Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   10 ,  No.   5 ,  Octo be r   2020 ,  pp. 4 798~ 4808   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v10 i 5 . pp4798 - 48 08          4798       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om/i nd ex .ph p/I J ECE   Energy e ffici ent clu ster in g and r ou ting opti mizati on  model f or  maximi zin g life ti me of wi re l ess s en sor netwo rk       Savith a  S . 1 ,  S.   C.   Li ngared d y   2 , San j ay Ch itnis   3   1 Depta r m en t   of   Com pute r  Scie n ce   and   Engi ne ering ,   CMR   Insti tute  of   T e chnol og y ,   India   2 Depta r m en t   of C om pute r  Scie n ce   and Engi ne ering ,   Sri V enka t eshwara   Col le g e  o f  E ngin ee ring ,   In dia   3 Depta r m en t   of C om pute r  Scie n ce   and Engi ne ering ,   Da y a nand a   Sagar   Univ ersity ,   India       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   A pr   12 , 201 9   Re vised  A pr 16 ,   2019   Accepte d  Apr 22 , 202 0       Rec en tly ,   th e  wi de  adop ti on  of   W SNs  (W ire le ss - Sensor - Networks)  is  bee n   see n  for  provisi on  non - rea l  t ime  and  real - ti m e  appl i ca t i on  servi ce s  such  as  int ellige n t  tra n sportat ion  and   hea lt h  ca r e   m onit oring,   int el l ige n t   tra nsporta ti on  e tc .   Provisioning   the se  services  req uire s  energ y - e fficie n t   W SN .   The   cl usteri ng  techniqu e  is  an  eff icient   m ec han ism   tha t  pl a y s  a  m ain   r o l e   i n   r e d u c i n g   t h e   e n e r g y   c o n s u m p t i o n   o f   W S N .   H o w e v e r ,   t h e   e x i s t i n g   m o d e l   is   designe d  consid eri ng  r educ ing   e ner g y -   consum pt i on  of  the   sensor - devi c e  for   the   hom ogenous  net work.  How eve r,   it   inc urs  energ y - ov erh ea d  (E O)  bet wee n   cl uster - h ea d  (C H).  Further,   m axi m iz ing  cove r a ge  ti m e  is  not  conside red   b y   the   exi sting   clus te ring  appr oa ch  consid eri ng   heteroge neous   net works   aff ecting  l ife tim e  per form ance.   In  ord er  to   over come  th e se  rese ar ch  cha l le nges,   thi s   work  pre sents  an  ene rg y   eff i ci en t  cl uste ring   and  routi ng  opti m iz ation  (E ECRO)  m odel   adopt ing  cro ss - lay er  d esign  for  h et ero g ene ous   net works .   Th e  E ECRO  uses  cha n nel   g ai n  informa ti on  from   th e  ph y sic al  lay e r   and  TDMA   base d  comm unic at io n  is  adopt ed  for  comm unic at ion  among  both   int ra - cl uster   and   int er - cl ust er  co m m unic at ion.   F urthe r,  cl ust eri n g  and  rout ing   opti m iz ation  are  pre sente d  to  b ring  a  good  trade - off  among  m ini m iz ing    the   en erg y   of   CH,  enha n ci ng  co ver age  ti m e  and   m axi m iz ing  th e   li fe ti m e  of   sensor - net work  (SN ).   The   expe riments  ar e  condu ct ed   t o  esti m ate     the   p erf orm ance  of  EE CRO  over   th e  ex isti ng  m odel .   The  signifi c ant - per form anc e  is  at t ai ned  b y   EECRO   over   the   exi sting  m odel   in  te rm s  of  mi nimizi ng  routi ng  and  co m m unic at ion  o ver hea d  and  m axi m iz ing    the   li fe ti m e  of   W SNs.     Ke yw or d s :   Cl us te rin g   Cros s  lay er   Hop   Lifet i m e   WSNs     Copyright   ©   202 0   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Savith a  S . ,   Dep ta r m en t   of   Com pu te r  Scie nce a nd E ng i ne erin g ,    CM R In sti tute  of T ech nolo gy,  Ban galor e , In dia .   Em a il :  s.sav it ha4 47 @r e diff m ai l.com       1.   INTROD U CTION   The  i ncr ease d  gro wth  of  se ns or  te c hnol ogie s  has  le d  t o  in crease d  a doptio n  of  W SN   ac r os s  diff e re nt  for  prov isi on i ng   f ut ur e  c omm un icati on   syst e m s  and   wireless - ba sed  ap plica ti on s.  F or   e xam pl e,  it   is   util iz ed  acro s s  diff e re nt  areas  li ke  in dustria l  m anu f act ur e,  healt h - care - m on it or i ng,  an d  intel li gen t  trans portat ion,  [1 ]   et c.  Furthe r m or e,  the  WSN  has  bee n  uti li zed  in  differe nt  intel li gen t  a pp li cat io ns ,  no n - real  and   real - ti m e  s m art  li ke  ta ct ical  i ntern et   [ 2 ] ,  a  wear a ble  c om pu ti ng   de vic e  [ 3 ] ,  a nd  sm art  ci ty   [ 4 ] .  The  pr im e   respo ns ibil it y  of   WSNs  is  ac cur at el y  gathe r i ng   us ef ul  data   and   s ensi ng   s uch   a s  yi el ding  sen sed  big   da ta ,  ai r  qu al it y,  bio m edical ,  hu m idit y  m easur em ents   and   chem ic al   inf or m at ion   for  fu t ur e  a naly sis  [5 ] .  