Sualtı kablosuz algılayıcı ağlarda Aloha tabanlı maliyet etkin ortam erişim protokolü

Abstract

Sualtı algılayıcı ağlar; okyanusta veri toplama, kirlilik izleme, okyanus örneklemesi gibi çok çeşitli uygulamalarla hızla gelişen bir araştırma alanıdır. En çok araştırılan alanlardan biri, birçok uygulamanın temelini oluşturan sualtı algılayıcı ağların kapsama alanıdır. Kapsama alanı genellikle bir ağın algılayıcı tarafından ne kadar etkin izlendiği ile ilgilidir. Su kirliliği başta olmak üzere, okyanus veya deniz bölgesinde ortaya çıkan başlıca problemler vardır. Sualtı kirliliği genel olarak asitleşmeye, plastik kalıntılara ve toksinlere sebep olmaktadır. Günümüzde bu kirliliğin belirlenmesi, insan gözetimli izleme süreci ile gerçekleştirilmektedir. Bu sebeple, kirliliğin oluşumunu tanımlamak için otomatik ve akıllı izleme sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. Önerdiğimiz benzetim modeli, su altındaki kirliliğin oluşumunu tanımlayan ve alarm veren akıllı algılayıcı tabanlı izleme sistemini tanımlamaktadır. Benzetim modelini tasarladığımız sistemin, maliyet açısından verimli olması için ortam erişim protokolü olarak Aloha seçilmiştir. Sistemin verimliliği benzetim modeli ile test edilerek mevcut insan gözetimi içeren izleme sürecinden daha kararlı, düşük maliyetli ve yönetilebilir olduğu gösterilmiştir. Algılayıcı ağ yükü 0 ile 6 arasında değiştiğinde, en yüksek başarım oranı 0,36 olarak ağ yükü 1 olduğunda elde edilmektedir. Gecikme değeri 0,14ms ile 0,16ms arasına yakın değerlerde değişirken, en düşük gecikme 0,15ms olarak benzetim süresinin ortalarında elde edilmektedir.

Underwater sensor networks; it is a rapidly developing area of research with a wide range of applications such as data collection in ocean, pollution monitoring and ocean sampling. One of the most researched areas is the coverage of underwater sensor networks, which are the basis of many applications. The coverage is usually related to how effectively a network is monitored by the sensor. There are major problems in the ocean or marine region, especially in water pollution. Underwater pollution generally causes acidification, plastic residues and toxins. Today, the determination of this pollution is carried out through a human surveillance monitoring process. Therefore, there is a need for an automatic and intelligent monitoring system to identify the formation of pollution. The proposed simulation model defines the intelligent sensor-based monitoring system that identifies and alarms the formation of underwater pollution. Aloha was chosen as the medium access protocol for the costeffective system in which we designed the simulation model. The efficiency of the system has been shown to be more stable, cost-effective and manageable than the monitoring process involving the existing human surveillance by testing with the simulation model. When the sensor network load increases from 0 to 6, the highest performance ratio is obtained as 0.36 when the network load is 1. The delay value changes between 0.14 ms and 0.16 ms, while the lowest delay is acquired as 0.15 ms in the middle of simulation duration.