The optimal value determination for energy gain of mme to me coding in wireless sensor networks = Kablosuz algılayıcı ağlarda mme'nin me kodlamaya göre enerji kazancının optimal değerinin belirlenmesi

Abstract

Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA'lar); çevresel olayları algılamak, veri toplamak ve kablosuz iletişim yoluyla bilgi paylaşmak için kullanılan bir teknoloji türüdür. KAA'lar genellikle küçük boyutlu ve düşük maliyetli algılayıcı cihazlardan oluşur ve çevre izleme, hava kalitesi ölçümü, akıllı tarım ve endüstriyel otomasyon vb. çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadırlar. Bu uygulamaların bazılarında algılayıcı düğümlerin enerji kaynağı olan pillerini değiştirmek veya şarj etmek mümkün değildir. Bu yüzden KAA'ların enerji verimliliği, bu tür ağların sürdürülebilirliği açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, enerji tüketimini optimize etmek ve ağın ömrünü uzatmak önemlidir. Çoğu algılayıcı düğüm sınırlı pil gücü ile çalıştığından enerji verimliliği kablosuz algılayıcı ağlarda (KAA'larda) önemli bir rol oynamaktadır. KAA'larda enerji verimliliğini arttırma; uzatılmış ağ ömrüne, azaltılmış bakım giderlerine ve iyileştirilmiş toplam başarıma yol açabilir. Uygun stratejileri ve teknikleri uygulayarak KAA'lar mevcut enerji kaynaklarının kullanımını maksimum ve enerji israfını minimum yaparak enerji kullanımını optimize edebilir. Enerji verimliliğine odaklanma, KAA'ların sürdürülebilir ve maliyet etkin çalışmasını sağlamak için esastır. Kablosuz algılayıcı ağların (KAA'ların) enerji verimliliği, işaret iletim yönteminden önemli ölçüde etkilenmektedir. KAA uygulamalarında işaret iletim tekniğinin seçimi; enerji tüketimi, iletim mesafesi, girişim, gürültü ve band genişliği verimliliğini içeren çeşitli faktörlerden etkilenir. Amaç, enerji korunumu ve başarım optimizasyonu arasındaki doğru dengeyi bulmaktır. Tezin giriş bölümünde algılayıcı düğüm donanımına ilişkin bilgi verildikten sonra KAA mimarisi açısından enerji verimliliği ele alınmaktadır. Bir kablosuz algılayıcı düğüm mimarisi; fiziksel, veri bağlantı, ağ, taşıma ve uygulama olmak üzere beş katmandan oluşmaktadır. Hata kontrolü, güvenilir veri iletiminden sorumlu olan veri bağlantı katmanında (data link layer) gerçekleştirilmektedir. Literatürde birçok kodlama algoritması mevcuttur ancak karmaşık kodlar iyi performans sağlamalarına rağmen daha fazla güç tüketmektedirler. Kısıtlı güç kaynaklarına sahip algılayıcı düğümlerden oluşan KAA'lar göz önünde bulundurulduğunda daha az karmaşık kodların tercih edilmesi gerektiği açıktır. Literatür taramasında bir sayısal haberleşme sisteminde kodlamanın yeri açıklandıktan sonra kanal kodlama ve kaynak kodlama tekniklerinden kısaca bahsedilmektedir. Tezin odağını oluşturan Minimum Enerji (ME) kodlama ve adından da anlaşılacağı gibi ME kodlamanın modifiye edilmiş bir versiyonu olan Değiştirilmiş Minimum Enerji (MME) kodlama teknikleri ile ilgili yapılan çalışmalara ikinci bölümde yer verilmektedir. ME (minimum enerji kodlama) ve MME (değiştirilmiş minimum enerji kodlama), enerji etkin veri iletimini başarmak için KAA'larda kullanılan iki kodlama tekniğidir. Bu kodlama teknikleri, KAA'larda işaret kodlama ve kod çözme süreçleri esnasında enerji tüketimini en aza indirmek ve böylece iyileştirilmiş enerji verimliliğine katkı sağlamak üzere tasarlanmıştır. Minimum Enerji (ME) kodlama, KAA'larda kodlama xxiv ve kod çözme süreçleri esnasında enerji tüketimini en aza indirmek için kullanılan bir tekniktir. ME kodlama, mesajdaki '1' bit sayısını en aza indirirerek enerji kazancı sağlamaktadır. ME kodlama algoritmaları, kodlama ve kod çözme işlemleri için gereken enerji miktarını minimuma indirmek için tasarlanmıştır. ME kodlamada yeni kod kelimesinin uzunluğu (LME), orijinal kod kelimesinden (L0) daha fazla olmasına (LME > L0) rağmen daha çok sıfır içermesi sayesinde enerji tasarrufu sağlamaktadır. '0' biti iletilirken güç kuvvetlendiricisi (power amplifier, PA) kapatıldığından ve ME kodlama ile '1'den çok '0' biti iletildiğinden toplam enerji tüketiminde kazanç elde edilmektedir. ME kodlama; kodlama