At  the  s i m i la r  tim e,  the  CC   (Cloud - Com puti ng )  al lo we d  te chnolo gies  li ke  Cl oud - RA N  [ 6 ]   an d  F og - R AN   [ 7 ]   a nd  that  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Ener gy  ef fi ci en t cl us te ring a nd r ou ti ng opti miza ti on  m od el  for …   ( Savi th a S . )   4799   pro vid e  WSN s  with  c omm un ic at io n,   c om pu ta ti on   ad va ntages   an d  t he  st or a ge  res ources  [ 8],  as   well   as  prom isi ng  the t echn i qu e  to p r ocess  a nd m anag e the  hu ge  a m ou nt of a ggre gated dat a  [9 ] .   The  se nsor - de vice  ( SD )  is  placed  in   a  haza rdo us   area   w he re  batte ry  re pl aci ng   a nd  rec hargin g  a re   no t  possible  a nd  al so  hum a n  m on it or i ng  con ta in s  huge - risk.  T he  S D  can  be  ei the r  tim e  or   eve nt - dr i ve n,     in  both  cases,  the  batte ry  en erg y  is  ex haus te d  ex pone ntial ly .  The  sense d  data  is  ei the r  transm it te d  t o  base   sta ti on   ( BS )  or   neig hbor i ng  de vices.  I n  a  few   scen arios,   sim il ar   data  can  be   transm i tt ed  t o  BS.     Th us ,  a ff ect in g  ene r gy - ef fici ency  ( EE )  of   the  W S N.  I n  order   t o  ov e rc om e  the  redundan cy   pro blem s  and  pro du ce   a  m or e  ene rg y - e ff ic i ent  Data  A ggr egati on  ( DA )  m et ho d  is  uti li zed  in   [ 10 ] .   To   pro visio n,   t he   acce ss   of   real - ti m e   [1 1]  to  se nsor - data  for  the  a pp li cat io n  of  r el ia ble  ind ust r ie s,  data  proc essing,  an d  ac cur at e  gathe rin g  is  need e d  [ 12 ] .  An y ways,  perform ing   the  DA  posses s  t he  c halle ngin g  s olu ti on,   w hich  i s   represe nted  i n  [13].  I n  [14],   represe nting  the  sc hem e  of   energy  prese rvat ion   to  giv e   m or e  eff ic ie nt   DA.     The  desi gn  of  energy  pres erv at io n  r outi ng   a doptin g  the  cl us t eri ng   protoc ol  li ke  low - ene rg y - ad aptive - cl us te rin g - hier arch y  (L EAC H )  a nd   hybri d - energy - e ff ic ie nt - distrib uted  ( HEE D )  has  be en  intr oduce d  in  [15].   An y ways,  t hey  induce   the  e ne rg y o verhea d  be tween   CH  t ha t  is  ins uffici ent  f or  the  la rg e r  netw ork  [16], d ue   t o  direct - DT  ( Data - Tra ns m issi on )  via  CH  to w ard s  the  sin k  is  an  unfeasibl e  m et ho d  for  s uch   ty pe  of  ne twork .     I n  orde r  t o  im pro ve  the   li feti m e  of   WSNs   f or  over com ing  the  e ne rg y  ov erh ea d  betwee n  C H  [17]  des ign e d   a  r ou ti ng  m eth od  f or   t he  se le ct ion   of   hop - de vice.  H ow e ver,  it   acq uire s  hi gh e r  c omm un ic at ion   ov erhe a d  b e c a u s e   o f   c h a n n e l   c o n t e n t i o n   b e t w e e n   c l u s t e r   d e v i c e   a n d   h o p - d e v i c e   a n d   i t   i s   i m p r o v i n g   t h e   N P - d e t e r m i n i s t i c .   In  [ 18 ] ,   it   re presenti ng   the  desig n  of  e ne rg y - e ff ic ie nt   f or  la r ger  S N  adoptin g  a   f uz zy - base d  cl us te rin g  m eth od.   H ow e ve r,  the  pe rfo rm ance  of  a  li fetim e   in  ins uffici ent ,  CH  de vices  ne arer  t o  BS  tha t  dies   rap i dly. To  o ve rco m e these p roblem s,  [1 9] r epr ese nted  cl us te ring  d e sig n  ut il iz ing  T2 FL (Ty pe - 2  fu zzy  log ic ).  The  distrib ute d  loa d  m od el   betwee n  S D s  that  ai de d  in  de velo ping   the  li fetim e   of  SN.  Howev e r,    the  T 2F L - cl us t erin g  m et ho d  can  be  desig ne d  a nd  co ns i de rin g  the   hom og e nous  ne tw ork.   The refo re ,  f uture  routin g  m od el   sh ould  ass ume   the  heteroge neity   need s  of   WSN   a nd   it s  app li cat ion   [ 20 - 23 ] .  I n  ord er  to   com m un ic at e  and  accum ulate   these  data  in  the  real - ti m e  of   ef fici ent  de sig ns   a re  ne eded.    In   [ 24 ,  25 ] ,   repre se nting  the  m od el   of  da ta   gathe rin g  and  the  e ff ic ie nt  m od el   of  da ta   routin g  a doptin g  t he  cl ust ering  m et ho d,   [26]  represe nted  da ta   fo recasti ng  m et ho d  f o r   cl us te r - base d  WSNs  an d  [27 ,  28 ]   re presented     the  appr oach   of   cr os s - la ye r   fo r  the  cl ust er - base d  W S Ns.   I n   [ 24 - 28] ,  this  m od el   reduced  the  energy   consum ption   of   t he  S D.  H ow e ve r,   the   s ta te - of - the - art   m od el   didn’t   assum e  and  fail ed  to   im pro vise    the  c ov e rage  t i m e  of   WSN.   To  a ddres s  the se  issues   of  c ov e ra ge  ti m e,  the  op ti m iz a tio n  f unct ion  a doptin g    the  evo l utio na r y  co m pu ti ng  f or   cl us te r  f or m at ion ,  w hic h  is  rep re sente d  in   [29].  