Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Image and Template Security for Palmprint Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Multi-Objective Optimization Approach for Lifetime and Coverage Problem in Wireless Sensor Network

verfasst von : Anil Kumar Sagar, D. K. Lobiyal

Erschienen in: Intelligent Computing, Networking, and Informatics

Verlag: Springer India

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Coverage in wireless sensor networks has been an area of interest in recent years. Energy efficiency is also very crucial factor to extend the lifetime of wireless sensor network. In wireless sensor network, main source of energy consumption is sensing and communication. In this paper, we model the coverage problem as multi-objective optimization problem for maximizing the lifetime of network and minimizing the energy consumption while keeping the coverage as a quality of service measure. The network lifetime maximization can be achieved by maximizing the number of cover sets while keeping the desired coverage fraction. We use NSGA-II an evolutionary multi-objective approach to solve this problem successfully.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Image Retrieval Using Fuzzy Color Histogram and Fuzzy String Matching: A Correlation-Based Scheme to Reduce the Semantic Gap
Nächstes Kapitel Evaluation of English-to-Urdu Machine Translation
Literatur
1.
Akyildiz, I.F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., Cayirci, E.: Wireless sensor networks: a survey. Comput. Netw. 38(4), 393–422 (2002)CrossRef
2.
Meguerdichian, S., Koushanfar, F., Potkonjak, M., Srivastava, M.B.: Coverage problems in wireless ad-hoc sensor networks. IEEE Inf. 3, pp. 1380–1387 (2001)
3.
Shih, E., Cho, S., Ickes, N., Min, R., Sinha, A., Wang, A., Chandrakasan, A.: Physical layer driven protocol and algorithm design for energy-efficient wireless sensor networks, In: Proceedings of the 7th International Conference on Mobile Computing and Networking, Rome, Italy, pp. 272–287 (2001)
4.
Deng, J., Han, Y. S.,. Heinzelman, W. B., Varshney, P. K.: Scheduling Sleeping nodes in high density cluster-based sensor networks, ACM/Kluwer mobile networks and applications, special issue on “energy constraints and lifetime performance in wireless sensor networks”. Mob. Netw. Appl. 10(6), pp. 825–835 (2005)
5.
Slijepcevic, S., Potkonjak, M.: Power efficient organization of wireless sensor networks. In: Proceedings of IEEE International Conference on Communication, Helsinki, Finland, pp. 472–476 (2001)
6.
Paul, S., Nandi, S., Singh, I.: A dynamic balanced-energy sleep scheduling scheme in heterogeneous wireless sensor network, ICON 2008. 16th IEEE International Conference, pp. 1–6, 12–14 Dec 2008
7.
Tian, Di., Georganas, Nicolas D.: A coverage-preserving node scheduling scheme for large wireless sensor networks. In: Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications, ACM, New York, USA, pp. 32–41 (2002)
8.
Martins, F.V.C., Carrano, E.G., Wanner, E.F., Takahashi, R.H.C., Mateus, G.R.: A hybrid multiobjective evolutionary approach for improving the performance of wireless sensor networks. Sens. J. IEEE 11(3), 545–554 (2011)CrossRef
9.
Tilak, S., Abu-Ghazaleh, N B., Heinzelman, W.: Infrastructure tradeoffs for sensor networks, In: 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications (WSNA’02), pp. 49–58 (2002)
10.
Xu, Y., Heidemann, J., Estrin, D.: Geography-informed energy conservation for ad hoc routing. In: Proceedings of the 7th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom’01), Rome, Italy, July 2001
11.
Zhang, H., Hou, J.C.: Maintaining sensing coverage and connectivity in large sensor networks, Technical Report UIUC, UIUCDCS-R- 2003-2351 (2003)
12.
Jia, J., Wu, X., Chen, J., Wang, X.: Exploiting sensor redistribution for eliminating the energy hole problem in mobile sensor networks. EURASIP J. Wirel. Commun. Netw. 1, 1–11 (2012)
13.
Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T.: A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. Evol. Comput. 6(2), 182–197 (2002)CrossRef
Metadaten
Titel
A Multi-Objective Optimization Approach for Lifetime and Coverage Problem in Wireless Sensor Network
verfasst von
Anil Kumar Sagar
D. K. Lobiyal
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer India
Buch
Intelligent Computing, Networking, and Informatics

Print ISBN: 978-81-322-1664-3

Electronic ISBN: 978-81-322-1665-0

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-1665-0_32