I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8 ,   p p .   302 ~ 308   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 0 . i1 . p p 302 - 3 0 8          30 2       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   S w a rm  Ba sed Cr o ss  La y er O pti m i z a tion  Protoco for WMS N         D ee pa li P a ra g   Adhy a pa k 1 ,   S ridha ra n   B ha v a ni 2 A pa rna   P ra deep   L a t ur k a r 3   1,   3 De p a rtm e n o f   E lec tro n ics   &   T e lec o m m u n ica ti o n ,   P ES ’s  M o d e rn   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   S a v it rib a P h u le  P u n e   Un iv e rsit y ,   P u n e ,   I n d ia   2 De p a rtme n o f   El e c tro n ics   &   Co m m u n ica ti o n ,   Ka rp a g a m   A c a d e m y   o f   Hig h e Ed u c a ti o n ,   Co im b to re ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Mar   3 1 ,   2 0 1 8       W irele ss   M u lt ime d ia  S e n so Ne tw o rk   ( W M S N)  is  c o m p rise d   o ti n y ,   lo c o st  m u lt im e d ia  d e v ice su c h   a v id e o   c a m e r a a n d   m icro p h o n e s.  T h e se   n e tw o rk c a n   tran sf e sc a lar  a we ll   a m u lt ime d ia  d a ta  in to   re a ti m e   a we ll   a n o n - re a l   ti m e   a p p li c a ti o n s.  Ho w e v e a d d it io n   of   su c h   d e v ice e x p o se s   a d d it i o n a c h a ll e n g e o n   b o t h   Qo S   a ss u ra n c e   a n d   e n e rg y   e ff icie n c y   f o r   e ff ici e n u se   o f   re so u rc e s.    T h is  p a p e p re se n ts  c ro ss   la y e b a se d   A n tS e n se Ne p ro to c o to   m e e v a rio u Qo S   re q u irem e n ts  su c h   a th ro u g h p u t,   ji tt e r,   li f e ti m e   a n d   p a c k e d e li v e r y   r a ti o   in   o rd e to   im p ro v e   n e tw o rk   li f e ti m e .   Cro ss   lay e ro u ti n g   p r o t o c o u ti li z e sc h e d u li n g   a lg o rit h m   a n d   A n tS e n se Ne p ro t o c o b u il d h iera rc h ica str u c tu re   a n d   a b le  to   u se   m u lt ip a th   ro u ti n g   p ro t o c o l.     S im u latio n   re su lt s h o w Cro ss   la y e b a se d   A n tS e n se Ne p ro t o c o l   o u t p e rf o rm A n S e n se   ro u ti n g   p ro to c o a n d   c ro ss   la y e ro u ti n g   p ro to c o l   in   term s o f   th ro u g h p u a n d   p a c k e d e li v e r y   ra ti o .     K ey w o r d s :   W MSN   An tSe n s e Net   Qo S     Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d ..   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Dip aliP ar ag A d h y ap a k ,     Kar p ag a m   U n i v er s it y ,   P o llach i M ain   R o ad ,   L   &   T   B y   P ass   R o ad   J u n ctio n ,   E ac h an ar i P o s t,  E ac h an ar i,    C o i m b ato r e,   T am i l N ad u ,   I n d ia    6 4 1 0 2 1 .   E m ail: a p ar n a. lat u r k ar @ m o d e r n co e. ed u . in       1.   I NT RO D UCT I O N   A d v an ce m e n i n   w ir eles s   s en s o r   n et w o r k   h as  s h if ted   f o c u s   f r o m   t y p ical  w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k   to   Mu lti m ed ia  s e n s o r   n et w o r k .   W ir eless   m u lt i m ed ia  s en s o r   n et w o r k   co n s i s t o f   s et  o f   lo w   co s t,  m u lti f u n ctio n al,   au to n o m o u s   s e n s o r s . T h m ai n   o b j ec tiv o f   w ir eless   s e n s o r   n et w o r k   i s   to   d etec t h e v en t   ( s en s in g )   an d   d ata   co m m u n icatio n   t h r o u g h   n o d co o r d in atio n   an d   co n s er v atio n   o f   en er g y   to   m a x i m ize  li f et i m e.   Ma j o r   ar ea   o f   ap p licatio n s   o f   W MSN  i s   v id e o   s u r v eilla n ce ,   tele m ed ici n an d   in   tr af f ic  co n tr o l.   I n tr o d u ctio n   o f   v id eo   an d   i m ag in g   d ata  h a s   r ev ea led   ad d itio n al  ch alle n g es  s u c h   as  b o u n d ed   d elay ,   p ac k et  lo s s ,   m i n i m u m   b an d w id t h ,   ac h iev ab le  d ata  r ate,   cr o s s   la y er co u p lin g   f u n ctio n alitie s   a n d   s tr ict   m u lti m ed ia  co m m u n icat io n   ti m co n s tr ain t s .   T h ese  p r o b le m s   ar es s en tiall y   ex a m i n ed   f o r   W MSN  in   o r d er   to   o p tim ize  th Qo S p ar a m e ter s   l ik d ela y ,   j itter ,   th r o u g h p u t a n d   p ac k et  lo s s .     I n   s en s o r   n et w o r k ,   Sen s o r   n o d es  co m m u n icate   w it h   ea ch   o th er   to   d etec ev en t s ,   ag g r eg ate  an d   p r o ce s s   d ata  d e p en d in g   o n   t h ap p licatio n ,   an d   to   tr an s m i th s en s ed   in f o r m atio n   to   t h b ase  s tatio n   b y   h o p p in g   t h d ata  f r o m   n o d to   n o d [ 3 ] .   