Howe ve r,   in  [ 30 ]   exte ns ive   analy sis  carri ed  out  an d  r epr ese nts  the   evo l ution a ry   com pu ti ng   f or   the  heter ogene ou s  WSN  inc ur s   Com pu ta ti on al - O verhea d  (C O )  be twee n  S Ns.   T hu s ,  it   aff ect in g  the  pe r f or m ance  of   WSN.  I n  pa pe r  [31],  represe nting  the  cl us te rin g  m et ho d  f or  he te rogen e ous - WSN  util iz ing  the  t ree  str uc ture.  T his  m od el   i s   assum ed  packet   loss  rate  and   li nk   qual it y  in  or de r  to  r edu ce  the  e ne rg y  co nsum pti on   of   S N.   H oweve r,     this m od el  d id n’ t as su m e the  cov e ra ge  ti m e.  As  a n ou tc om e , affect ing t he  li fetim e p erform ance of SNs.   To  ov e rc om e  t he  re searc h  c ha ll eng e,  t his  w ork  represe nts  the  m od el   of  e nergy  ef fici ent   cl us te rin g  and   r outi ng  op tim iz at ion   ( EE CR O )  ad op ti ng  the  desi gn   of  a  cro ss - la ye r   fo r  im pr ov i ng   the  li fetim e  of   W S N   and   c overa ge  tim e.  The  EECR O  util iz es  ph ysi cal   la ye r  data  to  get  t he  cha nnel   ga in  data  f or   ga inin g    the  par am et er  of   li nk  qual it y.  Fu rt her m or e,  i n  the  MAC  la ye r  or  data  li nk,   the  TDMA  ba sed  com m un ic at ion  can  be  ada pte d  for  com m un i cat ion   betwee n  inter  an d  in tracl us te r  com m un ic at ion .  In  the  networ k  la ye r,   the  r ou ti ng  a nd  cl us te ri ng - ba sed  tra ns m iss ion   a re  ass ume d.   T his  w ork   intende d  at   c onveyi ng  the  good    trade - off  am ong  im pr ov in g  c ov e ra ge  tim e,  reducin g  the  e nergy  of  CH  a nd   im pr ovin g   the  li fetim e  of   SN .     In  o r d e r   t o   g e t ,   r o u t i n g   a n d   c l u s t e r i n g   o p t i m i z a t i o n   a r e   c a r r i e d   o u t   a n d   t h e   s m a l l e s t   p a t h   b a s e d   r i o t i n g   i s   a s s u m e d .   The  C on t rib ution o f  t his r esea rch w ork  is  as  fo ll ows:     This  pap e r rep r esented  the  des ign   of e nergy - e ff ic ie nt  routin g f or  t he hete r ogeneous   WSN.     Our  m od el  a dopts the  sho rtest  p at h t o  cl us te r - base d  t ran sm i ssion.     The  previ ous  work   has  not  assum ed  cl us te r - base d  r ou ti ng   op ti m iz ation   adoptin g  the  de sign   of  the  cr oss - la ye r  an d  c on si der i ng the e nviro nm ent o f het eroge neous sen so rs .     The  previ ou s  w ork  h as not  c on si der e d  the  e valuati on o f   li f et i m e  per f or m ance  c onside rin g  first n ode   de at h,   loss  of   co nnect ivit y and  t otal  node deat h co nsi der in g  t he he te rogen e ous  W SN s.     The  perform ance  of  li fetim e  analy sis  is  carri ed  ou t  c onside r ing   t he  fi r st  se ns or d e vice,  lo ss  of  c onnecti vi t y  and total  devic e d eat h.     This  m od el   de velo ps   the   li fetim e  of   S N,   c om m un ic at ion   over hea d  an d  r outi ng  over hea d  of  the  real - ti m e  data acce ss  an d  al s o  im pr ov e s the lifet im e o f WSN.   This  pap e r  is   orga nized  i n  s uch  a  way  th a t  sect ion - I I  int rod uced  the  e ne rg y - e ff ic ie nt  of  r ou ti ng   and  the  cl us te r ing   opti m iz at i on  m od el   is  re pr ese nted .  T he   ne xt  sect io n  r epr ese nts  a n  e xp e rim ental   st ud y  of   the  EECR O  over  the   e xisti ng  te chn iq ue.  T he   f uture  work  a nd  c on cl us io n  are  discusse d  in  t he  l ast   sect i on  of   this pa per.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  5 ,  Oct ob e r 2 020  :   47 98   -   48 08   4800   2.   ENERG Y - E F FICIE NT  CLUS TE RI N G  A ND   ROUTIN G  OPTIMIZ AT ION   MO D EL  ADOPTIN G   CROSS   L AY E R  DESI GN  F OR  ENH ANCI NG  COVER AGE   TIME  A N D   MA X I MIZ IN G LIFET IME  OF WS N   This  sect ion   pr esent  an  ene rgy   eff ic ie nt  cl us te ring   an d  r outi ng   opti m iz at io n  m od el   ado pti ng   cr oss   la ye r  desig n  f or   m ini m izing  energy  co nsu m pt ion   of  cl ust er  hea d,   e nh a ncin g  co ve rage  tim e  and   m a xim iz e  li fetim e  of   sen so r   net wor k.   F irstl y,  we  desc ribe  t he  syst em   m od el   of  hete roge neous  wir el ess  sens or  ne twork ,   then  we  de scr ibe  the  c hann el   m od el   us e d.   T he n,   we  descr i be  the  c lusterin g  a nd   transm issi on /r ou ti ng   op ti m iz ation  to  enhance  cove r age tim e and  th e li fetim e o f W SN .           Fig ure  1 .  The   Ar c hitec ture  of  EECR O  m od e l       2.1.    S ys te m  ar chitecture   The  arc hitec ture  of   EECR O   m od el   is  sh ow n  in  Fig ure  1.   