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01.08.2017 | Ausgabe 2/2019

Peer-to-Peer Networking and Applications 2/2019

Water rippling shaped clustering strategy for efficient performance of software define wireless sensor networks

Zeitschrift:
Peer-to-Peer Networking and Applications > Ausgabe 2/2019
Autoren:
Syed Bilal Hussian Shah, Zhe Chen, Fuliang Yin, Awais Ahmad
Wichtige Hinweise
This article is part of the Topical Collection: Special Issue on Software Defined Networking: Trends, Challenges and Prospective Smart Solutions Guest Editors: Ahmed E. Kamal, Liangxiu Han, Sohail Jabbar, and Liu Lu

Abstract

The routing protocols are the hot areas to manage the network quality-of-service (QoS), viz., energy consumption, lifetime, network design and packet overhead. Network optimization relies on different calibers of decision: to discuss the network parameters meticulously for overall network improvement. Thus several criteria are proposed which fixate on energy conservation, architecture design, etc. to implicitly or explicitly amend the network performance. We propose a novel strategy named as Water-Rippling Shaped Clustering (WARIS) is a hybrid approach applies to cluster the large-scale software define wireless sensor network, which resembles the shape of water rippling. Major achievements are improved cluster design, energy aware cluster head (CH) selection method and reducing re-clustering overhead. The centrally controlled layer design locally restricted clustered design, and then cluster member selection in WARIS gives better performance as compared to the other two state of the art competitors MCDA and EELBCRP. The to-and-fro message communication between the deployed nodes and BS for exchanging parametric values and making decisions makes this cluster design process lengthy. Load management is done during the process cluster size formation which improves the network performance. Performance simulations illustrate that WARIS is a better choice to implement over wireless sensor networks, predicated on energy consumption and set-up completion time.

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