T h s en s o r   n o d es  ar d ep lo y ed   eit h er   r an d o m l y   o r   ac co r d in g   t o   s tatis t ical  d is tr ib u tio n   w h ic h   i s   p r ed ef in ed ,   o v er   g eo g r ap h ic  r eg io n   o f   in ter est  ( R OI ) .   W ir eless   s en s o r   n et w o r k   co n s is t s   o f   v ar io u s   s e n s o r   n o d es  th at  ar u s ed   to   m o n ito r   an y   tar g e ar ea   lik f o r est  f ir d etec tio n   b y   o u r   ar m y   p er s o n   a n d   m o n ito r in g   a n y   i n d u s tr ial  ac ti v it y   b y   i n d u s tr y   m a n ag er   [ 4 ] .   W h en   n et w o r k   s ca les  u p ,   r o u tin g   b ec o m es  m o r ch al l en g i n g   an d   cr itical.   C ar ef u l   r eso u r ce   m an a g e m e n a n d   d eliv er i n g   t h co llected   m u lti m ed ia  d ata  in   W MSN   is   m o s i m p o r tan in   W MSN.   S w ar m   in telli g e n ce   b ased   r o u tin g   p r o to co ca n   b u s ed   f o r   ef f icien t   r eso u r ce   m a n ag e m e n t.   On o f   t h m o s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Tit le  o f m a n u s crip t is sh o r t a n d   clea r ,   imp lies   r esea r ch   r esu l ts   ( F i r s t A u th o r )   303   s u cc e s s f u s w ar m   i n tell ig e n c tech n iq u es  is   t h AC ( An co lo n y   o p ti m izatio n )   in   w h ich   An t s   u s e s   r ein f o r ce m en t le ar n i n g   to   f in d   th m o s t e f f icie n t p ath .   Mo s o f   t h e x is tin g   r o u t in g   p r o to co ls   f o llo w   t h tr ad i tio n al  la y er ed   p r o to co b u f o r   b etter   p er f o r m a n ce   a n d   ef f icie n t   co m m u n icatio n   in ter ac tio n   b et w ee n   t h d i f f er e n t   la y er s   a n d   th eir   in ter d ep en d en cie s   ca n n o t   b n eg lec ted .   C r o s s   la y er   p r o to co is   o n o f   t h b est   s o l u ti o n   to   i m p r o v t h n et w o r k   e f f icien c y   a n d   its   li f et i m i n   ter m s   o f   Qo S p ar a m ete r s .   T h is   p ap er   p r o p o s es  A n b ased   Qo aw ar cr o s s   la y er   o p tim izatio n   p r o to co l.  A n tSe n s e Net  r o u tin g   p r o to co l is in tr o d u ce d   to   s atis f y   t h Qo m etr ics   w h ile  cr o s s   la y er   s c h e m ex p lo it s   t h i n ter d ep en d en ce   o f   t h e   la y er   in   o r d er   to   i n cr ea s n etw o r k   li f eti m e. T h Net w o r k   s i m u lato r   h elp s   th d ev elo p er   to   cr ea te  an d   s im u lat e   n e w   m o d els   o n   a n   ar b itra r y   n et w o r k   b y   s p ec i f y in g   b o t h   t h b e h av io r   o f   t h e   n et wo r k   n o d es  a n d   t h e   co m m u n icatio n   ch a n n els.  I t   p r o v id es  v ir tu a en v ir o n m e n t   f o r   an   as s o r t m e n o f   d esira b l f ea t u r es  s u c h   a s   m o d eli n g   n et w o r k   b ased   o n   s p ec if ic  cr iter ia  an d   an al y zi n g   it s   p er f o r m an ce   u n d er   d if f er en s ce n ar io s   [ 9 ] .   Hen ce   Net w o r k   S i m u lato t2   ( N S2 )   is   u s ed   as a   s i m u lato r   w h i l d o in g   ex p er i m en ta tio n .     T h r em ai n d er   o f   t h is   p ap er   i s   o r g an ized   as  f o llo w s Sectio n   2   p r o v id es  b r ief   r ev ie w   o f   t h r elate d   w o r k .   I n   s ec tio n   3   C r o s s   la y er   b ased   An tSe n s eNe t p r o to co l i s   p r esen ted .   Sectio n   4   d is cu s s es th r es u lt s   an d   i n   s ec tio n   5   co n cl u d in g   r e m ar k s   ar p r esen ted .       2.   R E L AT E WO RK   I n   w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k s   m o s r o u ti n g   p r o to co ls   co n s id er   en er g y   s a v in g   as  t h m ai n   o b j ec tiv e.   B u d u to   ad d itio n   o f   au d io ,   v id eo   an d   i m a g i n g   s en s o r s   ad d itio n al  ch alle n g e s   ar ex p o s ed .   L u is   C o b o ,   Qu i n ter o   an d   Sa m u el   h a v p r o p o s ed   an b ased   r o u ti n g   p r o to co f o r   W MSN.   Her t h e y   h av u s ed   a n b ased   m u lti  Qo S   r o u ti n g   m e tr ic.   I i s   s tated   t h at  th i s   al g o r ith m   h a s   b etter   co n v er g e n ce   a n d   p r o v id es  b etter   Qo f o r   m u ltip le  t y p e s   o f   Qo S.[ 1 ]   A b az ee d   an d   Sa lee m h a v p r o p o s ed   th at  i m p r o v ed   AC to   s ea r ch   f o r   b est p at h   t h at  ar s at is f ied   w i th   m u lti m ed ia  tr af f ic  r eq u ir e m e n t.  T o   m a k b est  d ec is io n   t h w ei g h ta g is   g iv e n   to   en er g y   co n s u m p tio n   an d   q u eu i n g   d ela y .   