From   Fig ure  1  it   can  be  seen  tha t     the  cl us te r  cl ose r  to  base  sta ti on   is  com po se d  of  le ss  nu m ber   of   cl ust er  m e m ber s  we  cal l  this  as  le vel  1  an d  cl us te r  li tt le  far   away  from   cl us te r  head   has  m or e  nu m ber   of  cl us te r  m e m ber s  we  cal l  this  has  l evel  2.    This  way  the   far   cl ust er  w il l  hav e  la rg e   densi ty   of   cl us te r  m e m ber s.  This  dep l oym ent  m et ho d  ai d  i n  m ini m iz ing   e ne rg y  c onsu m ption   of  cl us te r  head.  Es pecial ly ,  the  cl ust er  he ad  cl ose r  t o  s ink .   T hu s   en ha ncin g  cov e ra ge  ti m e  and li fetim e o f sens or   net work.     2.2.    Sy ste m, c ha n nel,  trans mi ssion op tim iz at ion m od el :   This  sect io n  de scribes   the  syst e m   of   resear ch   w ork.   This   w ork   co ns ide rs  he te rogen e ous  W SN   i.e .,  le t’s  co ns ide r  cl asses  of  se nsor  de vice  s uch  cl ass  A ,  cl ass   B.  Cl ass  A  ar e  re pr ese nted   as  sens or  dev i ce  that   per form s  op era ti on   su c h  as  sensing.  T hese  de vice  are  lowe r   cost  and   the  ti ny  dev ic es  that   are  dep loye d  acro s s   sensing  re gion.   The  sens or   ar e  gr ou ped   to ge ther  to  f or m   a  cl us te rs.   Cl ass  B  sensor  dev ic e  is  m or e  po w erful   and   has  hi gh e r   com pu ti ng   ca pab il it y  than  C la ss  A  dev ic e  wh ic h  de picte d  as  cl us te r  hea d.   T he  cl ass  B  dev ic e  colle ct s and a ggre gates se nsor y data f ro m  it s m e m ber  and tr ansm it s i t t ow a rd s  sin k/b ase  stat ion  th r ough s et  o f   hop/interm ediat e cluste r hea d dev ic e.   Let   us  c on si de r  t her e   are     and    no des  t ha t  are   ra ndoml y  dep l oyed   in   a  netw ork   an d  t hei r   po sit io ns   are  know n.   Eac h  se ns or  dev ic e  are   connecte d/ass ociat ed  with  one  cl us te r  hea d  dev ic e  a nd   ge ner at es   m ean  pac ket  l oad  of    bits/ sec  an d  t ran sm its  it   to  t he  cl ust er  head,  wh i ch  furthe r  rout es  to   the  sin k/b ase   sta ti on s  ( w hich  in  t his  w ork  we  c on si der   it   as  the  ( + 1 ) ℎ   cl us te r  head  directl y  or  th rou gh   i nter m ediat ed   cl us te r  hea d  de vices.  Furthe r,   this  w ork  c ons iders  t hat  the   c luster  head  c onsu m es  m uch   hi gh e r  e nergy  t ha n  it s  sens or   de vices .  Since,  CH   is  act ive  al l  the  t i m e  and   at   the  sa m e  t i m e   the  m e m ber   dev ic e  are  in  sle ep  sta te .    As  a  res ult,  th is  wo r k  ai m s  t o  re du ce  th e  con s um ption   of   energy  of   C H  de vice.  As  it   ai ds   in  enh a ncin g  netw ork  c over age  resu lt in g  i n bett er lifet im e of  WSNs.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Ener gy  ef fi ci en t cl us te ring a nd r ou ti ng opti miza ti on  m od el  for …   ( Savi th a S . )   4801   This  wor k  c onsi der s   Ra yl ei gh   fad i ng  m od el   to  c har act eriz e  the  c ha nn el   a m on g  cl us te r  he ads,  a nd   al so   am on g  cl us te r  hea d  an d  the  ba se  sta ti on.  T her e fore  the  cha nnel   ga in     am on g  se nd er  an d  receive r  f or   com m un ic at ion  is  obta ti ned  a s foll ow s :     ( ) = ( 0 ) ( 0 ) −   (1)     w he re  ( 0 )   is t he p at h  loss   com ponen t e xpone nt  of  0   wh ic h  ca n be c om pu te d  a s foll ow s:     ( 0 ) = 2 16 2 0 2   (2)     w he re    is  the   anten na  gain   of  the   se nd e r,     i s  the  a nten na   gain  of  receive r,     is  a  norm alized  ar bitrary  par am et er  that  dep ic ts  the  va riat ion   in  t he   fad in g  proces s,    is  def i ned   as  wav el e ngth   of   the  fr e que ncy  carrier ,    is   de f ined   as   the   ex pone nt  of  path   loss .  The     is  arb it ra ry  a nd  i s  c on si der e d  to  be   ex po nen ti al ly  distrib uted,  a nd  the   recei ve d  sig nal  is  al s o  ar bitrary.  Th eref or e ,  perfec t  receptio n  of   a  sig nal  is  a ssu re d  thr ough  pro ba bili sti c  m e thod.   H ence   it   is   de sire d  t hat  { ≥ } ≥   f or  i deal  rec eption,   w her e     is     t h e   e n e r g y   o f   o b t a i n e d   s i g n a l ,     i s   p r e d e t e r m i n e d   e n e r g y   t h r e s h o l d ,   a n d     i s   t h e   e x p e c t e d   l i n k   i d e a l   p a r a m e t e r .     Let   co ns ide r     as  t he  cum ulate d  intra   cl us te r   loa d  at t ai ned  by   t he   ℎ   CH  ( bit/ seconds )    for   = 1 , … , . Th e  cluster ing   optim iz at io n vecto r  is e xpresse d  as  f ollo ws :     = ( 1 , … , ) .   (3)     An  im po rtant   t hing  t o  be   see n  he re  is   that,   the  nu m ber  of   sens or  dev ic es   ass ociat ed   wit h  cl us te r   head    i.e.,  the size   o f  cl ust er   , is e xpresse d  as  foll ows :     .   (4)     Fo r   ∈ { 1 , 2 , 3 , … , }   and   ∈ { 1 , 2 , 3 , … , + 1 } ,  with   ≠ ,  le t     be  the   inter   cl us te r   loa d  t hat  is   transm itted  f rom   CH    to  the   CH   .  T he  tra nsm issi on   op ti m iz at ion   m a trix    is  the  ∗ ( + 1 )   m at ri x  of  el e m ent    ,  = 1 , … ,   and   = 1 , … , + 1 .  This  w ork  c onsiders    = 0 .  The  obje ct ive  of   this  work   is  t o  i m pr ovise   t he   co ve rag e   ti m e  by   est ablis hi ng  an   op ti m i zed  t ran sm issi on  m at rix  ′   an d  cl us te r   vector   ′ .    Let   co ns ide r    as  the  m ean  of  e nergy  c on s um ption   of  th e  ℎ   cl us te r  hea d.   The n,  the   is  ex pr es sed   as  fo ll ows :         =    ( +   ∑  1 ≤ ≤ 0 , ≠ ) +    ( ∑  1 ≤ ≤ 0 + 1 , ≠ ) +   ∑  1 ≤ ≤ + 1 , ≠  ,       = 1 , … ,   (5)     wh e re     are  the   ci rcu it   ene rg y   per   bit  dissi pa te d  in  tra ns m itti ng   data,     are  the  ci rcu it   e ne rg y  per   bit  dissipated   in   r ecei vin g  data,  and     is  the   ene rg y  dissipate d  from   cl us te r  he ad    to   cl us te r   hea d  .   Le t   us   assum e  that     as  the   dista nce  a m on g  cl ust er head    a nd   ,  t her e fore u sin g  ( 1)  t he  receive d  en erg y pe r  bit  c a n  be  e xpresse d  a s foll ow s :       =       ( 0 ) (  0 ) − .   (6)     By  u sin g  Ra yl ei gh  c ha nn el  m od el ,  the li nk ideal pa ram et er can   be desc rib ed  as  foll ows :     = {   ≥ } = {   ≥     ( 0 ) (  0 ) } = −    ( 0 ) 0   (7)     Fr om  ( 7),  w e  c an desc ri be      as  fo ll ows :       =  ,         ≠   (8)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  5 ,  Oct ob e r 2 020  :   47 98   -   48 08   4 802   w he re    is a c onsta nt that ca n b e ex pr es sed  as  def i niti on  a s fo ll ow s:     = − ( 0 ) 0 log   (9)     The  (5)  ca n be  wr it te n  c onside rin g  f or   = 1 , … , , as   f ollow s :         =    ( +   ∑  1 ≤ ≤ , ≠ ) +   ∑  (  +    ) 1 ≤ ≤ + 1 , ≠   (10)     Let   dep ic ts  th e  init ia l  ener gy   of   the  ℎ     cl us te r  hea d,   = 1 , … , .  Thi s  wor k  co ns id ers  an  optim izati on   pro blem  to  m a xim iz e cov e rage t i m e as f ollo ws :      { , }  { 1 1 , 2 2 , … , } .   (11)     Wh e n  cl us te r h eads a re  dep l oy ed  with  equal  energy, t hat is,     =   ∀   ,   (12)     T he o pti m iz ati on pr ob le m  o f   (11) is sim i la r  to as  foll ows :      { , }  { 1 , … , }   (13)     This  w ork  ai m s  a t  add res s ing   opti m iz at io n  pr ob le m   of   (13).  T he  pr oblem   in  op ti m i zi ng   a re  descri bed   a s   fo ll ows.  F or cluster  hea d   ,   = 1 , … , , th e  inter cl us te r o pti m iz at ion  cond it io n  m us t b e ad dr es sed     +   ∑  1 ≤ ≤ , ≠ =   ∑  +   , + 1 1 ≤ ≤ , ≠   (14)     w he re  0 < ≤ 1   is  the   perform ance  pa ram et er  of   a ggre gatin g  data   f un ct io n  in  i nt ra  cl us te r .  Al ong  with ,     the  pac ket  load   com po sed  by  al l  the  cl us t er  head   c onside ring   ce rtai n  insta nce  pe rio d  of  ti m e  m us t  be  identic al   t o   l o a d   p r o d u c e d   b y   a l l   t h e   s e n s o r   d e v i c e s   i n   t h e   s a m e   i n s t a n c e   p e r i o d   o f   t i m e ,   w h i c h   c a n   b e   e x p r e s s e d   a s   f o l l o w s :     ∑ = 1 =    .   (15)     The  ob j ect ive   op ti m iz at ion   funct ion   (1 3)  and   c on st raint   (1 4)  an d  ( 15)  can  be  tra nsfo rm ed  into  li near   pro gr am m ing  prob le m   of   ,    and     by  introd ucin g  a n  sup plem ent ary  par am et er ,  w her e  ≥ ma x { 1 , … , }   as foll ows :     {                              { , , }                                                                                                                                                                                                                                                                                            ℎ   ℎ                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    ∑  +   1 ≤ ≤ , ≠ −   ∑  +   , + 1 1 ≤ ≤ , ≠ = 0 ,           = 1 , …                                                                                                                                                 ∑ = 1 =    ∑  1 ≤ ≤ , ≠  +  +   ∑  (  +    ) 1 ≤ ≤ , ≠ +  + 1 (  +   , + 1 ) − ≤ 0 , = 1 , … ,                                                                                                                                                                                                                                                    ≥ 0      ≥ 0 , = 1 , … , ; = 1 , … , + 1                                                                                                                                                                       (16)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Ener gy  ef fi ci en t cl us te ring a nd r ou ti ng opti miza ti on  m od el  for …   ( Savi th a S . )   4803   2.3.    