RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR OBYEKTLARIDA QO’LLANILADIGAN SIMSIZ SENSORLI TARMOQLARIDA SUN’IY INTELLEKTNI QO’LLASH Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR OBYEKTLARIDA QO'LLANILADIGAN SIMSIZ SENSORLI TARMOQLARIDA SUN'IY INTELLEKTNI QO'LLASH 1Eshmuradov A.M, 2Xaytbayev A.F.

1,2Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi TATU https://doi.org/10.5281/zenodo.10729228

Annotatsiya. Ushbu maqolada simsiz sensor tarmog'ida klasterlash jarayonida sun'iy neyron tarmog'ini qo'llash jihatlari ko'rilgan. Buning uchun o'z-o'zini tashkil etuvchi (SOM) xaritalar qo'llanilgan. Eksperimental natijalar tavsiya etilgan g'oyaning oldingi (LEACH va LEA2C) lariga qaraganda xizmat muddatini oshirishga olib keladi.

Kalit so'zlar: Simsiz sensor tarmoq, klaster, tugun, LEACH, LEA2C, SOMxaritasi.

Аннотация. В данной статье рассмотрены аспекты применения искусственной нейронной сети в процессе кластеризации в беспроводной сенсорной сети. Для этой цели использовались самоорганизующиеся карты ^ОМ). Результаты экспериментов приводят к увеличению срока службы предложенной идеи по сравнению с ее предшественниками (LEACH и LEA2C).

Ключевые слова: Беспроводная сенсорная сеть, кластер, узел, LEACH, LEA2C, SOM

карта.

Abstract. This article discusses aspects of the use of an artificial neural network in the process of clustering in a wireless sensor network. Self-organizing maps (SOMs) were used for this purpose. The experimental results lead to an increase in the service life of the proposed idea compared to its predecessors (LEACH and LEA2C).

Keywords: Wireless sensor network, cluster, node, LEACH, LEA2C, SOM card.

SST - bu turli joylarda harorat, tovush, tebranish, bosim kabi fizik yoki atrof-muhit sharoitlarini birgalikda kuzatish uchun sensorlar yordamida fazoda taqsimlangan qurilmalardan iborat simsiz tarmoq tushuniladi. Ushbu kichik sensorli tugunlar simsiz tarmoqni yaratish va muayyan funktsiyalarni bajarish uchun belgilangan hududda osongina joylashtirilishi mumkin. Sensor tarmog'idagi har bir tugun odatda radio qabul qiluvchi yoki boshqa simsiz aloqa moslamasi, kichik mikrokontroller va quvvat manbai, odatda batareya bilan jihozlangan. Tarmoq bo'ylab energiyaning muvozanatli taqsimlanishi barcha hududlarda tugunlarning muvozanatli ishdan chiqishiga olib keladi va tarmoq qamrovining etishmasligini oldini oladi. Ko'pgina ilovalarda energiya tejash shuning uchun asosiy maqsaddir; ammo radio uzatish va qabul qilish uchun ajratilgan quvvatni oshirish radio diapazonini kengaytirishi, aloqani yaxshilash va tarmoq funksionalligini oshirishi mumkin.

SSTning ishlash muddatini ko'paytirish uchun ma'lumotlarni uzatish yo'llari yo'l bo'ylab umumiy energiya sarfi minimal bo'ladigan tarzda tanlanadi va marshrutlash protokollari deb ataladi. Ushbu maqolada o'z-o'zini tartibga soluvchi xaritalarning neyron tarmoqlaridan foydalangan holda (FSN) ishlash muddatini yaxshilashning yangi usuli taqdim etilgan. Maqolada LEACH-Centralized bilan chambarchas bog'liq bo'lib u tayanch stansiya tomonidan boshqariladigan klasterni shakllantirish usuli bo'lib, tugunlarning barcha energiyalari va pozitsiyalari haqida global bilimlarni talab qiladi. Shuningdek, bu protokol SOMga asoslangan klasterlash protokoli bo'lgan LEA2C protokoli bilan bog'liq. LEA2C ikki fazali usul yordamida klasterlarning optimal sonini qayta ishlaydi. SOMdan so'ng K-vositalari keladi va u LEACH kabi boshqa protokollarga nisbatan sezilarli yutuqlarni ko'rsatadi. Shuningdek maqolada (EBC-S) protokoli bilan chambarchas bog'liq bo'lib u faqat tugunlarning (koordinatalarning) topologik