A M AC   la y er   d y n a m ic  d u t y   c y cle  ass i g n m en is   p r o p o s ed   to   s atis f y   its   g o als.  R es u lt  s h o w s   th at  it  h as a c h iev ed   b ette r   d eliv er y   r atio   an d   en er g y   co n s u m p tio n   h as b ee n   r ed u ce d .   [ 2 ]   I n   C R W MSN   p r o p o s ed   b y   Z a r Ha m id ,   Fais al   B ash ir   an d   J ae   Yo u n g   P y u n   m a n y   c h alle n g es  r ela ted   to   d ela y   an d   er r o r s   ar p r ese n ted .   T h p r o to co u s es  r o u ti n g   m etr ic   b ased   p ac k et  s e r v ice  ti m e,   c h an n e u tili za t io n ,   h o p   co u n a n d   e n e r g y   o f   n o d e.   R es u lt s   s h o w s   t h at  e n d   to   en d   p ac k e late n c y   h as  b ee n   d ec r ea s ed   an d   th r o u g h p u t o f   t h s y s te m   i s   in cr ea s ed .   [ 5 ]     Ma tteo C esa n a,   Nestro T ig lao ,   J o s M. ,   P etia T o d o r o v h as  p r esen ted   th m a in   c h ar ac te r is tics   a n d   r eq u ir e m en ts   o f   r ea t i m e   m u l t i m ed ia  m o n i to r in g   ap p licatio n s   an d   th e n   h i g h lig h ted   k e y   r es ea r ch   d ir ec tio n s .   I t   is   s u g g ested   t h at  ap p licatio n   c en tr ic  cr o s s   la y er   o p ti m iza tio n   is   ess e n tial  to   ac h ie v th r eq u ir ed   Qo in   m o s en er g y   ef f icie n w a y . [ 6 ]   I s la m   A l m al k a w i,  Ma n el Z ap aa   an d   J am a A l - Kar ak h as   ex p lo ited   th h ier ar ch ical  s t r u ctu r o f   p o w er f u cl u s ter   h ea d s   a n d   th o p ti m ized   m u ltip le  p ath s   alo n g   w i th   th ad ap ti v s c h e d u lin g   to   s u p p o r r eliab le,   h ig h   th r o u g h p u t a n d   en er g y   ef f icie n m u lti m ed ia  tr an s m i s s io n   i n   W MSN.   C o r r elatio n   ch ar ac ter i s tics   an d   f u n ctio n alitie s   b et w ee n   t w o   la y er s   h a v b ee n   ex p lo ited   to   m a x i m ize   th n et w o r k   p er f o r m a n ce   w it h   m in i m u m   en er g y   co n s u m p t io n .   [ 7 ]   An   An t   b ased   p r o to co l d esig n ed   f o r   W MSN  i s   AS A T   ( An   a n t b ased   s er v ice   a w ar r o u ti n g   alg o r i t h m   f o r   W MSN  is   p r esen ted   b y   Y.   Su n ,   L u i,  T u n g .   T h is   p r o to co d ef in e s   th r ee   d i f f er e n p ar a m eter s   o f   s er v ices  a s   ev en t   d r iv e n ,   d ata  q u er y   an d   s tr ea m   q u er y   s er v ice s .   A S AR   ac h ie v es  b etter   p er f o r m an ce   in   ter m s   o f   b etter   co n v er g e n ce   a n d   p r o v id es b etter   Qo S f o r   m u lt ip le  t y p es o f   s er v ices.  [ 8 ]       3.   CRO SS   L AYER E A ntSens eNe t   P RO T O CO L     An b ased   cr o s s   la y er   r o u t in g   p r o to co is   i m p le m e n te d   to   o p tim ize  t h Qo p a r a m eter s .   An tSe n s e Net  p r o to co is   h ier ar ch ical  p r o to co b ased   o n   an co lo n y   o p ti m izatio n   p r o to co l.  An Se n s N et   alg o r ith m   i s   d iv id ed   i n to   th r e s tep s I n   f ir s s tep   it   clu s ter s   th n o d es  i n   co lo n ie s .   T h en   it  f i n d s   t h r o u te   b et w ee n   clu s ter s   t h at  m ee t h r eq u ir e m e n ts   a n d   last l y   i f o r w ar d s   n e t w o r k   tr af f ic  o v er   th p r ev io u s l y   d is co v er ed   r o u te.         W MSN  Mo d el:  Net w o r k   is   cr ea ted   w it h   m u l ti m ed ia  s e n s o r   n o d es  w it h   th r ee   t y p es  o f   s e n s o r s   in cl u d in g   au d io ,   v id eo   an d   te m p er at u r s e n s o r   n o d es   Net w o r k   s i m u la to r   2   is   u s ed   t o   d ev elo p   an d   s i m u late  th p er f o r m an ce   o f   t h An b ased   C r o s s   la y er   p r o to co l.   T h r o u g h p u t,  lif eti m e,   j i tter   an d   p ac k et  d eliv er y   r atio   ar u s ed   as  th p er f o r m an ce   m ea s u r es  to   ev alu a te  th p er f o r m a n ce .   T h f o llo w i n g   a s s u m p t io n s   ar m ad f o r   th i s   s en s o r   n et w o r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 8   :   3 0 2     3 0 8   304   a.   No d es a r r an d o m l y   p lace d   an d   u n i f o r m l y   d is tr ib u ted   o v er   t h t w o   d i m e n s io n al  p lan e.   b.   Sen s o r   n o d es  a n d   s in k   b o th   ar n o m o b ile.   c.   T h er ar th r ee   ty p es o f   s en s o r   n o d es: Au d io ,   Vid eo   an d   s ca lar   ( T em p er atu r s e n s o r   n o d es).   d.   I s o tr o p ic  p r o p ag atio n   m o d el  is   f o llo w ed   f o r   co m m u n icatio n   b et w ee n   th n o d es.   e.   