Clus ter  optimi z at ion   This  sect ion  pr ese nts  cl us te r  opti m izati on   te chn i que  for  wire le ss  sensor   ne t work.   Let   ′ = ( 1 ′ , … , ′ )   be  t he   optim al   cl us te ring  vecto r  outc om e.  For  = 1 , … , ,   cl ust er  head    is  give n   ′ = ′ ⁄   sens or   de vices.  The  sens or  dev ic e  al locat i on   is  ca rr ie d  ou t  in  seq ue ntial   m ann er,  i.e .,  one  at   a  tim e.  A  co rr esp onding  se nsor   de vice  is  al locat ed  to  t he   near e st  cl us t er  hea d   ,  pr ov i ded  that  nu m ber   of  sens or  de vices   to  cl us te r  he ad    is  not  great er  tha n ′ .  I f  it   exceeds   the n  nex t   nea rest   cl us te r   hea d  is   consi der e d  a nd  so   on. T he  alg or it hm  f or  ob ta ining o ptim al  c lusterin g  is  represente d  in  alg or it hm  1 .     Algorithm 1:  Optimal clustering algorithm   Input: ; = ′ = ( 1 ′ , … , ′ )   Expected outcome: 1 , … ,   Initialize: 1 = ⋯ = = ∅   (cluster sets)   Start: For = 1   to    For = 1   to    Set    to distance among sensor device    and cluster head    End for   Iteration: =  { } min {  , = 1 , … , }     If ′ > 0   ′ = ′ −   = + { }     Else     = ∞   go to iteration     End if   End for   End:     2.4.   Tr ansmi s s io n/R outing   op timi z at i on   This  sect io n  descr i bes  t he  routin g  op ti m i zat ion   of  pro po s e d  ap proac h.   This  w ork   co ns ide rs   a  routing   base  on   s hortest   pat h  r oo t  f r om   c l us te r  head   devi ce  to  base  sta ti on   th rou gh   nu m ber   of   hop  de vices.   Fo r  m ini m iz ing   hop  co unt  w hich  va r ie s  for  diff e re nt  trans m issi on .  As  a  r esult,  this  wor k  co ns ide rs  qu al it y  of   com m un ic at ion   us i ng   pa ram et er    for  com pu ti ng   pro ba bili ty   of   posit ive  e nd - to - en d  r ece ption.  F or   different  roots  of    paths   ex per ie nce   di ff e ren t   fa di ng,  t he   r oo t   r el ia bili ty     m us t  be   at   le ast   1   .Co ns id eri ng     the  shortest   hop  case,  t he  pac kets  are  routed   thr ough   nea re st  cl us te r  hea d  cl os er  to  t he  nex t  le vel    toward s     the  ba se  sta ti on.  I n  this   way  the  da ta   is  tra nsm it te d  to  dif f eren t  le vel  ( = 1 )   ti ll  it   reach es  the   base  sta ti on.   This  w ork  co nsi der s  e nergy  balance d  cl us t er  base d  r ou ti ng   desig n  that   balance  ene rg y  of   dif fer e nt  cl us te r   heads. T he  c om m un ic at ion  ra diu s  of clu ste r  can be  obta ine d  as  foll ows     1 2 ( 1 − 0 ) , … , 1 2 ( − − 1 ) ,   (17)     In  ( 17)  is  t he  i m po rtant  fact or   of  e nergy  dissipati on  at   diff e re nt  cl us t er  head s .  F or  exam ple,  m inim iz ing   1 2 ( − − 1 )   res ults  in   sm al le r  cl us te r   siz e  in   the   ℎ   le vel,   w hich   ai ds  in   reducin g  local   traff ic   am on g  these   cl us te r,   le ss er  r ou ti ng  distance   am on g  c orres pondin g  cl ust er  head s   in   the  ( − 1 )   le vel  an d  a   gre at er  num ber s   of  cl us te r  hea ds  i n  the   ℎ   le ve l.  Sinc e  t his  w ork   co ns id ers   sy m m e tric al   top ol og y   a nd  pa cket  distrib ution,     the  load  from   the  cl us te r  hea d  in  the  ℎ   le vel   will   be  unif orm ly   balanced  a m on g  highe r  nu m ber   of   cl ust er  heads  i n  t he  ℎ   l evel,  so  the   quantum   of  tra nsm itted  loa d  po ssess  by  eac h  cl us te r  hea ds  in  t he  ℎ   le vel  will   reduce.  This  ai d  in  re du ci ng  e nergy  co nsum ption  at   the  cl ust er  hea d  i n  th e  ℎ   rin g.   Sim i lar ly ,  re du ci ng  a rea  of  the  ℎ   le vel  m us t  reim bu rse d  f or   oth e r  cl us t ers  i.e. ,  cl us te r   in  the   ℎ   le vel,  be cause  of  the   fi xed  num ber   of  le vel  con si der e d  in  the  netw ork .  In   a  sim il ar  way,  energy  di ssipati on   at   cl us te r  hea ds   in  le vel  will   increase.  Th us ,   by  re gu l at ing   t he  siz e   of  cl us te r   in   di ff ere nt  le vels,   a  m or e  balan ced  energy  dis sip at ion   at   different   cl us te r  hea ds   i s  at ta ined,   w hi ch  ai de d  in  en han ci ng   c over age  tim e  of   WSN .  T hus  im pr ov i ng   t he  li feti m e  of   WSNs  wh ic h  i s experim ental l y pro ven in  ne xt secti on  belo w.       3.   