TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 13, No. 2, Februa ry 20 15, pp. 379 ~ 386   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 13i2.699 5          379     Re cei v ed  No vem ber 8, 20 14; Re vised  De cem ber 3 0 ,  2014; Accep t ed Jan uary 1 6 , 2015   False N ode Recovery Algorithm for a Wireless Senso r   Network      J. Rajesh* 1 , D. Venka t a Subramanian 2   Comp uter Scie nce De partme n t, Sa veetha S c hoo l of Engi n eeri ng,   Saveeth a  Un iv ersit y ,   *Corres p o ndi n g  author, em ail :  rajesh.ram9 8 @ gmai l.com 1 , bostonv enk at@ y ah oo.com 2       A b st r a ct  T h is  p a pe r  pr o p o s e s  a   f a u l t  n o de   r e co ve r y   a l g o r i thm  to   e n ha nce  the   l i f e tim e   o f  a  w i r e le s s  s e nso r   ne tw or k   w h e n   s o m e   o f   the  s e ns o r   n o de s h u t  do w n .   T h e  a l g o r i thm   is   b a s e d   o n   the  g r a d e   dif f us i o n   al g o r i t h m   c o m b i n e d   w i t h  the   g e ne ti c   a l g o r i thm .   T h e   al g o r i thm  c a n  r e s u l t   i n   f e w e r  r e pl a c e m e n ts  o f  s e ns o r  no de s   an d   m o re   re u s ed   ro u t i n g   p a th s .   I n   ou r  s i m u l a t i o n ,   t h e   p r op os e d   a l g o ri t h m   i n c r ea s e s  t h e   n u m b e r  of  a c t i ve   n o d e s   up  to   8. 7  tim e s ,   r e d u ce s  9 8 . 8 % ,  a n d   r e du ce s   t h e   r a te   o f   e n e r gy   co nsu m p t io n  by   a ppr o x i m a t e l y   31.1 % .     Key w o r ds g e ne tic  a l g o r i thm,  g r a d e   dif f u s i o n   ( G D )   a l g o r i thm ,   g r a d i e nt  dif f us i o n   al g o r i t h m,   w i r e l e s s   se ns o r   ne tw o r ks  ( W S N )     Copy right  ©  2015 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1 .  I n tr o duc ti o n   Re c e nt  a d v a n c e s  i n   m i c r o   pr o c e s s i ng ,   w i r e l e s s  a n d   b a tt e r y   t e c h no l o gy ,  a n d   s m a r t   s ens ors   h a ve  en h a n c ed   da ta  p r o c e s s i n g   [3 ,  1 1 ,  1 3 ] ,  w i r e l e s s   c o m m u n ic at i o n ,   an d   d e t e c t i o n   ca pa bil i ty .   I n   se nso r   ne tw o r ks,   e a ch   s e n s o r   n o d e  h a l i m i te d  w i r e le ss c o m p u t a t io nal   p o w e r to   p r o c e s s   a n d   t r a n s fe r   t h e  l i ve  d a t a  t o   t h e   ba s e  s t a t i o n   or   da t a  c o l l e c t i o n   c e nt e r   [2 , 5 ,   8].   T h e r e f or e ,   to  i n cr e a se  t h e   s e nso r  ar e a   an d  t h e   tr a n sm i s sio n   ar e a  [ 1 ,   1 2 ] ,  t h e   w i r e le s s   se nso r   ne tw o r k   us u a l l y   co nta i n s  m a ny   s e ns o r  no d e s .   G e n e r a l l y ,   e a ch   s e ns o r   no de   h a s   a   l o w  l e ve l   o f  ba tt e r y   po w e r   t h a t  c a n n o t   be  r e pl e n is h e d .   W h e n   t h e  e n e r g y   of   a   s e n s o r   no de  i s   e x ha u s t e d,  w i r e le s s   s e n s o r   ne t w o r k   l e a k s   w i l l  a p p e a r ,   a n d  the  f a il e d   no de s   w i l l  no t   r e l a y   da t a   to  t h e  o t he r   no de s   d u r i ng   t r a n s m is s i o n   pr o c e s s i ng .   T h u s ,  the  o t he r   s e ns o r   no d e s   w i l l  be  b u r d e n e d   w i t h   in cr e a s e d   tr a n s m i s s i o n  pr o c e s s i ng .   T h i s   p a p e r   pr o p o s e s   a   f a ul t  no d e  r e co v e ry   ( F N R )   a l g o r ithm   to  e n h a nc e   t h e l i f e t i me   o f  a  w i r e l e s s   se nso r   n e tw or ( W S N w h e n   so me   o f  t h e se nso r  n o d e s h u t   d o w n ,   ei th e r  b e c a u s e   th ey   n o  l o n g e r  h a ve   b a t t er y   en e r g y   o r   t h ey   h a ve   r e a c h e d  t h e i r   o p er a t i o n a l   t h r e sh o l d .   U s i n g t h F N al g o r i t h m  c a r e su l t   i n   f e w e r r e p l ac e m e n t s   o f   se n s o r  n o d e a n d m o r e   r e us e d   r o u t i n g   p a t h s.  T h us ,  th e  al g o r it hm   n o t  o n l y   e n hance s  th e   W S l i f e tim e   b u t  al so   r e du ce t h e  co s t  o f   r e pl a c i n g   th e  s e ns o r   no de s .     1.1. D i r e c t e d   D i f f u s i o A l g o r i t h m :   A   s e ri e s   of  rou t i n g   a l gori t h m s   [10 ,   14 ]  for  w i re l e s s   s e n s o r   n e t w ork s   h a v e   b e e n   pr o p o s e d  i n   r e ce nt  y e a r s .   C.   I n ta na g o nw i w a t   et  a l .  p r e s e n t e t h e   Di r e c t e d   Di ffu s i on   ( D D)   a l gori t h m   [9]   i n   2 003 .   T h e   goa l   of   t h e  DD   a l gori t h m   i s   t o   re d u c e  t h e  da t a   re l a y   t r a n s m i s s i o n   c oun t s   for  p o w e r   m a n a ge m e n t .   T h e   DD   a l gori t h m  i s  a   qu e r y - d r i v e n   t r a n s m i s s i o n  p r ot oc ol T h e   c o l l e c te d  d a ta  is  t r a n s m it t e d o n l y   i f   i t   ma tc he th que r y   f r o m   t h si n k   no d e .   