yaqinligi asosida emas, balki har bir o'rnatish bosqichida ularning energiya darajasidan kelib chiqqan holda klasterni shakllantirishga qodir. Bundagi farq oldingi usul bilan tavsiya etilgan metodologiya shundan iboratki, u k-vosita bosqichidagi klasterlar sonini nazorat qila oladi, shuning uchun tarmoqning ishlash muddatini birinchi ishdan chiqqan vaqt nuqtai nazaridan uzaytirishi va butun tarmoqning ishlash muddati davomida tarmoq qamrovini kengaytirishi mumkin. Modellashtirish natijalari protokolning oldingilaridan (LEACH va LEA2C) ustunligini ko'rsatadi.Sensor tugunlaridan ma'lumotlarni olgandan so'ng, bosh klaster ma'lumotlarni bazaviy stansiyaga yuborishdan oldin ma'lumotlar hajmini kamaytirish uchun ma'lumotlarni yig'ishni ham amalga oshiradi.

1-rasm. Simsiz sensor tarmoqda klasterlash

Taklif etilayotgan algoritm

Taklif etilayotgan algoritmning ishi ketma-ket turlar guruhiga bo'lingan. Har bir guruh klasterni o'rnatish bosqichidan, so'ngra ma'lumotlarni uzatish bosqichidan boshlanadi. Xuddi shu klasterdagi har bir tugun o'z ma'lumotlarini shu klasterning bosh tuguniga uzatadi. Keyin har bir klaster bosh tuguni o'z klasteridagi boshqa tugunlardan olingan ma'lumotlarni jamlaydi va uni bazaviy stansiya (BS) ga uzatadi. BS barcha tarmoq tugunlarining energiya darajasi va holati haqida to'liq tushunchaga ega deb hisoblanadi. Yana bir muhim taxmin shundaki, sensor tugunlari bir hil, ya'ni ular bir xil qayta ishlash va aloqa imkoniyatlariga ega va ular ham boshlash uchun bir xil quvvatga ega. Har bir bosqich haqida quyidagicha tavsiflash mumkin:

Klasterni o'rnatish bosqichi:

Ikki bosqichli SOM klasterlash usulidan so'ng K-vositalari qo'llaniladi. Klasterlash uchun SOM ni tanlash, chunki u yuqori o'lchamli kirish ma'lumotlarining o'lchovliligini kamaytirishga va klasterlarni xarita ko'rinishida ko'rishga qodir bo'lganligi sababli amalga oshiriladi. SOMdagi kirish o'zgaruvchilari topologiyadagi har bir tugunning x va y mosligi va har xil turdagi ikkita o'zgaruvchidan foydalanilgandan beri ularning energiya darajasiga bo'lgan munosabatidir, shuning uchun avval uni normallashtirish kerak.

Shunday qilib, SOM uchun kirish matritsasi quyidagicha bo'ladi:

D =

- xd1

Xdmn-,

-Xd-mf

yd*

yd*

ydmc

(1)

Keyingi qadam og'irlik matritsasini aniqlashdir. Og'irlik matritsasini aniqlash uchun bazaviy stansiyasi tarmoqdagi eng yuqori energiyaga ega m tugunni tanlashi kerak, bu boshida barcha tugunlar uchun bir xil bo'ladi. Shunday qilib, vazn matritsasi quyudagicha bo'ladi:

E

1

E

E

n

E

max-

D =

xd1 xdm

Xdmax Xdmax

ydi . . ydi

ydmax ydmax

- En

(2)

O'rganish Evklid masofasini minimallashtirish orqali amalga oshiriladi. SOM n ta ma'lumotlar namunasini m ta xarita birligi klasterlariga joylashtiradi, bu keyingi bosqichga kirish bo'ladi. K-tasodifiy K ob'ektni klaster markazlari sifatida tanlashni bildiradi. Keyin bu klasterlar boshqa ob'ektlarga ularning markazlarigacha bo'lgan minimal Evklid masofasidan kelib chiqqan holda tayinlanadi. Har bir klasterning o'rtacha qiymati yangi markaz sifatida qayta hisoblab chiqiladi va operatsiya klaster markazlari o'zgarmaguncha davom etadi. Ushbu bosqichning oxirida tayanch stansiya klasterlarning optimal sonini va ularning a'zo tugunlarini biladi. Keyingi qadam, boshqa tugundan ma'lumotlarni qabul qilish, uni yig'ish va bazaviy stantsiyaga uzatish uchun mas'ul bo'lgan har bir klaster uchun mos bosh tugunlarni tanlashdir.