SIMULATI O N RESULT  A ND AN NA L Y SIS   This  sect io n  r epr ese nts  t he  perform ance   evaluati on  of   i ntr oduce d  the   EECR O  m od el   ove r     the  existi ng  te chn i qu e   co ns i der i ng   li feti m e ,  r ou ti ng  over head  an d  c omm un ic at ion   ov erh ea d.   For  li f et i m e   analy sis,  this  work  co ns ide rs     first  sen sor  de vice  deat h  ( F SDD ),  l os s  of   connecti vity   ( LoC )  a nd  total   sen s or -   dev ic e  death  ( TSDD ) .  T he  previ ou s  w ork  ha s  not  co ns ide r ed  s uch   a n  e va luati on   t o  est im at e  the  per f orm ance   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  5 ,  Oct ob e r 2 020  :   47 98   -   48 08   4804   of   WSN.  The  env i ronm ent  of   the  syst e m   is  util iz ed  fo r  ex per im ent  analysis  su ch  as  wi ndows  10  ente rprises  editi on  oper at ing - syst em   ( OS ),  I ntel  Pe nt ium   I - 5  cl ass,  a  64 - bit  proce sso r  of   Q ua d - cor e ,  4G B  N VIDIA - CUD A  ena ble d  de dicat ed  G PU ,  16GB  RAM.  The  S E NSORI A  si m ulator  [ 32]   is  util iz ed  to  carry  out    the  pe rfor m ance  evaluati on  of  the  EECR O  m od el   over  e xisti ng   m et ho ds   li ke  LE ACH  [ 11] .  The   EECR O  an d  LEAC H  are   m od el e d  by  util i zi ng   t he  D ot  Net  f ram ewo r k  4.5  a nd  C#   pro gr am m ing   l angua ge.   The   LEAC H  has  been   wide ly   util iz ed  the  com par iso n  prot oco l  ac ro s s  diff e re nt  existi ng   m et hods   [ 11] .  As   an  outc om e,    this  w ork  ass um es  the  LEAC H  pr oto c ol  as  a   case  stu dy  f or   com p arison.  T his  sim ulati on   par am et er  is  util iz ed  for  the  expe rim ental  an al ysi s,  w hic h  is  des cribe d  in  Ta ble  1 .       Table  1.   Sim ul at ion   par am et e r  c on si der e d   Netwo rk Pa ra m e te r   Valu e   The size of  Wirele ss  Network    1 0 0 m   × 1 0 0 m   Nu m b e r  o f  the Sen so r  Dev ices   5 0 0 ,  1 0 0 0 ,  1 5 0 0 & 2 0 0 0   Nu m b e r  o f  BS    1   The Initial  en ergy  o f  Sens o r  Dev ices   0 .1to  0.2  Jo u les (j)   TR ( Tr an s m iss io n   rang e)   5   m   The ra n g e of  Sens in g     3   m   Rad io - Energy - Dis sip atio n   5 0  nj/b it   The len g th  of  Data  Pack ets    5 0 0 0  bits   The sp eed o f  T ran s m iss io n     1 0 0  bit/s   Ban d wid th   1 0 0 0 0  bit/s   Data proces sin g - d elay   0 .1 s   Idle Energ y - Co n su m p tio n   (E ele c)   5 0  nj/b it   A m p lif icatio n - Ene rgy  ( E m p )   1 00 /bit / m2       3.1.  The  e valuat i on   of   Li f etime  perf or man ce  e valua tion   c on sider i ng   tota l  se ns or  de vice  de ath,  first   senso r  de vice  deat h  an d  loss  of c on nec tivit y   This  sect ion   descr i bes  pe rfor m ance  at ta i ned   by  pro posed  EECR O  ov e r  LE ACH   con si deri ng     the  total   sen sor  de vice  death ,  LoC ,  fi rst  se ns or  de vice  de at h.   Fir stl y,  co ns ide rin g  the   case  of  total   s ens or  dev ic e  death .  Her e  t he  se nsor  de vi ce  is  va ried  f r om   50 0,   1000,  1500 ,  an d  20 00  an d  the  e xperim ent  is  cond ucted  to  e valuate  the  li fe tim e  per fo rm ance  an d  the  res ult  is  gr ap hical ly   sh own  in  Fi g ure   2.  The  outc om e   represe nted  E ECR O  that  e nhance s  the  li fe tim e  per form a nce  by  69. 09 % ,  76. 22%,  82.96% ,  a nd  83. 83 %  ove r   LEAC H  proto col  consi der i ng  500,  1000,   1500,  an d  2000,  se ns or   dev ic e  res pe ct ively .  An   aver a ge   i m pr ovem ent  of   li fetim e   per f or m ance  is  at t ai ned   by  78. 02 %  ,  wh ic h  is  intr oduce d  EE CR O  ov e r  the  LEAC H   consi der i ng   t he   total   sensor  dev ic e  death.   S i m il arly ,  an  exp e rim ent  is  cond ucted  to  evaluate  the  li fetim e  perform ance  con si der i ng   1s t   sens or   dev ic e   death.   He re,  t he  se ns or  de vi ce  can  be  va ried  f ro m   500,   1000,   1500,  a nd  20 00  an d  t he  ex pe rim ent  is  con du ct e d  to  e sti m at e  the  li fetim e  per f or m ance  an d  the   outc o m e  is  gr a phic al ly   sh own  in  Fig ur e  3.   The  re su lt   r epr ese nts  the  EECR O  that  enh a nces  the  li f et i m e   per f or m ance  by   82.44% ,  77. 67%,  88. 41%,  a nd   92. 57 %  ov er  the  LE AC H  prot oco l  tha t  con side rin g  500,   1000,  1500,  an d  2000,  se ns or  de vice  res pecti ve ly .  The  aver a ge  im pr ov em ent  of   li feti m e  perform ance  is  at ta ined  85.27 %  by  the  hel p  of  i nt rodu ce d  E ECR O  ove r  the  LEAC H  that  consi der i ng  1st   sens or   de vice  death .  F ur t he rm or e,     the  e xp e rim ent  is  co nducte d  to  est im at e  lif et i m e  per f or m ance  co ns ide rin g  L oC.  