I n   t h D D   a l gori t hm ,  t h e  s i n k   n o d e   p r ovi d e s   t h e   q u e r i e s   i n   t h e  form   of   a t t r i b u t e - va l u e   pa i r s  t o   t h e   ot h e r   s e n s or  n o d e s   b y   b r o a dc a s t i n g   th e   qu er y  p a c k et s   t o   t h e  w h o l e   n e t w o r k .   S u b s equ e n t l y ,   t h e   s e n s o r  no d e s   s e n d  t h e   d a t a   ba ck  t o   t h e   s i n k   no de   o n l y   w h e n   it  f i ts   t h e   que r i e s .     1.2. G r a d e D i f f u s i o A l g o r i t h m   H.  C .   S h i h   et  a l .   p r e s e n te t h G r a d e   D i f f u sio n   ( G D )   a l g o r i th [ 7 ] i n  2 0 1 2 to  i m p r o v th e   l a dde dif f u s io n   al g o r it h m   us in g   a n t   co l o n y  o p tim i z a t i o n   ( L D- A C O )  f o r  w i r e l e s s   se n s o r   ne t w o r ks   [6 ].  T h e  G D  a l g o r i thm   no t   o n l y   cr e a te s   t h e   r o u t i n g   f o r   e a c h   s e n s o r   no d e  bu t   a l s o   i d e n t i fi e s   a   s e t   of   n e i ghb or   n o d e s   t o  re d u c e  t h e  t r a n s m is s i on   l o a d i n g.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  379 – 386   380 E a c h   s e n s o r  no de  c a n   s e l e ct   a   s e ns o r   no d e   f r om   t h e   s e t   o f  ne i g h b o r   no de s   w h e n   i t g r ad e ta b l e l a ck a n o d ab l e  t o   p e r f o r t h e r e l a y .   T h G D   a l g o r i t h c a a l so  r e c o r d  so me   i n f o r m at i o r e g a r d i n g   t h d a ta r e l a y .   T h e n se n s o r   n o d e   ca n   se l e c t   n o d e   w i th   a   l i g h te l o ad i n g   o r   m o r e  av ail a b l e  e n e r g y  th an  t h e  o t he r n o d e s  to   pe r f o r m  th e   e x tr   r e l a y   o p e r atio n .  T h a t   is ,  t h e   G D   al g o r ith m   u p d a te t h e   r o u t ing   p a th   i n   r e al   tim e ,   an d   t h e v e n t  da t a   i s  t hus   s e nt   to   the  s i n k   no d e   q u i c k l y   a n d   co r r e c tly .   W h e t h e r   t h e   D D   o r   t h e   G D   a l gori t hm   i s   a p p l i e d ,  t h e  gra d e   c r e a t i n g   p a c k a g e s   or   i n t e re s t e d   qu e r y   p a c k e t s   m u s t   fi rs b e   b r o a d c a s t.  T h en ,    th e    s e n s or  n o d e s    t r an s f er     th e    even t    d a t a    t o    th e    s i n k     n o d e ,  a c c o rd in g   t o   th e   a l g o r i t h m ,  w h en   su it a b le   even t s   o c cu r .   T h e  s e n s or   r o u t in g   p a th s   a r e   s h ow n  in  F i g u r e   1 .           F i gure  1 .   W i r e l e s s  s e ns o r  n o d e   r o u t i n g   F i gure  2 .   W i r e l e s s  s e ns o r  n o d e   ro u t i n g   p a th   w h e n   s o m e  n o de s   a r e  n o f unc t i o n i n g       T h e  W S N   m a y   f a il  due   to   a   v a r i e t y   o f   ca us e s ,   i n cl u d i ng   t h e   f o ll ow ing :  t h e  r o ut ing   pa t h   m i g h t e x p e r i e n ce a  b r e a k ; t h W S se n s in ar e a   mig h e x p e r i e n ce  a l e ak ; t h e b a t t e r ie o f   so me  s e ns o r  no d e s  m i g h t   be   d e pl e t e d ,   r e q u ir ing   m o r e   r e l a y  no d e s ;   o r  the   no d e s   w e a r  o u t   a f te r  t h e   W S N h a s b e e n  i n   u s l o n g  p e r i o d  o f   t i me I n   F i g u re   2 ,   t h sit u a t io n i n   w h ich  t h o u ts id n o d e tr a n s f e r   e v e n t   d a t a  t o   t h e  s i nk  no de  v i a   t h e   i n s i de   no d e s   ( t he  s e ns o r   no d e s   ne a r   t h e  s i n k   no de )   i n   W S N i l l u str a t e   t h e a c c o mm o d a t i o n  me asu r e s   fo n o n - w o r k in g.  T h i n s i d e   n o d e t h u s   h a v t h la r g es t  d a t a   t r an s m is s i o n  lo a d in g ,   c o n s u m i n g   en er gy   a t  a  fa st er   r a t e .  I f   a l l   t h e   i n s i d e   n o d e s   d e p l et e   t h e i r   en erg y   o r   o t h e r w i s e  c e a s e  t o   fu nc ti o n ,  th e   eve n t   d a t a  ca n  n o   lo n ger   b e  s e n t  t o  th e   si n k   n o de ,   an d  the  W S N   w i l l   n o  l o nge f u nc tio n .   T h e   p o w e r co nsum p t io n   o f   th e   s e nso r  n o de s i n   W S N s  i s   un a v o i d a b l e.   T h i s   pa p e r ,   h o w e ve r ,   p r op o s es   an  a l g o r i t h m   t o  s e a r c h  fo r   a n d   r e p l ac e   f e w e r  s e n s o r   no d e s  an d  t o  r e u s e   t h e  m o s t   r o ut i n g   p a t h s .   Co nv e n tio n a l   s e a r c h  te ch n i q u e s   ar e   o f t e n   i n c a p a b l e  o f  o p t i m i zi n g   n o n lin ea r  fu n c t i o n s   w i th   m u lt ip le   va r i ab les .   O n e   s c h e m e ,  t h e   ge n e t i c  a l gori t hm   ( G A )   [ 4 ] ,  i s   a   F i gure  3 .  F a u l t  n o d e  re c o ve r y   a l gori t h m   f l ow   c h a r t .   