Klaster bosh tugunini tanlash bosqichi:

Bosh tugunni tanlashda uchta mezon hisobga olingan:

1- Maksimal energiya darajasiga ega sensor

2- BS ga eng yaqin sensor

3- Klasterning og'irlik markaziga (markazi) eng yaqin sensori.

Uzatish bosqichi:

Klasterlarni formatlash va ular bilan bog'langan klaster boshlarini tanlagandan so'ng u oddiy tugunlardan mos keladigan klaster boshlariga ma'lumotlar paketlarini yuborishga tayyor bo'ladi, so'ngra ushbu yig'ish funktsiyalarini qabul qilingan paketlarga qo'llaydigan kanal, so'ngra tayanch stantsiyaga xabarlarni yuboradi.

LEACH usulida bo'lgani kabi d masofaga k bit ma'lumotlarni uzatish uchun sarflangan energiya hisoblanadi:

k(Eelec +EfS d2 d < d0 uchun) ]

ET(k, d) =

[k (E,

elec

+ e.

mp

d4 d > d0) uchun)

(3)

Bu yerda Eelec- elektronikaning energiyasi

Efs va Emp - mos ravishda bo'sh joyni yo'qotish va ko'p yo'nalishli kanal modellari uchun kuchaytirgich energiya koeffitsientlari va k-bitli xabarni qabul qilish iste'mol qiladi ER(k) energiya esa quyudagicha aniqlanadi.

ER(k) = kEelec (4)

Shuningdek ma'lumotlarini agreirovaniyalash uchun energiya iste'moli esa quyudagicha aniqlanadi:

Eda = 5 nj/msg (5)

Har bir uzatish bosqichidan so'ng yangi turni hisoblanadi va klaster bosh tuguni aylanishi olinadi. Maqsad energiya darajasi o'xshash bo'lgan klasterlarni yaratish bo'lganligi sababli, tugunlarning o'zgaruvchan energiya darajasiga ko'ra, qayta klasterlash bosqichi uchun chegara bo'lishi kerak. Shunday qilib, qayta klasterlash uchun eng yaxshi vaqt GC tugunlarining energiyasi tanlagan chegaradan bir darajaga yoki foizga kamayishi bo'lishi mumkin; bu chegara energiya darajasi eksperimental tarzda aniqlanadi. Bu BMIda qayta klasterlashning birinchi bosqichi uchun dastlabki energiyaning 20%, keyingi vaqtlar uchun esa 5% kamayishi ishlatiladi.

E

E

1

m

E

max -

Modellashtirish va natijalar

Taklif etilgan algoritm MATLAB muhiti yordamida simulyatsiya qilingan va tekshirilgan. Yagona kvadrat SST joylashtirish maydonini (100 x 100 m2) amalga oshiramiz. Bazaviy stansiyasi qo'zg'almas va statsionar markaziy qurilma bo'lib, SST o'rnatilishini aniqlash doirasidan ancha tashqarida joylashgan.

2-rasm. Raundlar sonini zahiralangan energiyaga bog'liqligi

3-rasm. Turli tugun raqami bilan zahiralangan energiya. Xulosa

Maqolada SOM neyron tarmoqlari orqali energiyani boshqarish protokoli taklif qilindi. Ushbu protokol energiya darajalari va tugun koordinatalarini klasterlash kirish parametrlari sifatida ishlatadi. U SOM xarita birliklarining vazn vektorlari sifatida maksimal energiya darajasiga ega bo'lgan ba'zi tugunlardan foydalanadi. Klasterlash bosqichi ikki bosqichda, ya'ni SOM va K-means klasterlash usulida amalga oshiriladi. Shuningdek, taklif etilayotgan modelda

yakuniy bosqichda (k-o'rtacha faza) klasterlar sonini o'zgartirish natijaga katta ta'sir ko'rsatadi, boshqacha aytganda, LEA2C ga yaqin bo'lgan 20 ta klasterni tanlash va 10 ta klasterni tanlash taklif etiladi. Modellashtirish natijalari birinchi ishdan chiqqan vaqtni oshirish bo'yicha LEACHga nisbatan bu algoritmda 45% ustunligini ko'rsatadi, shuningdek 10 klasterdan foydalanish 20 klasterdan foydalanishga nisbatan 10% foyda beradi. LEACH orqali foydani ko'rsatadi tarmoqdagi zahiradagi energiya va keyin tugunlar sonining o'zgarishi faol tugunlar soniga to'g'ridan-to'g'ri proportsional bo'ladi.