and challenges". 2013 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Atlanta, GA, 28-31 May 2013
  4. Li X, Zhang T, Li J. "A particle swarm mobility model for flying ad hoc networks". 2017 IEEE Global Communications Conference, Singapore, 4-8 January 2017
  5. Newcome LR. Unmanned Aviation: A Brief History of Unmanned Aerial Vehicles. 1nd ed. Reston, VA, USA, American Institute of Aeronautics and Astronautics Inc., 2004
  6. Valavanis KP, Vachtsevanos GJ. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. 1st ed. Netherlands, Springer, 2015
  7. Scherer J, Yahyanejad S, Hayat S, Yanmaz E, Vukadinovic V, Andre T, Bettstetter C, Rinner B, Khan A, Hellwagner H. "An autonomous multi-UAV system for search and rescue". 2015 Workshop on Micro Aerial Vehicle Networks, Systems, and Applications for Civilian Use, Florence, Italy, 18 May 2015
  8. Saska M, Chudoba J, Přeučil L, Thomas J, Loianno G, Třešňák A, Vonásek V, Kumar V. "Autonomous deployment of swarms of micro-aerial vehicles in cooperative surveillance". 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, Orlando, FL, USA, 27-30 May 2014
  9. Saha HN, Das NK, Pal SK, Basu S, Auddy S, Dey R, Nandy A, Pal D, Roy N, Mitra D, Biswas S, Maity T. "A cloud based autonomous multipurpose system with self-communicating bots and swarm of drones". 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), Las Vegas, NV, USA, 8-10 January 2018
  10. Ruan L, Wang J, Chen J, Xu Y, Yang Y, Jiang H, Zhang Y, Xu Y. "Energy-efficient multi-UAV coverage deployment in UAV networks: A game-theoretic framework". China Communications, 15(10), 194-209, 2018
  11. Palan NG, Barbadekar BV, Patil S. "Low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol: A retrospective analysis". 2017 International Conference On Inventive Systems and Control, Coimbatore, India, 19-20 January 2017
  12. Sahingoz OK. "Networking models in flying ad-hoc networks (FANETs): Concepts and challenges". Journal of Intelligent & Robotic Systems, 74(1-2), 513-527, 2014
  13. Zang C, Zang S. "Mobility prediction cluster