Di re c t e d   ra n d o m   s e a r c h   t e ch n i qu e   d e ve l o p e d  i n   1 9 7 5 ,   b a s e d  on  t h e   c onc e p t   of   n a t u ra l   ge n e t i c s T h e   c u r r e n t  p a pe r   pr o p o s e s   a   f a ul t  no de  r e co v e r y   ( F N R )   a l g o r it hm   b a s e d   o n   t h e  G D   a l g o r i t hm   c o mb in e d   w i th  t h G A . T h e F N a l g o r i t h m   c r e a te a  r o u t i n t a b l e   u s i n t h G D   a l g o r i t h m   a n r e p l ace s  se n s o r   n o d e u s in t h G A  w h e n   t h n u m b e r  o f  se n s o r  n o d e t h a t   ar n o f u n c t i o n i n g   e x ce e d s  t h e   thr e s h o l d.   T h is   a l g o r it hm   no t   o n l y  r e u s e s  t h e   m o s t   r o ut ing   p a t h s  to  e n h a nc e   t h e   W S l i f e t i m e  b u t   al so  r e d u c e t h e r e p l ac e m e n t  c o st.       2 .  F a u l t   N o de   Re c o v e ry  A l gor i t h m :   T h is  pa pe r pr o p o s e s   a  f a u l t   n o d e  r e co ve r y   ( F N R )   al g o r ith m   f o W S N s   bas e d   o n   t h gra d e  di ffu s i on   a l gori t h m   c o m b i n e d   w i t h   t h e  ge n e t i c   a l gori t h m .   T h e  fl o w   c h a r t  i s   s h o w n   i n   F i g u r e   3.   T h e   F N R   a l g o r ithm   cr e a te s   t h e  g r a d e  v a l u e ,  r o u t i n g   ta bl e ,   ne ig h b o r   no d e s ,  a n d   p a y l o a d   va l u e   for  e a c h  s e n s o r  n o d e  us i n g  t h e  gra d e   d i ffu s i on  a l gori t h m .  I n  t h e  F N R  a l gori t h m ,   t h e   n u m b e r  o f  no nf u n c t i o ni ng  s e ns o r  no d e s  i s  c a l c ul a t e d  d u r i n g   t h e   w i r e l e s s  s e n s o r  n e tw o r k   o p era t i o n ,  an d   th e  p a r a m e t e r   B th  i s   ca lc u l at e d   ac c o r d in g  t o  ( 1 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     False  Nod e  R e co ve ry A l g o r i t h m   for a Wireles s  Sen s o r  Netw or k  ( J.  R a jes h 381     F i gure 3 .   F a u l t   n o d e   re c o ve ry   n o d e  al go r i th m       I n   F i gu r e   3 ,   t h e  F N R  a l gori t h m   c r e a t e s   t h e  gra d e   va l u e ,   rout i n g   t a b l e ,   a   s e t   of   n e i ghb o r   n o de s,   a n d   p a y l o a d   v a l u e  f o e a ch   s e nso r   n o de ,  u s i n g   t h e   g r ad e   d i f f u s i o n   al g o r ithm .   T h e   s e n s or   n o d e s   t r an s f er   th e   eve n t   d a t a   t o   t h e   si nk  n o d e   a c c o r d i n g   t o  t h e   G D  a l g o r i t h m   w h en   even t s  app e a r .   T h en ,   B t h  i s   ca lc u l at ed   a c c o rd in g  t o  (1 )   in   th e   F N R   a l g o r i t h m .   I f   B th  is   l a r g e r   t h an  z e r o ,   t h e  a l g o r ithm   w i l l   b e  in v o ke d   a n d   r e pl a c e   no nf un ct io n i n g   S e n s o r   no d e s   by   f u nct i o n a l   n o de s s e le cte d   b y   th e   g e ne tic    al g o r ith m .   T h en   th e  w i reles s   s e n s or   n e t w or k   c a n  c o n t in u e  t o   w o rk   a s   l o n g   a s   th e   o p era t o r s   a r w i l l i n g   t o   r e p l ace se n s o r s .   T h p a r ame t e r a r e e n c o d e d i n   b i n a r str i n g   a n se r v as  t h e   c h r o m o so me s f o r t h G A .   T h ele m e n ts  ( o bi t s ) ,   i . e . ,   t h g e n e s,   i n   t h bi n a r y   str i n g ar e   a d j u st ed  t o  m i n i m i ze   or   m a xi m i ze   th e   fitn es s  va lu e .   T h e   f i tn es s  fu n c t i o n   g e n e r a t e s   i t s   fitn e s s   va lu e,   w h i c h  i s  c o m p o s ed   o f   m u lt ip l e   va r i a b les   t o   b e   o p ti m i zed   b y   t h e   G A .   A t   ea c h   i t er a t i o n   o f  th e   G A ,   a   p r ed e t er m i n e d   n u mb er  o f  i n d i v i d u a l s   w i l l   p r o d u c e   f i t n es s   V a lu es   a s s o c i a t ed   w i th   th e   c h r o m o s o m e s .   Th ere   a r e   5   st ep s   i n  th e  gen et i c   a l g o r i t h m :  I n i t ia li za ti o n ,   E v a l u a ti o n ,   Se l e c t i o n ,   C r os s o ve r,   a n d  M u t a t i on .  De s c r i pt i o ns   of   t h e  s t e p s   f o l l o w .     2.1. In i t i a l i z a t i o n         F i gure  4 .  Ch r o m o s o m e   a n d   i t s  g e n e ra ti o n       I n   t h e  in i t i a li za ti o n   s t ep ,  t h e  gen et ic   a l g o r i t h m   g e n e ra t e s   c h r o m o s o m e s ,  a n d  ea ch       c h r o mo so m e  i s  a n  e x p e c t e d  so l u t i o n .  T h e n u m b e r  o f  c h r o mo so m e is  d e te r m ine d   a c c o r d i n g   t o   t h p o p u l a t i o n  siz e w h ich  i s   d e f i n e d  b y   t h u s e r Eac h   c h r o mo so me  i s   c o mb i n a t i o s o l u t i o n ,   a n d   the   c h r o m o s o m e  l e ng th   is   th e   n u m b e r  o f  s e ns o r  no de s   t h a t   a r e   de pl e t e d   o r   n o n f u n c t i o n i n g .   T h e  elem en t s   in  t h e   g e n e s   a r e   ei t h e r   0   or   1 .   