No d es a r u n a w ar o f   t h eir   lo ca tio n .   On ce   n et w o r k   is   cr ea t ed   w i th   m u lti m ed ia  s en s o r s   n o d es,  t h e n   t h n et w o r k   is   p ar titi o n ed   in to   clu s ter s . C l u s ter i n g   p r o ce s s   is   f u ll y   d is tr ib u ted   a m o n g   all  s e n s o r   n o d es .   C l u s ter i n g   al g o r it h m   ai m s   to   ac h iev e   s av i n g   o f   n et w o r k   r eso u r ce s   b y   s elec ti n g   th n o d es  w h i ch   ar r ich   in   r eso u r ce s   als o   en s u r es  n et w o r k   co n n ec ti v it y   r es u lti n g   i n   m ax i m izi n g   n et w o r k   l if et i m e.   I n   o r d er   to   f o r m   th cl u s ter ,   ea ch   n o d n ee d s   to   ca lcu late  th p r o b a b i lit y   an d   p h er o m o n v alu o f   it s   o w n .   Av ailab le  m e m o r y   o f   n o d an d   r em ai n i n g   e n er g y   o f   n o d is   u s ed   to   co m p u te  th p h er o m o n v al u o f   th n o d e .   d o u b le   r n o d e_ - >e n er g y _ m o d el( ) - >e n er g y ( )   n o d e_ - >e n er g y _ m o d el( ) - >in itiale n er g y ( ) ;     p h er o m o n e_   p o w ( m a( ) , a)   *   p o w ( r e, b ) ;       T ab le  1 .   Netw o r k   P ar a m eter s   t o   s i m u late  R o u ti n g   Me c h a n is m                                               On ce   p h er o m o n v al u is   co m p u ted   t h en   i is   b r o ad ca s ted   a m o n g   all  o f it s n eig h b o u r   w it h   th h ello   m es s ag e .   Ne ig h b o u r   n o d es r ec eiv t h p h er o m o n v al u a n d   s to r es in   i ts   n ei g h b o r   tab le   a n d   th p r o b ab ilit y   o f   th n o d is   esti m ated   as  th e   r atio   b etw ee n   o w n   p h er o m o n e/to tal  p h er o m o n v al u o f   its   n ei g h b o r .   A f ter   ca lcu lati n g   p r o b ab ilit y   v al u o f   th n o d e,   ea ch   n o d in itiate d   to   f o r m   cl u s ter   b y   in v o k i n g   clu s ter i n g   f u n ct io n I w ill  c h ec k   th p r o b ab ilit y   v alu o f   n ei g h b o r   w ith   o w n   p r o b ab ilit y ,   i f   o w n   p r o b ab ilit y   i s   m a x i m u m   a m o n g   all  th n e ig h b o u r s   t h en   t h at  n o d b ec o m clu s ter   h ea d   ( C H) .   C n o d s en d   cl u s ter   m e s s a g to   all  o f   it s n ei g h b o u r   n o d w it h   e n er g y ,   p h er o m o n an d   p r o b a b ilit y   v alu e R ec ei v er   n o d e,   u p d ates   th s tat u s   o f   th e   h ea d   a s   C H   in   th e   n e ig h b o r   tab le . I f   it   i s   alr e ad y   m e m b er   o f   t h e   an o th er   cl u s ter ,   th e n   i c h ec k s   t h m ax i m u m   p r o b ab ilit y   o f   h ea d s   a n d   i n itiate s   t h j o in   t i m er   to   s e n d   j o in   m es s ag to   th m a x i m u m   p r o b ab ilit y   clu s ter   h ea d   n o d e   a n d   s en d s   leav m ess a g to   o ld   clu s ter   h ea d . I f   t h cu r r en n o d is   cl u s ter   h ea d   a n d   p r o b a b ilit y   v al u o f   o w n   i s   g r ea ter   th an   n eig h b o u r   n o d t h en   C n o d s en d   r esig n   m e s s a g to   its   o n h o p   n eig h b o u r   n o d es .   On ce   cl u s ter   f o r m a tio n   co m p letes,  an p r o ce d u r is   i n v o k e d   in   all  s e n s o r . An t Sen s eNe p r o to co is   b ased   o n   An co lo n y   o p ti m iza tio n   p r o to co u s ed   to   d i s co v er   an d   m ai n tai n   t h p at h   b et w ee n   s o u r ce   a n d   s i n k .     T h er ar e   th r ee   p h ases   o f   An tSe n s e Net  p r o to co l:  Fo r w ar d   an p h ase,   B ac k w ar d   an p h ase  an d   r o u te  m ai n ten a n ce   p h ase.   O n ce   t h c lu s ter   p r o ce s s   e n d s   r o u te   d is co v er y   p r o ce s s   s tar ts .   E a ch   s e n s o r   w ait s   f o r   an n o u n ce m e n f r o m   th e   b ase  s tatio n On ce   an n o u n ce m en i s   r ec eiv ed   f r o m   t h b ase  s tati o n   t h en   it  c h ec k s   f o r   r o u te  to   r ea ch   b ase  s tatio n   i n   t h r o u ti n g   tab le. I f   th r o u te  i s   n o p r esen i n   th r o u tin g   tab l e,   th en No d s e n d s   F A NT m e s s a g w it h   en er g y ,   d ela y ,   p ac k et  lo s s , m e m o r y   to   al l o f   its   n e ig h b o u r s .   P a r a me t e r   D e scri p t i o n   S i mu l a t o r   N e t w o r k   S i mu l a t o r   2   N u mb e r   o f   N o d e s   R a n d o m   T o p o l o g y   G r i d   I n t e r f a c e   Ty p e   P h y / W i r e l e ssP h y   M A C   L a y e r   8 0 2 . 