şemasını optimize ederek bireysel algılayıcı düğümlerin enerji tüketimlerinin azaltılmasını, pil ömrünün arttırılmasını ve ağın daha uzun çalışmasını sağlamaktadır. Diğer yandan Değiştirilmiş Minimum Enerji (Modified Minimum Energy, MME) kodlama, Minimum Enerji (ME) kodlamanın geliştirilmişi olarak, enerji verimliliği bakımından kablosuz algılayıcı ağlara (KAA'lara) ek faydalar sağlamaktadır. MME kodlamanın enerji tasarrufunu iyileştirerek KAA'lara fayda sağladığı bazı yollar aşağıda verilmiştir. MME kodlama tekniği, kodlama ve kod çözme süreçleri sırasındaki enerji tüketimini daha fazla optimize etmek için ME kodlama üzerine inşa edilmiştir. MME kodlamadaki yeni kod kelimesinin uzunluğu ME kodlama ile aynıdır (LME=LMME). ME'den farklı olarak MME kodlama, her birinde gösterge biti bulunan alt çerçevelerden oluşmaktadır. Bu her bir alt çerçevenin başında bulunan gösterge biti, o alt çerçevede bir veya daha fazla yüksek bit ("1" biti) olup olmadığını göstermektedir. Gösterge biti 1 ise yüksek bit yok, gösterge biti 0 ise yüksek bit (en az bir tane "1" biti) var anlamına gelmektedir. Yüksek bit olmayan çerçevenin kodunun çözülmesine gerek olmaması sayesinde MME kodlama, kodlama şemasını iyileştirerek tek başına ME kodlamaya göre daha fazla enerji tasarrufu elde etmektedir. Bu, uzatılmış pil ömrüne yol açmakta ve ağın toplam enerji verimliliğini arttırmaktadır. Tezin üçüncü bölümünde ilk olarak bir genlik kaydırmalı anahtarlama (amplitude shift keying, ASK) modülasyonu olan OOK (On-Off Keying, Aç-Kapa Anahtarlama) modülasyonu anlatılmaktadır. Veri bitlerinin taşıyıcı sinyal varken (genellikle yüksek seviye) bit 1, taşıyıcı sinyal yokken (genellikle düşük seviye) bit 0 ile temsil edildiği, düşük veri hızlı kablosuz uygulamalar için tercih edilen bir sayısal modülasyon yöntemi olan OOK (On-Off Keying, Aç-Kapa Anahtarlama) modülasyonu anlatıldıktan sonra ME ve MME kodlama tekniklerinin işleyiş prensiplerinin ayrıntıları sunulmaktadır. ME ve MME kodlamada alım enerji kazancı, veri iletimi esnasında tasarruf edilen enerji miktarının bir ölçüsüdür. MME'nin ME'ye göre alım enerji kazancı, ME kodlamanın enerjisinin MME kodlamanın enerjisine oranıdır, aynı zamanda ME kodlamanın kod çözme süresinin MME kodlamanın kod çözme süresine oranı şeklinde de ifade edilmektedir. Bu denklemlerden bulunan sonuca göre alım enerji kazancı, sadece yüksek bit hızı (α) ve alt çerçeve uzunluğuna (Ls) bağlıdır. Analitik çalışmanın yer aldığı dördüncü bölümde, ilgili matematiksel ifadeler ışığında MME'nin ME kodlamaya göre alım enerji kazancı, yüksek bit hızının (α) 0.1-0.9 aralığındaki değerleri için enerji kazancının alt çerçeve uzunluğuna (Ls) göre değişimi grafiği ile gösterilmektedir. Elde edilen grafikte bütün α değerleri için MME kodlamanın ME kodlamaya göre alım enerji kazancının yüksek olduğu ancak bir maksimum noktaya ulaştıktan sonra azalmaya başladığı gözlenmektedir. Alt çerçeve uzunluğu (Ls) arttıkça alım süresi uzadığı için enerji kazancı düşmektedir. Yüksek bit hızının (α) daha küçük değerleri ile daha yüksek enerji kazancı elde edildiği görülmektedir. xxv Bu tezin amacı, herhangi bir yüksek bit hızı (α) için bu maksimum enerji kazancının elde edildiği alt çerçeve uzunluğunu ve sayısını benzetim veya deney yapmaksızın doğrudan belirlemektir. Optimal alım enerji kazancını veren alt çerçeve uzunluğu, optimal alt çerçeve uzunluğu (Lsopt) olarak tanımlanmakta ve matematiksel hesaplamalar sonucunda elde edilen bir denklem ile bulunmaktadır. Çalışmanın bir sonraki adımı olarak optimal alt çerçeve sayısı (Nsopt) da analitik olarak elde edilmektedir. Türetilen formüllerin doğruluğu yapılan analiz sonuçları ile desteklenmektedir. Yüksek bit hızının (α) 0.1 olduğu durumda en yüksek enerji kazancına ulaşıldığı için bu değerden elde edilen sonuçlar ayrıca irdelenmektedir. α = 0.1 için alt çerçeve uzunluğunun iki katına çıkarılmasıyla enerji kazancında sağlanan artış (31.92%) hem grafik hem de tablo ile sunulmaktadır. Bu tezde, kablosuz algılayıcı ağlarda (KAA'larda) kullanılan MME kodlamanın ME kodlamaya göre alım enerji kazancını maksimum yapan optimal alt çerçeve uzunluğu (Lsopt) ve optimal alt çerçeve sayısı (Nsopt) analitik olarak türetilmektedir. Verimli ve güvenilir kablosuz haberleşme sistemlerinin tasarımında yararı olabilecek; alt çerçeve sayısı, yüksek bit hızı ve alım enerji kazancı arasındaki ilişkiyi anlamaya yardımcı olan teorik bir yaklaşım ortaya konulmaktadır. Bu yöntem sayesinde herhangi bir yüksek bit hızı değeri için MME'nin ME'ye göre optimum enerji kazancının elde edilmesini sağlayan alt çerçeve sayısı benzetim veya deney gerektirmeksizin doğrudan belirlenebilmektedir. Bu sayede sistem tasarımındaki süre azaltılmakta ve tasarım süreci basitleştirilmektedir.

Energy efficiency is essential in wireless sensor networks (WSNs), as the majority of sensor nodes run on little battery power. Enhancing energy efficiency in WSNs can lead to extended network lifespan, reduced maintenance expenses and improved overall performance. By implementing appropriate strategies and techniques, WSNs can optimize energy usage, thereby maximizing the utilization of available energy resources and minimizing energy wastage. This focus on energy efficiency is essential for ensuring sustainable and cost-effective operation of WSNs. The manner of signal transmission has a considerable impact on the energy efficiency of wireless sensor networks (WSNs). In WSN applications, the choice of signal transmission technique is influenced by various factors, including energy consumption, transmission distance, interference, noise, and bandwidth efficiency. Finding the ideal balance between energy saving and performance enhancement is the objective. ME (minimum energy coding) and MME (modified minimum energy coding) are two coding techniques commonly employed in WSNs to achieve energy-efficient data transmission. These coding techniques are designed to minimize energy consumption during signal encoding and decoding processes, thereby contributing to improved energy efficiency in WSNs. Minimum Energy (ME) coding reduces the amount of energy required during the encoding and decoding operations in wireless sensor networks (WSNs). It provides a number of advantages that lower energy consumption and improve the overall energy efficiency of WSNs. ME coding algorithms are created to reduce the energy needed for encoding and decoding processes. By optimizing the coding scheme, ME coding reduces the energy consumption of individual sensor nodes, resulting in longer network operation and greater battery life. On the other hand, Modified Minimum Energy (MME) coding, as an enhancement to Minimum Energy (ME) coding, provides additional benefits to wireless sensor networks (WSNs) in terms of energy efficiency. Here are some ways in which MME coding benefits WSNs by improving energy savings. MME coding techniques built upon the principles of ME coding to further optimize energy consumption during encoding and decoding processes. MME coding delivers significantly larger energy savings than ME coding alone because of the coding scheme refinement. As a result, the battery life is increased, and the network's total energy efficiency is raised. This thesis presents an investigation into the optimal value determination for receive energy gain of ME to MME coding in wireless sensor networks (WSNs). First of all, OOK modulation is going to be described and then the operation of ME coding and MME coding is going to be investigated in detail. Their advantages and drawbacks are going to be examined. The optimal value for receive energy gain of MME to ME coding is going to be determined. The receive energy gain of ME to MME coding xxii depends on the rate of high bits (α) and subframe length (Ls). The lower the rate of high bits (α), the more energy is saved. There is an optimal pair for the value of the rate of high bits (α) and subframe length (Ls). In this thesis study, optimality is going to be investigated and analyzed mathematically. Besides, the optimal subframe length (Lsopt) and optimal number of the subframes (Nsopt) that maximize receive energy gain of MME coding relative to ME coding in wireless communication systems are derived analytically.