A   1   m e a n s   t h e   n o d e   s h ou ld   be   r e pl a c e d  a n d  a   0   m e a n s   th a t  t h e   no de   w i l l   no t   b e   r e p l a c e d .   F i g u r e   4   r e p r e s e n t s   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  379 – 386   382 c h rom o s o m e T h e   c h rom o s o m e   l e n g t h   i s   1 0  a n d  t h e  ge n e   i s   0   o r   1,   ch o s e n   ra nd oml y   i n   t h e   i n i t i a l i z a t i o n   s t e p .   I n   th is   cas e ,   the r e  ar e  1 0   se nso r   n o de no t  f u n c tio n i n g ,   an d   t h e i n o de   n u m b e r s   a r e  9,  7 ,  10 ,  81 ,  2 3 ,  57 ,  34 ,  46 ,   66 ,   a n d   70   2.2. E v a l u a t i o n   I n   g e n e r a l ,   t h f i t n e ss  v a l u i s  c a l c u l a t e d  acc o r d i n g to a  f i t n e s f u n c t i o n a n d   t h e   p a r a m e t e r s  o f  t h e f i t n e s s   f u n c t i o n   ar e   th ch r o mo so me s   g e n e s .   H o w e ve r ,   w e   ca nn o t   p u t   g e n e s   d i re c t l y   i n t o   th e  fi t n e s s    fun c t i on  i n  t h e  F N R  a l gori t h m ,  b e ca u s e  t h e  ge n e s  of  th e  c h rom o s o m e   a r sim p l y   w h e t h e t h n o d e   s h o u l d   b e  r e p l ac e d  o r   n o t .   I n   t h e F N a l g o r it h m th e g o al i s   a l so  t o   r e u s t h mo st  r o u t i n p a th a n d t o   r e p l a c e t h e f e w e st  se n s o r   n o d e s. H e n c e ,   t h e   n u m b e r  o f  r o ut i n g  p a t h s   a v a i l a bl e   if   s o m e   no nf u n c tio n i n g  s e n s o r   no de s   ar e   r e pl a c e d   i s   c a l c u l a t e d , a n t h f i t n e s s f u n c t i o n   is s h o w as ( 2 Ni   t h n u m b e r  o f  r e p l ace d   se n s o r   n o d e s a n t h e i r g r a d e  v a l u a t   Pi  t h n u m b e r  o f  r e -u sa b l r o u t i n p a t h f r o m  se n s o r  n o d e s w i th   t h e i g r ad v a l u a t   T N  =   to tal   n u m b e r  o f  s e ns o r  no de s   in   the   o r ig i n al   W S N .   T P  =  t o t a l  nu m b e r   of   rou t i n g   pa t h s   i n   t h e  ori g i n a l  W S N.   A h i g h   f i t n e ss  v a l u is so u g h t   b e c a u s th W S i s  l o o k i n f o t h mo st  a v a i l a b l r o u t i n g   p a t h an d  th e   l e ast   n u m b e r   o f   r e p l ace d  s e nso r  n o de s.     2.3. S e l e c t i o n   T h e   sel e c t i o n   st e p     w i l l    el i m ina t e   t h e    c h r o mo so m e s   w i th   th   l o w e st  f i t n e s v a l u e s   a n r e ta in  t h e r e st.  W e   u s e t h e e l i t ism  s t r a t e g y   an d k e e p   t h h a l f   o f   t h ch r o mo so m e w i t h   be tt e r   f i t n e s s   v a l u e s   a n d   p u t   th e m   i n  t h e  m a t i ng  po o l .   T h e   w o r s e   c h r o m o s o m e s   w ill   b e  d e l e t e d,   a n ne ch r o mo so me w i l l   b e   m a d e   to r e p l ace  t h e m   af t e r th cr o sso v e r st e p .   T h p r o c e s is   s h o w n   i n  F i gu re 5.           F i gure 5 .   S e l e c t i o n   s t e p       2.4. C r o s s o v e r         F i gure 6 .   C r o s s  o v e r   s t e p   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     False  Nod e  R e co ve ry A l g o r i t h m   for a Wireles s  Sen s o r  Netw or k  ( J.  R a jes h 383 T h e   c r o s s o ve r    s t e p    i s    u s e d    i n    t h e    ge n e t i c    a l gori t h m    t o    c h a n ge    t h e  i n d i vi du a l     chr o m o s o m e .  I n  th is  a l g o r i thm ,   w e   us e  t h e  o n e - po i n t  cr o s s o v e r   s t r a te gy  to   c r e a te   ne w   c h rom o s o me s ,   a s  s h ow n   i n   F i gure 6.  T w o   i n d i vi du a l   c h rom o s o m e s   a r e   c h os e n   from  t h e   m a ti ng  po o l  to  pr o d u c e   tw o   ne w   o f f s pr i n g .   A   cr o s s o v e r   po in t   i s   s e l e cte d   b e tw e e n   t h e   f i r s t   an d   la s t   gen e s   o f  t h e   p a re n t   in d i vid u a l s .   T h e n ,   t h e   fra c ti o n   o f  e a ch   in d i vid u a l   on   ei th er   s i d e  o f   th e   c r os s o ve r   p o i n t   is   exc h a n ged   an d   c o n c a t en a t ed.   T h e  r a t e  o f  c h o i c e   i s   m a d e   a c c o rd in g   t o   r o u l e t te -w h e e s e l e c t i o n a n d t h F i t n e s v a l u e s .                 F i gure 7 .   Mu t a ti o n   s t e p     2.5. M u t a t i o n   T h e   m u t a t i o n  s t e p   c a n   i n t r oduc e   t r a i t s   n o t   fo u n d  i n  t h e   o r i g i n a l   i n d i vi du a l s   a n d     p r e v e n t s    t h e    GA    from    c o n v e r gi n g    t o o    f a s t .  I n  t h i s  a l gori t h m ,   w e   s i mp l y   f l i p   a   ge n e   ra n d om l y   i n   t h c h r o m o so me as  sh o w i n   F i g u re 7 .   T h e c h r o mo so me w i t h   t h b e st  f i t n e ss  v a l u is  t h so l u t i o n   a f t e t h i t e r a t i o n .  