1 1   Q u e u e   Ty p e   D r o p t a i l / P r i o r i t y   Q u e u e   Q u e u e   L e n g t h   5 0   P a c k e t s   A n t e n n a   T y p e   O mn i   A n t e n n a   P r o p a g a t i o n   T y p e   Tw o   r a y   G r o u n d   R o u t i n g   P r o t o c o l   A O D V   T r a n sp o r t   A g e n t   UDP   A p p l i c a t i o n   A g e n t   C B R   I n i t i a l   E n e r g y   1 0 0 Jo u l e s   S i mu l a t i o n   T i me   5 0 se c o n d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Tit le  o f m a n u s crip t is sh o r t a n d   clea r ,   imp lies   r esea r ch   r esu l ts   ( F i r s t A u th o r )   305   N eig h b o u r   n o d es  r ec ei v es  t h e   F A NT   m ess a g e,   a n d   u p d ate  all  r eq u ir ed   f ield   a n d   th e n   ca l cu lates  th e   f o llo w in g   f ield   s u ch   as e n er g y ,   d elay ,   p ac k etlo s s   an d   m e m o r y   as :     rh - >e k _ i=r o w _ *   r h - >e k _ i +   ( 1 - r o w _ e)   *   r h - >e k [ i - 1 ] ;   rh - >d k _ i   =r o w _ d   *   r h - >d k _ i +   ( 1 - r o w _ d )   *   r h - >d k [ i - 1 ] ;   rh - >e p _ i   =r o w _ p   *   r h - >e p _ i +   ( 1 - r o w _ p )   *   r h - >e p [ i - 1 ] ;   rh - > m u _ i=r o w _ m   *   r h - > m u _ ( 1 - r o w _ m )   *   r h - > m u [ i - 1 ] ;     F A NT   is   r eb r o ad ca s ted   u n til  m es s ag r ea ch e s   th b ase  s tat io n .   W h en   t h f o r w ar d   an r ea ch es  t h b ase  s tatio n   e v alu a tio n   o f   t h p ath   is   ca r r ied   o u t.  O n ce   i r e ac h es  th e   b ase  s tatio n   th e n   b a s s ta tio n   co m p u te s   p ath   p ar a m eter   s u c h   as  d ela y   en er g y ,   p ac k et  lo s s .   T h ese  p a r a m eter s   ar co m p ar ed   w it h   s tan d ar d   p ar am eter s   s et  f o r   th p ar ticu lar   ap p licatio n .   I f   th e s v al u es  d id   n o m atc h   w it h   th s tan d ar d   v al u es  th e n   th a p ath   is   d is ca r d ed .   I f   FANT   v alu e s   f u lf ill   th r eq u ir e m e n o f   p ar tic u lar   ap p licatio n ,   b ase  s tatio n   g en er ate s   b ac k w ar d   an ts   a n d   s en d s   t h ese  B A NT   m ess a g in   t h r ev er s d ir ec tio n .   B ca lcu lates  th p h er o m o n e   v alu o f   t h r o u te   an d   u n icast  w i th   t h B A NT   in   th r ev er s r o u te.   I n ter m ed iat en o d es  r ec eiv an d   u n icast  t h e   m es s ag to   s o u r ce   n o d an d   al s o   it  u p d ates  t h p h er o m o n e   v a l u o f   t h a n n o d es  i n   t h p ath . I n ter m ed iate   n o d es  cr ea te  th e   r o u te   in   t h r o u tin g   tab le  to   r ea ch   th b ase  s tat io n   v ia  a n t   n o d es.B ase  s tat io n   m ai n tai n s   A n r ele ase  ti m er   to   r elea s e   th an t s   i n   th n et w o r k .   W h en e v er   th is   ti m er   ex p ir es,  B ca lcu lates  th n u m b er   o f   an ts   to   b r elea s ed   in   th n etw o r k . E ac h   n o d m ai n tai n s   m ai n ten a n ce   t i m er ,   a n d   ch ec k s   f o r   tr af f ic   lo ad ,   if   it  r ea c h es  th e   t h r esh o ld   t h en   it   s e n d   M A NT   m es s ag w i th   p h er o m o n v alu e.   R ec eiv er   n o d u p d ates  th p h er o m o n v alu w i th   t h n e w   p h er o m o n v al u e Fro m   t h in ter f ac e - q u eu e,   m ac   la y er   an d   lin k la y er ,   p ac k et  d elay   in   ter m s   o f   q u eu e_ d ela y ,   tr an s m is s io n _ d ela y ,   n et w o r k _ d ela y   an d   m ac _ d ela y   ar esti m ated ,   Fro m   th e s v al u es,  p ac k e t ser v ice  ti m is   es ti m ated .     T _ P S T   T _ n et  T _ q u eu T _ m ac   T _ tr an s ;   Fro m   M A C   id le  ti m a n d   last   tr an s m is s io n   ti m e,   T _ P S T   v alu is   u p d ated .     T _ P s t =   T r   -   Tl   D u r in g   d ata  tr an s m is s io n ,   b as ed   o n   th p ac k et  s er v ice  class ,   d ela y   f o r   ea ch   h o p   is   ca lc u lat ed   as      d _ h o p   ch - >P ST   / c h - >s_ P ST   *   ch - >p k t_ clas s ;     d i =   ( C UR R E NT _ T I ME   -   ch - >en q _ ti m e) ;     eta_ i =   d i /  d _ h o p ;   I n   o r d er   to   m ai n tai n   t h r o u te,   F A NT ar g en er ated   p e r io d ically   i n   o r d er   to   u p d ate   th e   p ath   p er io d ically .   Du r i n g   r o u te  m a in te n an ce   co n g es tio n   an d   lo s lin k   p r o b lem   ar also   tak e n   in to   co n s id er atio n   in   o r d er   t o   m i n i m ize  t h p a ck et  l o s s   an d   to   i m p r o v t h th r o u g h p u t.    I n   th i s   p r o to co clu s ter   h ea d   f o r w ar d s   t h d ata  f o llo w in g   t h m a x i m u m   p h er o m o n v al u e.   