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
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Implementation of a New Function for Preventing Short Reconnection in a WLAN Triage System Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Energy Balanced Load Distribution Through Energy Gradation in UWSNs

verfasst von : Ghazanfar Latif, Nadeem Javaid, Aasma Khan, Faisal Hayat, Umar Rasheed, Zahoor Ali Khan

Erschienen in: Advances in Internet, Data & Web Technologies

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

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

search-config
loading …

Abstract

Underwater wireless sensor networks (UWSNs) find applications in various aspect of life like the tsunami and earthquake monitoring, pollution monitoring, ocean surveillance for defense strategies, seismic monitoring, equipment monitoring etc. The sensor node consumes more energy and load distribution suffer from imbalance at long distance. In this paper, we present an energy balanced load distribution through energy gradation (EBLOAD-EG) technique to minimize the energy consumption in direct transmission. The proposed scheme aims to balance the load distribution among different coronas of network field. In this scheme, the numbers of sensor nodes are uniformly deployed in a circular network field and the sink is located at the center of network field. In EBLOAD-EG, the accumulated data is partitioned into data fractions like small, medium and large. Simulation results show that our scheme outperforms the existing scheme in terms of energy efficiency, balanced load distribution, stability period and network lifetime.

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 Optimized Energy Management Strategy for Home and Office
Nächstes Kapitel Routing Protocol with Minimized Load Distribution for UASNs
Literatur
1.
Akyildiz, I.F., Wang, P., Lin, S.-C.: SoftWater: software-defined networking for next-generation underwater communication systems. Ad Hoc Netw. 46, 1–11 (2016)CrossRef
2.
Ayaz, M., Abdullah, A.: Underwater wireless sensor networks: routing issues and future challenges. In: Proceedings of the 7th International Conference on Advances in Mobile Computing and Multimedia, pp. 370–375. ACM (2009)
3.
Azam, I., Javaid, N., Ahmad, A., Wadood, A., Almogren, A., Alamri, A.: Balanced load distribution with energy hole avoidance in underwater WSNs. IEEE Access 5, 15206–15221 (2017)CrossRef
4.
Latif, K., Javaid, N., Ahmad, A., Khan, Z.A., Alrajeh, N., Khan, M.I.: On energy hole and coverage hole avoidance in underwater wireless sensor networks. IEEE Sensors J. 16(11), 4431–4442 (2016)CrossRef
5.
Yu, H., Yao, N., Wang, T., Li, G., Gao, Z., Tan, G.: WDFAD-DBR: weighting depth and forwarding area division DBR routing protocol for UASNs. Ad Hoc Netw. 37, 256–282 (2016)CrossRef
6.
Zidi, C., Bouabdallah, F., Boutaba, R.: Routing design avoiding energy holes in underwater acoustic sensor networks. Wirel. Commun. Mobile Comput. 16(14), 2035–2051 (2016)CrossRef
7.
Li, Z., Yao, N., Gao, Q.: Relative distance based forwarding protocol for underwater wireless networks. Int. J. Distrib. Sensor Netw. 10(2), 173089 (2014)
8.
Kong, L., Ma, K., Qiao, B., Guo, X.: Adaptive relay chain routing with load balancing and high energy efficiency. IEEE Sensors J. 16(14), 5826–5836 (2016)CrossRef
9.
Coutinho, R.W.L., Boukerche, A., Vieira, L.F.M., Loureiro, A.A.F.: Geographic and opportunistic routing for underwater sensor networks. IEEE Trans. Comput. 65(2), 548–561 (2016)
10.
Liu, G., Wei, C.: A new multi-path routing protocol based on cluster for underwater acoustic sensor networks. In: 2011 International Conference on Multimedia Technology (ICMT), pp. 91–94. IEEE (2011)
11.
Yan, H., Shi, Z., Cui, J.-H.: DBR: depth-based routing for underwater sensor networks. In: Networking 2008 Ad Hoc and Sensor Networks, Wireless Networks, Next Generation Internet, pp. 72–86 (2008)
12.
Luo, H., Guo, Z., Kaishun, W., Hong, F., Feng, Y.: Energy balanced strategies for maximizing the lifetime of sparsely deployed underwater acoustic sensor networks. Sensors 9(9), 6626–6651 (2009)CrossRef
13.
Cao, J., Dou, J., Dong, S.: Balance transmission mechanism in underwater acoustic sensor networks. Int. J. Distrib. Sensor Netw. 11, 429340 (2015)
14.
Javaid, N., Shah, M., Ahmad, A., Imran, M., Khan, M.I., Vasilakos, A.V.: An enhanced energy balanced data transmission protocol for underwater acoustic sensor networks. Sensors 16(4), 487 (2016)CrossRef
15.
Ali, T., Jung, L.T., Faye, I.: End-to-end delay and energy efficient routing protocol for underwater wireless sensor networks. Wirel. Pers. Commun. 79(1), 339–361 (2014)CrossRef
16.
Yu, H., Yao, N., Liu, J.: An adaptive routing protocol in underwater sparse acoustic sensor networks. Ad Hoc Netw. 34, 121–143 (2015)CrossRef
Metadaten
Titel
Energy Balanced Load Distribution Through Energy Gradation in UWSNs
verfasst von
Ghazanfar Latif
Nadeem Javaid
Aasma Khan
Faisal Hayat
Umar Rasheed
Zahoor Ali Khan
Copyright-Jahr
2018
Buch
Advances in Internet, Data & Web Technologies

Print ISBN: 978-3-319-75927-2

Electronic ISBN: 978-3-319-75928-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-75928-9_22

Premium Partner

    Bildnachweise