T h F N a l g o r i t h m   w i l l  r e p l ac e th se n s o r  n o d e i n   t h c h r o m o s o m e   w i th   g e ne s   o f   1  to  e x te nd  t h e   W S N   l i f e tim e .       3. S i m u la t i o n   A   s i m u l a tio n  o f   the   f a ul t  no de   r e co v e r y   a l g o r it hm   a s   d e s c r i b e d  i n   S e ct io n   3   w a s   pe r f o r m e d   to  v e r i fy   the  m e t h o d .   T h e   e x p e r i m e nt   w a s  de s i g n e d   ba s e d   o n   3- D   s p a c e ,   u s i n g   1 0 0 ×   100   ×   100   un i t s ,   a n d   t h e   s c a l e   of   t h e   c oord i n a t e   a x i s   for   e a c h  d i m e ns i o n  w a s   s e t  a t   0   t o   1 0 0 .   T h e   r a d i o   r a ng e s  ( t r a n s m i s s i o n   r a ng e )   o f   t h e   no d e s   w e r e   s e t  t o   15   un its .  I n   e a ch   o f   th e s e   s i m u lat i on s,   th e   s e n s o r  n o d e s   we r e   d i st r i b u t e d  u n i f o r m l y  o v er   t h e   s p a c e.   T h er e   a r e   t h r e e   s e n s or   n o d e s  r a n d om ly   d i s t r i b u t e d   i n  10   ×   1 0   ×   1 0  s p a c e,   a n d   th e   E u c lid ean   d i s t an c e   i s   at   lea s t   2   u n i t be tw e e n   a n y   tw o   se nso r   n o de s.  T h e r e f o r e ,  th e r e   a r e   30 0 0  se nso r   n o de in   t h e   3 - w i r e l e s s  s e ns o r   ne tw o r k   si m u l a to r ,   a n d   t h e   ce n t e r   n o d e   is t h e   si nk  n o de .   T h e  d a ta  pa ck ag e s   w e r e   e x c h a n g e d  be t w e e n  r a n d o m   s o ur ce /d e s t i na t i o n   pa ir s   w i th   90   0 0 0     e v e n t   da t a   pa c k a g e s .   I n   o u r   s i m u l a ti o n s ,   th e   en er g y   o f   ea c h   s e n s or  n o d e   w a s  s e t   t o   3 6 00   W s  t hat   i s   a c t u a l   a v a i l a bl e   e n e r gy .  E a c h   s e n s o r  co n s um e d   1. 6   W s   w h e n   it  co nd u c ts   a   co m p l e t e d   da t a   tr ansf o r m a t io n  ( Rx   + T x ) .   I n   t h e  GA   a l gori t h m ,   t h e   p opu l a t i on  s i ze  w a s   2 0 ;   t h e   c r os s o ve r   ra t e   w a s   5 0 % ;  a n d  t h e   m u ta tio n  r a te   w a s   2% .     T h e  F N R,   D D ,  a n d   G D   a l g o r ithm s   w e r e  im pl e m e n te d.   T h e   a c tiv e   s e ns o r   n o de s   a n d   t o t a d a t a   l o ss  a f t e r 9 0  0 0 0   e v e n ts  ar sh o w i n   F i g u re  a n 9 .  T h e ac t i v e   n o d e me a n   t h a t   t h e   s e n s or  n o d e   h a s   en ou g h   e n er g y   t o   t r a n s fer   d a t a  t o   oth e r   n o d e s ,   bu t  s o m e  s e n s or   n o d e s   c a n   b e   de l e t e d   f r o m   the   a c tiv e   no de s   l i s t   if  t h e i r  r o ut i n g  t a bl e s  do  no t   ha v e   a   s e n s o r   no d e   t h a t   c a n   b e   u s e d  as  r e l a n o d e o r  i f  t h e y  a r n o in t h r o u t i n t a b l e of  a n o t h e se n s o r   n o d e s.  T h F N a l g o r ithm   ha s   2 9 3 1   s e n s o r   no de s   a v a i l a bl e ,   bu t   t h e  D D   a n d   G D   a l g o r ithm s   o n l y   ha v e  30 5   a n d   2 5 6   s e nso r   n o de av ai l a b l e  af te r   90   0 0 0  e v e n ts,  as   s h o w n   i n   F i g u r e  8 .   T h is  ne al g o r ithm   en ha nc e s   th e  n u m b e r   of   ac t i ve  n o d e s   b y   8 . 7   an d   10 .8   t i m e s ,   res p e c t i vel y .   T h e   F N R   al g o r ith m   h a s   t h e   m o st  a c t i v e   se nso r   n o d e co m p a r e d   w i t h   t h e   D D  an d   G D  al g o r ith m be ca us e   t h e   a l g o r ithm  ca n  r e pl a c e   the   s e n s o r   n o de s   a f te r   th e  n u m b e r   o f   no nf u n c t io ni n g  no d e s   e x c e e d s   t h t h r e sh o l d ,   b y  u s in g th G A  a l g o r i t h m F i g u re  c o mp a r e s   t h e to t a d a t a   l o ss  u s i n t h F N al g o r ith m   to   t h e   to tal   d a t a   l o ss  us in g   th e   D D   an d  G D   al g o r ithm s.   I n  t h is  s i m u l a tio n ,   e v e n t  da ta   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  379 – 386   384 w a s d e str o y e a n r e c o r d e d   i n to  t h e l o ss  c o u n i f   th e d a t a   h a d al r e a d b e e n   r e l a y e o v e r   2 0   t i m e s .   M o reov er ,  s e n s o r   n o d e s   m i g h t  d e t e c t   th e   s a m e   eve n t  w h en  a n   eve n t   ap p e a r ed   and   tr a n s f e r   i t  to   t h e   s i n k  no de   i n   t h is   s i m u l a t i o n   s e tt ing .   H e nc e ,   t h e  to t a l   d a ta  l o s s   m i g h t   e x c e e d   90  0 0 0   even t s .   T h erefo r e,   s e n s or  n o d e s  ca n   d e t e ct   m o r e   eve n t s  a n d   t r a n s f e r  t h em  t o   th e   s i n k   n o d e   if   t h e   W S N  l i f e tim e   is  in cr e a s e d.    I n    F i g u r e ,    t h e    F N R    al g o r it hm     e x hi b i ts   s m a l l e r    dat a    l o s s e s   b e ca u s t h a l g o r i t h m   c an  r e p l ac e  f e w e se n s o r   n o d e a n d   r e u s e mo r e  r o u t i n g p a t h i f   t h e   n u m b e r  o f  s e ns o r  no de s   t h a t   a r e   no nf u n ct io n i n g   e x ce e d s   th e   t h r e s h o l d.   