I n   t h i s   p r o to co s en s o r   d ata  is   i n   v ar i o u s   f o r m s   s u c h   a s   a u d io   d ata,   v id eo   d ata,   s ca lar   d ata.   He n c p ac k et  s ch ed u li n g   p o licy   is    co n s id er ed   f o r   d if f e r en t y p e s   o f   d ata.   Her ea ch   C cla s s i f ier   c h ec k s   t h t y p o f   d ata  p ac k et  a n d   th en   i t is se n t to   th ap p r o p r iate  q u eu an d   s c h ed u ler   o r g a n iz es th i s   d ata  ac co r d in g   to   t y p an d   p r io r ity .       4.   RE SU L T S & AN AL Y SI S   Her e,   Dif f er en Qo p ar a m e te r s   ar an al y ze d   f o r   An tSe n s eNe t   p r o to co an d   C r o s s   l a y er   b ased   An tSe n s e Net  p r o to co l.  T h er e   ar t w o   t y p e s   o f   n o d es:  s ca lar   s en s o r   n o d es   an d   m u lti m ed ia  s en s o r   n o d es.   R ad io   r an g o f   th n o d es  is   1 0 0 m .   No d es  ar r an d o m l y   d is tr ib u ted   i n   th n et w o r k   h a v i n g   s ize  o f   5 0 0 m   X   5 0 0 m .   Mo d if ied   v er s io n   o f   8 0 2 . 1 1   MA C   p r o to co is   u s ed   w h ich   u s e s   p r io r ity   q u e u an d   h an d les  m u lt i m ed ia   tr af f ic  v er y   e f f ic ien t l y .   C r o s s   la y er in g   b et w ee n   r o u ti n g ,   M AC   an d   p h y s ical  la y er   is   d o n i n   o r d er   to   co n s id er   m u lti  p r io r it y   tr a f f ic.   1 0 0   n o d es   ar r an d o m l y   d is tr ib u ted   i n   s q u ar ar ea .   Si m u latio n   is   ca r r ied   o u f o r   5 0   Seco n d s .   I n itial  e n er g y   o f   t h n o d es  w a s   1 0 0   J o u les.  Si m u latio n   i s   ca r r ied   o u af ter   clu s ter i n g .   Di f f er en t   p er f o r m a n ce   m etr ics  ar ta k e n   in to   co n s id er atio n P ac k et  d eliv er y   r atio ,   T h r o u g h p u a n d   Nu m b er   o f   p ac k ets   d r o p p ed .   R o u tin g   p ac k et s   i n cl u d es  co n tr o p ac k ets  w h ic h   ar u s ed   f o r   r o u d is co v er y ,   r o u t m ai n te n an ce   a n d   p h er o m o n u p d atio n .     Net w o r k   is   m o d er atel y   lo ad e d .   T w o   tr af f ic  cla s s es  ar p r o d u ce d m u lti m ed ia  tr a f f ic  w it h   s ize   o f   1 0 2 4   b y te  p ac k et s   an d   s ca lar   tr af f ic  h a v in g   s ize  o f   3 2   b y t p ac k ets.  Mu l ti m ed ia  tr af f ic   h as  h ig h er   p r io r it y   th an   s ca lar   tr af f ic.   Fig   1   s h o w s   s i m u la tio n   ti m v s   p ac k e d eliv er y   r atio   o f   An tSen s eNe p r o to co an d   An b ased   cr o s s   la y er   p r o to co l.  I is   co n s tan f o r   d if f er en t   s i m u latio n   ti m as  w ell   as  f o r   d if f er en co v er ag r an g es.   P ac k et   d eliv er y   r atio   is   b etter   f o r   an b ased   cr o s s   la y er   p r o to co l th a n   th An t Sen s eNe t p r o to co l.    T h is   r esu lt  is   o b tain ed   d u to   t w o   lev el  s c h ed u l in g   th at  h a s   b ee n   u s ed .   T h is   t w o   lev e s ch ed u li n g   av o id s   co llis io n s   an d   m i n i m i ze s   th in ter f er en ce   also .   A ls o   d u to   th m u ltip ath   tr a n s m is s io n   t h is   r atio   is   i m p r o v ed .   Du to   th cl u s ter i n g   p r o ce s s   lin k   f ailu r i s   m i n i m ized   an d   co v er ag h as b ee n   in cr ea s ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 8   :   3 0 2     3 0 8   306   S m all  v ar iatio n   in   t h p ac k et  d eliv er y   r atio   i s   o b s er v ed   if   t h n u m b er   o f   n o d es is   i n cr ea s ed   d u to   th e   in cr ea s ed   n et w o r k   o v er h ea d .   P ac k et  d eliv er y   r atio   o f   An b ased   cr o s s   lay er   r o u tin g   p r o to co is   im p r o v ed   co m p ar ed   to   An tSe n s eNe tp r o to co l. T h is   ca n   b o b s er v ed   f o r m   F i g u r 1 ,   2   an d   3 .           Fig u r e   1 .   Si m u latio n   v s   P ac k e t D eliv er y   R atio           Fig u r e   2 .   C o v er ag v s   P ac k et  Deliv er y   R atio           Fig u r e   3 No d e   v s   P ac k et  Deli v er y   R atio     0 20 40 60 80 1 0 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 Pa c k e t   D e l i v e r y   R a t i o   %   S i m u l a t i o n   T i m e   S im u la t io n   t im e   v P ac k e t   De li v e r y   Rat io   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t 0 20 40 60 80 1 0 0 1 2 0 1 5 0 1 7 5 2 0 0 2 5 0 2 7 5 Pa c k e t   D e l i v e r y   R a t i o   %   C o v e r a g e   Cov e r age   v P ac k e t   De li v e r y   Rat io   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t 0 20 40 60 80 1 0 0 50 60 70 80 90 1 0 0 Pa c k e t   D e l i v e r y   R a t i o   %   N o .   