Performance Analysis of ZigBee-Based Wireless Sensor Networks with Path-Constrained Mobile Sink(s)
Notice bibliographique
Résumé
In the wireless sensor network (WSN) literature, the use of a mobile sink is commonly viewed as one of the most successful means of load balancing as well as an effective defense against the so-called hot-spot phenomenon. The aim of this paper is to investigate the real-world applicability of the known theoretical benefits associated with the use of mobile sink(s). In particular, we examine the pros and cons of deploying path-constrained mobile sink(s) in IEEE 802.15.4 / ZigBee-based WSNs.The main contributions of this paper are as follows: First, analytically and through simulation, we demonstrate that in idealistic (zero-overhead) networks the use of a mobile sink does result in a more even distribution of routing load and longer network lifetime, as earlier suggested in the WSN literature. Moreover, in small- to medium- size zero-overhead WSNs, the outer-peripheral and the diagonal-cross trajectory appear to be more effective than other types of mobile-sink trajectories. Unfortunately, real-world networks, including ZigBee WSNs, are not zero-overhead - these networks employ special mechanisms that generate additional (overhead) traffic in order to manage congestion and node mobility. The results of our OPNET-base simulation study demonstrate that in IEEE 802.15.4 / ZigBee WSNs, once all of the overhead traffic is accounted for, the theoretical advantage of deploying a mobile- vs. deploying a static- sink completely disappears. Hence, for anybody contemplating the use of a mobile sink in ZigBee sensor networks, the minimization of protocol overhead may have to be the first course of action. In the last part of the paper, we introduce two simple mechanisms for reduction of mobility-related overhead in ZigBee WSNs. The presented simulation results suggest that with these mechanisms in place the superiority of mobile- over static- sink deployment can be regained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».