A f te r   t h e   s i m u l a ti o n ,   the   F N R   a l gori t h m   ha d   o n l y   s u ffe re d   1 1   025  d a t a   l o s s e s ,   bu t   t h e   DD  a n d   G D  a l gori t h m   h a d   s u f f e r e d   91 2  4 6 2   a n d  9 1 3  44 9   da t a   l o s s e s .   T h i s   n e w   a l g o r i t hm  c a n  r e d u ce   d a ta   l o s s   by   9 8 . 8 %   co m par e d   to   t h e  tr a d it i o n a l  al g o r ith m s .   F i g u r e   1 0  co m p ar e s   th e   av e r ag e   e n e r g y   co ns u m p t io n   o f  a   W S m a n a g e d   usi n g   t h e   F N R  al g o r i th m   to  th e   av e r ag e   e n e r g y   con s u m p t io n   u s i n t h D D   a n d   G D   a l g o r i t h m s. T h e D D   a n G D   a l g o r i t h m a l l o th W S t o   c o n s u m e   m o r e   e n e r gy   a f te r   8   0 0 0   e v e n ts   be c a u s e  the  in s i de   n o de s   a r e   e n e r gy-  d e pl e t e d ,   b u t   t h e   o u t s i d e   no d e s   co n t i n ue  t o   a t t e m p t  to   tr a n s f e r  e v e n t   d a ta   to   t h e   s i n k   no de   t h r o ug h   t h e  i n s i d e   no de s   un til   t h ey   a r e   a l s o   en e r g y -   d e p l et e d .    A f t e r    9 0    0 0 0    eve n t s ,    t h e   DD    an d    G D    a l g o r i t h m - m a n a g e d   W S N s  h ad c o n s u m e d  3 4 9 5 . 1 W s   a n 3 2 9 8 . 2 9 W s r e sp e c ti v e l y         F i gure 8 .   Ave r ag e   r e s i d u a l  e n e r gy   af te r  80 00   e v e n ts       Table  1 .  Ave r ag e   e n e r g y  co ns ump t i o n  i n  di f f e r e n t   no d e   D e n s itit e         T h e   pr o p o s e d  a l g o r it hm   i n c r e a s e s  t h e   W S N  l i f e tim e   by   r e pl a c i n g  s o m e   o f  th e   s e n s o r   n o de th at  ar e  n o t   f u n c t i o n i n g .   I n   ad d i tio n   to   e n ha nc in g   t h e  a c tiv e  n o de an d   r e d u c i n g   t h e   d a t a   l o sse s,   th e   F N R al g o r ith m  re d u ce s t h e   r e l a y e d   e n e r gy   co nsu m p t io n   b y   r e du ci ng   t h e  nu m b e r  o f   d a t a  r e l a y e d,  a s   the   r e pl a c e d  s e ns o r   n o de s   ar e   u s u a l l y   us e d  t h e   m o s t .  A f te r   90   0 0 0  e v e n t s ,   u s i n g   t h e   pro p os e d  a l gori t h m ,   t h e   W S N   h a d   c o n s u m e d   o n l y   2 407 . 6 8   W s ,  a n d,  c o m p a r e d   t o   u s i n g   t h e D D   a n d G D   a l g o r i t h m s, e x h i b i t e d   a r e d u c t i o in  e n e r g y   c o n s u m p t i o o f   3 1 . 1 % a n 2 7 %,  r e s p e c tiv e ly .   A f te r   tha t ,  w e  e x pe r i m e nt  dif f e r e nt  no d e   d e n s i t ie s   in   o u r   s i m u l a t i o n   e n v i r o nm e n t  to   c o mp a r e th a v e r a g e n e r g y   c o n s u m p t io n .   T h e s i m u l a t e  r e su l t   i s   s h o w i n  T a b l 1 .   We  ca f i n d   t h at   th e  F N R   al g o r ith m   h a th e  l e ast  a v e r ag e  e n e r gy   co n s u m p t io n   i n   al l  cas e ,   an d   it  ca n   s a v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     False  Nod e  R e co ve ry A l g o r i t h m   for a Wireles s  Sen s o r  Netw or k  ( J.  R a jes h 385 31 . 7 3 %   e n e r g y   a t  m o s t   i n  T a bl e  1 .   H e nc e ,   the   F N R   a l g o r ith m   ha s   t h e   b e s t   e n e r gy   s a v i ng   pe r f o r m a nce   no   m a t t e r  u n de r  a n y  no d e   de n s i t ie s .   T h e   av e r ag e   n u m be o f  m e s s a g e tha t   r e a c h   t h e   si n k  n o d e   w h e n  e a ch   al g o r ithm   ma n a g e s   t h n e tw o r i s  c o mp a r e d   i n   F i g u re  1 1 U s i n t h tr a d i t i o n a D D  a n d G D  a l g o r i t h m s,   t h s i n k   no de   c a n   r e c e iv e   no   m e s s a g e s  a f te r   80 0 0   e v e n t s   be c a u s e  a l l  o f   th e  i n s i d e   no d e s   ar e   en erg y -  d e p l et e d ,   and   th e   W S N  li fet i m e   i s  en d e d .   T h i s   p r o p os ed   a l g o r i t h m  r e p l a c e s  en er g y - d e p l e t e d   s e nso r  n o de s   to   i n cr e a se   t h e   W S N l i f e tim e .  T h e r ef o r e ,   the   av e r ag e   nu m b e r  o f   m e s s a g e s  r e c e i v e d   u s i n g   t h i s   a l gori t h m   i s   h i g h e r   t h a n  w h e n   u s i n g  t h e   ot h e r  a l gori t hm s .   B y   u s i n g   t h is   a l g o r it hm ,  t h e  s e ns o r   n o de s   a r e   no t   o n ly   r e pl a c e d ,   b u t  t h e  r e pl a c e m e n t   co s t   i s   r e du c e d,  a n d   mo r e  r o u t i n g p a t h a r e r e u s e d T h e t o t a l n u m b e r   o f   se n s o r   n o d e re c o v e r e i s   s h o w i n   F i g u re  1 2 .   