o f   N o d e s     No. of   Nod e s v P ac k e t   De li v e r y   Rat io   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Tit le  o f m a n u s crip t is sh o r t a n d   clea r ,   imp lies   r esea r ch   r esu l ts   ( F i r s t A u th o r )   307       Fig u r e   4 .   Si m u latio n   ti m v s   T h r o u g h p u t       Ou r   p r o p o s ed   p r o to c o ac h iev es  h i g h er   t h r o u g h p u as  s h o wn   in   t h f i g u r 4 ,   5 an d   6 .   T h i s   is   d u to   th m u ltip ath   s c h ed u li n g   al g o r ith m   t h at  h as  b ee n   u s ed   in   th p r o to co l.  Mu ltip le  p ath s   w e r d is co v er ed   w h e n   p ath   to   d est in at io n   b r ea k s .   P ac k ets   co u ld   r ea c h   to   d es tin a tio n   w it h o u t   n e w   p ath   d is co v er y   p r o ce s s .   Du e   to   t h i s   p ac k et  d eliv er y   r atio   i n cr ea s es   an d   n u m b er   o f   p ac k et s   d r o p p ed   d ec r ea s es.   An b ased   cr o s s la y er   p r o to co l h as  les s   n u m b er   o f   p ac k e ts   d r o p p ed   d u to   m u ltip at h   r o u tin g   p r o to co l.  Du to   clu s ter ed   n et w o r k   ar ch itect u r it  h a s   less   co m m u n icatio n   o v er h ea d   as  m o s o f   th n o d es  in   t h e   n et w o r k   h a v to   co m m u n icat w it h   t h eir   cl u s ter   h ea d s   a n d   clu s ter   h ea d   co m m u n icate s   w it h   o t h er   g r o u p   h ea d s .   D u to   th is   e n er g y   r eq u ir ed   is   le s s   w h ic h   r es u lts   in   in cr ea s i n   li f eti m e.   A lo s   d ata  ag g r e g atio n   tak e s   p lace   at  clu s ter   h ea d s   w h ic h   r esu lt s   i n   d ec r ea s i n   en er g y   co n s u m p tio n           Fig u r e   5 .   C o v er ag v s   T h r o u g h p u t           Fig u r e   6 .   No d v s   T h r o u g h p u t   0 . 0 0 2 0 . 0 0 4 0 . 0 0 6 0 . 0 0 8 0 . 0 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 T h r o u g h p u t   X   1 0   3   S i m u l a t i o n   T i m e   S im u la t io n   T im e   v T h r ou gh p u t   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t 0 . 0 0 2 0 . 0 0 4 0 . 0 0 6 0 . 0 0 8 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 5 0 1 7 5 2 0 0 2 5 0 2 7 5 T h r o u g h p u t   X   1 0   3   C o v r a g e   Cov e r age   v T h r ou gh p u t   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t 0 . 0 0 1 0 . 0 0 2 0 . 0 0 3 0 . 0 0 4 0 . 0 0 5 0 . 0 0 6 0 . 0 0 7 0 . 0 0 8 0 . 0 0 50 60 70 80 90 1 0 0 T h r o u g h p u t   X   1 0   3     N o .   o f   N o d e s   No. of   Nod e s v T h r ou gh p u t   A n t S e n seNe t C r o ss L a y e r e d A n t S e n seNe t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 8   :   3 0 2     3 0 8   308   5.   CO NCLU SI O N   W M SN  h as  i s s u es  s u c h   as   co v er ag e,   co n n ec t iv i t y ,   n et w o r k   li f et i m a n d   s c h ed u li n g   &   d ata   ag g r e g atio n .   I n   t h is   p ap er   an t   b ased   cr o s s   la y er   p r o to co is   p r esen ted .   C r o s s   la y er i n g   b e t w ee n   r o u t in g   a n d   MA C   la y er   is   d o n i n   o r d er   to   ex p lo it  th co r r elatio n   a n d   f u n c tio n ali t y   b et w ee n   d if f er en la y er s .   Als o   m u ltip ath   r o u ti n g   p r o to co h as  b ee n   i m p le m e n ted   alo n g   w it h   s c h ed u li n g   a n d   q u e u i n g   m o d el  to   i m p r o v e   n et w o r k   li f eti m an d   o v er all  th r o u g h p u o f   t h n et w o r k .   Ou r   p r o p o s ed   p r o to c o u s es  s ch ed u lin g   p r o to co w h ic h   m a in ta in s   th m i n i m u m   en d   to   e n d   d ela y   s u itab le  f o r   d if f er en d ata.   I ac h iev e s   h ig h   t h r o u g h p u an d   p ac k et  d eli v er y   r atio   b y   a v o i d in g   co llis io n s   a n d   i n ter f er en ce .   T h e   s i m u la tio n   r e s u l ts   s h o w s   t h at  p r o p o s ed   p r o to co l a ch iev es b etter   p er f o r m an ce   t h a n   A n tSe n s eNe t p r o to co l.   I n   f u t u r w e   w ill   f o cu s   o n   th e   clu s ter i n g   o f   t h n o d es  i n   o r d er   to   o p ti m ize  e n d   to   e n d   d ela y .   Als o   w e   w il co n ce n tr ate  o n   t h o n   th r o u tin g   m o d el  w h a v u s e d   in   p r o p o s ed   p r o to co in   o r d er   to   im p r o v th e   en er g y   ef f icie n c y   an d   n e t w o r k   lif eti m e.       