10 8 5   se n s o r   no d e s  w e r e   r e co ve r e d,   a n d  the   F N R   a l g o r ithm   c o nt in ue s   to  r u n  f o r   3 4  ite r a t io ns   af te r 90  0 0 0   e v e n ts.   I n   th e   s i m u l a tio n ,   t h e   a l g o r ithm  re p l a c e d ,   o n  av e r ag e ,   ap p r o x im a t e l y   3 2   s e n s o r   no d e s  f o r  e a c h   c a l c ul a t io n,   e x te ndi n g   the  l i f e tim e   o f  the   W S N .   I n   F i g u r e   13   a n d   14 ,   t h e   av e r ag e   r e si du al   e n e r g y   o f   th e   W S N u s i n g  t h e   F N a n d  t h e   G D   al g o r ith m af te r 8 0 0 0   a n d   9 0   0 0 e v e n ts  is  s h o w n .  Be ca u s t h e F N a l g o r i t h m   is  b a se d o n   t h G D   a l g o r i t h m t h c o mp ar iso n   d e m o n s t r ates   h o w   t h e  F N R   h a s   c han ged   th e  a l g o r i t h m .   I n   F i g u r e   1 3 ,   u s in g  th e  G D   a l g o r i t h m ,   a f t e r   8 0 0 0   even t s  th e  g r a d e   1   s e n s o r  n o d e s  o n ly   h a ve   1 4 5 . 57   W s  en er g y   rem a i n in g ,   an d   th e   ot h e r  gra d e   s e n s o r  n o d e s  s t i l l   h a ve   e n ou gh   e n e r gy   t o   fu n c t i on.   Us i n g   t h e  F N R   a l gori t h m ,   t h e   g r a d e 1  se n s o r T h e   g r ad se n s o r   n o d e s a r n e a r  th e   s i n k   n o d e a n t h e y   a r r e l a y n o d e s fo r t h o t h e g r a d e   s e ns o r  no d e s ,   s o   t h e y  co ns um e   t h e i r   e n e r g y   r a pi dl y .   T h e   F N R   a l g o r it hm   c a n   r e pl a c e   s o m e   o f   t h e  en erg y - d ep let e d   s e n s o r   n o d e s .   H enc e,   th e  a v ai la b l e  s e n s or   n o d e s   a r e   m o r e  n u m e ro u s   th an   w h e n   usi n g  t h e  tr a d it io n a l   al g o r ithm s.   I n   F i g . 8 ,   t h e  av e r ag e  e n e r g y   co ns u m p t io n   f o e a ch   g r a d e   i s  c a l c ul a t e d   a f t e r  9 0   00 0   e v e n t s .   U s i n g  t h e  G D  a l go r i t h m ,   t h e   s e ns o r  no de s   co n s u m e   the i r   e n e r g y  r apid l y  b e cause   the y  tr y  to   tr ansf e r   e v e n t   da ta   to   t h e   si nk   n o d e   us in g   n e ig h b o r   n o de s   if   t h e g r ad 1   se n s o r   n o d e a r e e n e r g y -d e p l e te d   o r   th e i r o u t i n g   t a b l e i s   e m p t y .   T h e F N a l g o r i t h m   h a s  a m pl e  e n e r gy   f o r   e a c h   g r a d e  s e ns o r   no de   be c a us e  t h e  a l g o r ithm   c a n   r e pl a c e  t h e  s e n s o r   n o de s,  b u t   it   r e us e s   m o r e   r o u t in g   pa t h c o m p ar e d   to   u s i n g   th e   tr ad it io n a l  al g o r ith m .  T h e   nu m b e r   o f   r e p l ace d   se n s o r   n o d e a n d t h t o t a l   n u m b e r   o f  me ssag e s   r e a c h e d t h s i n k  n o d e   f o r e a c h   r e p l ac e d  n o d e   a r a n a l y z e d a s  s h o w i n   F i g u re  1 5  a n d 1 6 F o t h f i r s t i me  o f   n o d r e c o v e r y ,   th e  F N R   al g o r i th m   jus t   r e p l ace d   1 6   s e n s o r   n o de be ca use  the r e  ar e  n o t  m a n y   s e nso r   n o d e th at  c ann o t   w o rk ,   a s   s h ow n   in   F i g u r e   8 .  A f t e r   t h e  W S N   h a s   b e en   in  u s e  fo r   a   c o n s id era b le  p e r i od   o f   t i m e ,  i n  a v era g e,   3 2   s e n s or   n o d e s   a r e  r e p l a c ed   i n   ea c h   r u n .  A s   a   r e s u lt ,  t h e   W S N   li fet i m e   c a n  b e   s i g n if i c a n tl y  e x te nde d .   Ea c h   n o d e   i s   c a p a b l o f   d e t e c t i n g a n d se n d i n a p p r o x i m at e l y 2 7   3 2 e v e n me ssag e s ,   a s  sh o w i n   F i g u re  8 . T h r a t i o o f   t o t a me ssag e s   t o  r e c o v e r y   n o d e s a f t e e a c h   r e p l ace m e n t   i s   r e p o r t e d   i n   F i g u re  1 7 T h e F N a l g o r it h m   t e n d   to  r e p l ace s   G r ad e 1 se n s o r  n o d e i n   t h e f i r s p l a c e ,   si n c th e l o a d i n g o f   t h G r ad 1 se n s o r  n o d e is  l a r g e r   t h a n  th l o a d i n g   o f   o t h e r s .       4. C o n c lu s i on   I n   r e a l   w i r e l e s s   se ns o r  n e t w o r ks ,   t h e   s e ns o r  no de s  u s e   b a tte r y   po w e r   s u p p l i e s   a n d   t h us   ha v e   l i m i t e d   e n e r g y  r e s o ur c e s .   I n   a d di tio n  to   t h e  r o uti n g ,   it   is   im po r t a n t   to  r e s e a r ch  the   o p tim i z a t i o n   o f  s e n s o r   no de  r e pl a c e m e n t,   r e d u ci ng   t h e   r e pl a c e m e n t   co s t ,   a n d   r e u s i n g   t h e   m o s t   r o uti n g  p a t h s   w h e n   s o m e   s e n s o r   no d e s   ar e   no nf u n ct io n a l .   T h i s   p a p e r  pr o p o s e s  a   f a ul t   no de   re c o ve r y   a l go ri t h m  f o r   W S N  b a s e d  o n   t h e   gra d e  d i ffu s i on  a l gori t h m   c o m b i n e d   w i t h   a   ge n e t i c   a l g o r it hm .   T h e   F N R  a l g o r ithm  r e q u ir e s   r e pl a c i n g   f e w e r  s e n s o r  no d e s  an d   r e u s e s   t h e   m o s t   r o u t i n g p a t h s,  i n c r e a si n g  t h W S l i f e t i m e   a n r e d u c i n g  t h r e p l ac e m e n t c o st.   I n   t h e   s i m u l a t i on,   t h e   p r op o s e d   a l gori t h m   i n c r e a s e s  t h e   n u m b e r   of  a c t i ve  n o d e s   up   t o   8 . 7   t i m e s.   T h e   nu m b e r  o f   act i v e   n o de is   e n ha nce d   3 . 1 6  tim e s  o n   av e r ag e   af te r e p l a c in g   an   a v e r a g e  o f   32   s e ns o r   no d e s   f o r   e a ch   c a l c ul a t io n.   T h e  a l g o r it hm   r e d u c e s   t h e  r a te  o f   da ta   l o s s   by   a p p r o x i m a t e l y   98 . 8 %  a n d   r e d u c e s   t h e  r a te  o f   e n e r gy   co ns u m p t i o n   by   a p pr o x im a t e l y   31 . 1 % .   T h e r e f o r e ,   th e   F N R   a l g o r it hm   no t   o n l y   re pl a c e s  s e n s o r  no d e s ,   bu t   a l s o   r e du c e s  t h e   r e pl a c e m e n t   c o st  an d   r e us e s   t h e mo st   r o u t i n p a t h to  i n c r e a se t h e W S l i f e t i m e .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  379 – 386   386 Re f e r e nc e s   [ 1 ]   J A  C a r b al l i d o ,  I  P o nz o n i,  N B   Br ig no l e .   C G D - G A :   A   g r a p h b a s e d   g e ne tic  a l g o r i t h m   fo r   s e ns o r   ne t w o r de s i g n .   In f .  S c i . ,  200 7; 1 7 7 ( 2 2 ) :   5 0 91 5 1 0 2 .   [ 2 ]   F C   C h a n g ,  HC   Hua n g.  A  re fa c t ori n g   m e th od   for  c a c h e -  e ffi c i e n t  s w a r m  i n t e ll i g e n c e   a l gori t h m s .   Inf .  Sc i . 2 0 12 ;  19 2(1 ) :   3 9 4 9 .   [3] S   Co r s o n M a c k e r M o b i l e  Ad  H o c N e t w o r k i n g   ( M A N ET) :   Ro u t i n g   P r ot o c o l  P e r f orm a n c e   I s s u e s   a n d   E v al ua ti on  C o n s i d e r a t i o n s N e w   Y o r k N Y , U S A :   A C M .  1 9 9 9 [4] M   G e n,   C h e n g .   G e ne ti c  A l g o r i th ms   an d   E n gi n e e r i n g   D e s i gn .   Ne Y o rk ,  NY,  US A :   W i l e y ,  1 9 97 .   [ 5 ]   Z . H e ,  BS  L e e ,   X S  W a ng .   A g g r e g a t io n   i n  s e n s o r   ne t w o r ks  w i th  a   us e r - p r o v i de d   q u al i t y   o f   s e r v ice   g o al In f .  Sc i . ,  2 0 0 8 ;   17 8 ( 9 ) :   2 1 28 –21 4 9 ,     [ 6 ]   J H   H o ,  H C   S h i h ,   BY  L i ao ,   S C   C h u .   A   l adde r   d i f f u s i o n   a l g o r i thm   us i n g   a n t  co l o n y   o p tim i z a t i o n  f o w i r e l e s s  se nso r  ne t w o r ks .   In f .  Sc i . ,  20 12 ;   192 :   20 4 2 1 2 .   [7]  JH  H o , H C   S h i h BY   L i ao JS  P a n .   G r ad d i f f u s i o a l g o r i t h m.   P r oc .  2nd   I n t .  C o nf .  E n g .   T e ch n o l .   I n n o v . 20 1 2 :  2 0 6 4 –2 0 6 8 .   [ 8 ]   T P   H o ng ,   C H   W u .  A n   im pr o v e d   w e i g hte d   cl us te r i ng  al g o r i thm  f o r  de te r m i n a t io n   o f  a p p l i c a t io n   no de s  i n   h e t e rogen e o u s  s e n s o r  n e t w o r k s .   J .  Inf .   H i di n g   Mu l t i m edi a   S i g n al   P r o c e s s .  20 11 ;   2 ( 2):  1 7 3 1 8 4 .   [ 9 ]   C   I n ta na g o n w i w a t,   R  G o v i n d a n ,   D  E s tr in ,  J   H e ide m a n n ,   F   S i l v a .   D i r e cte d   dif f us i o n   f o r  w i r e les s   se ns or   ne t w o r kin g I EEE / A CM  T r a n s.  Net w . ,  20 03 ;  11 ( 1 ):  2 16 .     [ 1 0 ]   W H   L i a o ,   K a o,   C M   F a n .  D a t a   a ggrega t i o n  i n   w i re l e s s  s e n s o r  n e t w o r k s  u s i n g   a n t   c o l o n y   a l g o ri t h m .   J.   Ne tw .  Co m p u t .   Ap p l . ,  200 8; 3 1 ( 4 ) :   38 7 4 0 1 .   [ 1 1 ]   T H   L i u,   S C   Y i ,   X W   W a ng .  A   f a ul t   m a n a g e me nt  pr o t o c o l  f o r  l o w - e n e r g y   and   e f f i cie n t   w i r e le s s  s e nso r   ne t w o r ks .   J .  Inf .   H i di n g   M u l t i m e d i a   S i gn a l   P r o c e s s . ,  2 0 1 3 ;  4(1):  3 4 –4 5.  [ 1 2 ]   J   P a n,  Y   H o u ,   L   Ca i,   Y  S h i,   X  S h e n .   T o po l o g y   co ntr o l  f o r   w i r e le s s   s e nso r   ne t w o r ks .   Pr o c . 9 t A C M I n t .   C o nf .  M obi l e   Co m p ut .   N e tw . , 2 0 0 3 2 8 6– 2 9 9 .   [ 1 3 ]   E M   R o y e r ,   C K   T o h.  A  r e v i ew  o f   cur r e nt   r o u t ing  pr o t o c o l s   f o r   a d - h o c   m o b i l e   ne t w o r ks .   I EEE P e rso n a C o mmun . ,  1 9 9 9 ;   6 ( 2): 4 6 –5 5.   [ 1 4 ]   H C   S h i h ,   S C  Ch u,  J  R o d d ic k ,   J H   H o ,  BY   L i ao ,   J S   P a n.  A   r e duce  ide n t i cal  e v e n t  tr a n s m i s s i o n   al g o r i t h fo w i r e l e ss se n s o r  n e t w o r k s P r o c . 3 r I n t .  C o n f . I n t e l l .  H u m a C o m p u t I n t e ra ct . , 2 0 1 1 1 4 7 1 5 4 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.