RE F E R E NC E S   [1 ]   L u is  Co b o ,   A leja n d ro   Qu in tero ,   S a m u e P ierre ,   A n b a se d   ro u ti n g   f o w ir e les m u lt i m e d ia  se n so r   n e tw o rk u sin g   m u lt ip le Qo S   m e tri c s” ,   El se v ier .   Co mp u ter   Ne tw o rk s . 5 4   p p   2 9 9 1 - 3 0 1 0 ,   m a y   2 0 1 0 .   [2 ]   M .   A b a z e e d ,   K.  S a lee m ,   S .   Zu b a ir,   N.  F isa l,   C A RM P Cro ss   la y e b a se d   p ro to c o f o w ir e les s   se n so m u lt ime d ia  se n so n e tw o rk ,   S p rin g e r ,   p p 1 ,   2 0 1 1 .   [3 ]   T a m i z h a ra si,  A . ,   S e lv a th a i,   J.J.,   Ka v iP riy a ,   A . ,   M a a rli n ,   R. ,   H a rin e th a ,   M . ,   En e rg y   a w a re   h e u ris ti c   a p p ro a c h   f o r   c lu ste h e a d   se lec ti o n   in   w irele ss   se n so n e tw o rk s”   Bu ll e ti n   o El e c trica En g in e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s ,   V o l.   6 ,   Iss u e   1 ,   2 0 1 7 ,   p p .   7 0 - 7 5 .   [4 ]   S a in i,   R. K.,   Rit ik a ,   V ij a y ,   S . ,   D a ta  f lo w   in   w irele s se n so n e tw o rk   p r o to c o sta c k   b y   u sin g   b e ll m a n - f o rd   ro u ti n g   a lg o rit h m ,   Bu ll e ti n   o f   El e c tri c a En g in e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s ,   V o l .   6 ,   Iss u e   1 ,   2 0 1 7 ,   p p .   8 1 - 8 7 .   [5 ]   Isla m   T .   A l m a l k a w i,   M a n e Zap a ta,  a n d   Ja m a N.  A l - K a ra k i,   A   c ro ss   lay e b a se d   c lu ste re d   m u lt ip a th   ro u t in g   w it h   Qo S   a w a re   sc h e d u li n g   f o w irele s s m u lt i m e d ia se n so n e tw o rk s” ,   IJ DSN ,   p p 1 - 1 1 ,   Vo lu m e   2 0 1 2 .     [6 ]   Zara   Ha m id ,   F a isa Ba sh ir  a n d   Ja e   Yo u n g   P y u n ,   Cro ss   lay e Qo S   ro u ti n g   p ro t o c o f o m u lt im e d ia  c o m m u n ica ti o n   in   se n so r   n e tw o rk s” ,   IEE E ,   p p 4 9 8 - 5 0 2 ,   2 0 1 2 .   [7 ]   M .   A b a z e e d ,   K.  S a lee m ,   S .   Zu b a ir,   N.  F isa l,   CA RM P Cro ss   lay e A n Ba se d   Ro u ti n g   p ro to c o f o W irele ss   M u lt im e d ia S e n so Ne tw o rk ,   S p rin g e r   2 0 1 1 .   [8 ]   Y.  S u n ,   Y.  Zan g ,   L .   t.   Ya n g ,   T .   W a n g ,   M .   H A u s w irt h ,   N.  Xio n g ,     T P G F g e o g r a p h ic  ro u t in g   in   w irele ss   u lt im e d ia   se n so n e to rk s” ,   F r o n t iers   o f   El e c tri c a a n d   El e c tr o n ic E n g in e e rin g ,   Ch in a   ( 1 ( 2 0 0 8 2 5 - 3 3 .     [9 ]   T o o r,   A . S . ,   Ja in ,   A . K.,   su rv e y   o n   w irele s n e t w o rk   si m u l a to rs” ,   Bu ll e ti n   o f   El e c tri c a En g in e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s   V o l.   6 ,   Iss u e   1 ,   2 0 1 7 ,   p p .   6 2 - 6 9 .           B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS      Dee p aliP ar ag A d h y ap ak ,   M. E .   ( E lectr o n ics:   Di g ital S y s te m s )   an d   w o r k i n g   as  Ass i s tan t P r o f ess o r   in   P E S’s M o d er n   C o lleg o f   E n g i n ee r i n g ,   P u n e,   Ma h ar a s h tr a,   I n d ia.   R esear ch   i n ter est s   ar in   co m m u n icat io n   an d   w ir ele s s   m u l ti m ed ia  s en s o r   n et w o r k .   P o s tal  A d d r ess : H .   N o .   4 5 4 ,   Kan ak ad it y P r asad ,   Ab h in a v   Na g ar ,   E ast  San g av i,  P u n   4 1 1 0 2 7 .           Srid h ar an B h a v a n is   P h . D.   a n d   w o r k in g   a s   P r o f ess o r   &   Hea d   o f   E lectr o n ics  &   C o m m u n ica tio n   E n g in ee r i n g   Dep ar t m en in   Kar p ag a m   A ca d e m y   o f   Hi g h er   E d u ca tio n ,   C o i m b ato r e,   T a m il n ad u ,   I n d ia.   R esear c h   i n ter est s   ar in   i m ag e   p r o ce s s in g ,   e m b ed d ed   s y s te m s ,   V L SI  an d   w i r eless   n e t w o r k s .   P o s tal  A d d r ess P o llach Ma in   R o ad ,   L   &   T   B y   P ass   R o ad   J u n ctio n   E ac h an ar P o s t,  E ac h a n ar i,   C o i m b ato r e,   T am il Na d u   6 4 1 0 2 1 .           A p ar n P r ad ee p   L at u r k ar ,   M. E . ( E lectr o n ics)  an d   w o r k i n g   a s   A s s is ta n P r o f es s o r   in   P E S’ s   Mo d er n   C o lle g o f   E n g i n ee r i n g ,   P u n e,   Ma h ar as h tr a,   I n d ia.   R esear c h   in ter est s   ar in   co m m u n icatio n   an d   w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k .   P o s tal  A d d r ess F lat  No .   3 0 1 ,   A VAL O N,   S,  No .   1 8 /1 ,   1 9 ,   2 0 /3 ,   Nea r   Fire   B r ig ad e,   Su n   C it y   R o ad ,   Of f   Sin h g ad   R o ad ,   W ad g ao n B u d r u k ,   P u n   4 1 1 0 5 1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.