He r e,  a  se nsor   d e vice  is   var ie d  from   500,   1000,   1500,  and  2000  a nd  t he  e xperim ent  is  co nducted   to   est i m at e  the  li fetim e  per f orm ance   and   the  ou tc om e  is  gr ap hica ll y  sh own  in  F ig ure   4.   T he  outc om e  rep res ents  EECR O  dev el ops  the  li fetim e   perform ance  by   81.46% ,  78. 52%,  85. 27%,   an d  86. 74%  ov e r  t he  L EA CH  protoc ol  c on si der i ng  500,  10 00,   1500,  an d  2000,  sens or  de vice  resp ect ively .  An   ave ra ge  li fetim e  per fo r m ance  i m pr ove m ent  of   86.73%  i s   at ta ined  by  in tro du ce d  EEC RO  ov e r  L E ACH   co ns ide r ing   LoC.   T he   overall   im pr ov em ent  of  a ver a ge  perfo rm ance is att ai ned  b y 8 3.3 5%,   wh ic h  is  introd uced   by  the EECR O  m od el   ov e r  LE A CH conside rin g  total   sens or   de vice  death,   LoC ,  fi rst  sens or  de vi ce  death .  T he  ov e rall   at ta ined  outc om e  represents  t he  sca la ble  li fetim e p erf or m ance conside rin g  the  v a ried   netw ork  de ns it y.     3.2.  C omm u nicati on   ove rhead  an d  Routin g/tr an s mi ssion  over head   per f or man ce  e va lu at i on  c on sider in g v aried se nso r  d evice   This  sect io n  de fines  the  c om m un ic at ion   an d  r outi ng   over head   pe rfor m ance  at ta ined  by   the  help   of  EECR O  ov e r  LEAC H.   F or  the  e xp e ri m ent   analy sis,  the  sens or   de vice  is  var ie d  f ro m   500,  10 0,   1500,  a nd   2000  a nd  the  exp e rim ent  is  cond ucted  a nd   the  ou tc om e  is  gr a phic al ly   sh ow n  in   Fig ure  5.   T he  outc om e  sh ows ,  EECR O  m ini m iz es   t he  CO  (Com pu ta ti on   ove rh e ad)   by  32. 74% ,  26.25%,  48.644%,  an d  41. 8 8%  ove r   LEAC H  co ns i der i ng   500,  10 00,  15 00,  an d  2000  the  se nso r  de vice,  re sp e ct ively .  An   a ve rag e  c omm un ic at ion   ov e r head  r ed uc ti on   of 3 7.3 7%   is  at ta ined  by   EECR O  over   LEAC H.   Sim i la rly ,  the  ex perim ent  is  con du ct ed  t o  est i m at e  the  pe rfor m ance  of  r ou ti ng   over he a d  by  var yi ng  s ens or   de vices  f ro m   500,  10 0,  1500,  a nd  2000  a nd  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Ener gy  ef fi ci en t cl us te ring a nd r ou ti ng opti miza ti on  m od el  for …   ( Savi th a S . )   4805   the  outc om e  is  gr a phic al ly   rep resen te d  in  Fi g ure   6.   T he  ou tc om e  sh ow s ,  E ECR O  m ini m i zes  routin g  ove rh ea d  by  51. 62 % ,  44. 06,  45. 08%,  a nd  51. 93%  over   LEACH  c onsideri ng   500,   10 00,  15 00,  an d  2000  sen sor  de vices,   resp ect ively .  T he  a ver a ge ro ut ing   of over hea d red uctio n of   48.17%  is achi eved by  EECR O ov e r  t he  LE ACH.           Fig ure   2 .  Net w ork  li feti m e p erfor m ance ev al uation co ns i deri ng  t otal sens or  d e vice d e at h           Fig ure  3.  Net w ork  li feti m e p erfor m ance ev a l uation co ns i deri ng   first se nsor  d e vice d e at h           Fig ure  4 .  Net w ork  li feti m e p erfor m ance ev al uation co ns i deri ng  l os s  of c onnecti vity   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  5 ,  Oct ob e r 2 020  :   47 98   -   48 08   4806       Fig ure  5.  Com m un ic at ion  ov erh ea d per f or m ance e valuati on c onsideri ng  var ie d  se nsor d evice           Fig ure   6 .  Ro uting o ve rh ea d pe rfor m ance ev al uation co ns i deri ng   va ried  se nsor  d e vice       3.3.    Res ult  and discussi on   over s tate - of - ar t  tec hnique   This  work  car ried  out  the  e xp e rim ent  evaluati on  co ns i de rin g  diff e ren t  perform ance  pa ram et ers  li ke  CO,   net w ork  li feti m e  and   routin g  ov e r head  co ns i der i ng  fir st  sen sor   de vice  death,  LoC  a nd  total   sens or   dev ic e  death .  This  sect io n  pa rtic ularly   est im at es  the  evaluati on   of  li feti m e  per f or m ance  ov e r  the  sta te - of - ar t   m et ho d.   Seve r al   existi ng   m eth ods  ass um e  t he  eval uatio n  of   li feti m e  per f or m ance  co ns id eri ng   t he  total   sens or   dev ic e  deat h.   Howe ver,  the   evaluati on   c on si der i ng  1st   sens or  de vic e  death   is  al s o  the   m os t  em inent  perform ance  par am et er.  As  t his  ou tc om e  in  LoC  aff ect in g  the  li fetim e  pe rfor m ance  of   WSN.  As  an  outc om e,  this  pa per  co nsi der s  t he  e valu at ion   of   li feti m e  perf or m ance  consi der i ng  fir st  sens or  de vic e  death ,  total   s ens or  dev ic e   d eat h,   and  L oC.  Be l ow  in   Ta ble  2 ,  the  pe r form ance  com par iso n  of  int rod uced  EECR O  a nd  e xisti ng  protoc ols  of  li fetim e  achievem ent  ov e r  the   LEAC H  prot oco l  is  ta bula te d.   T he  ov e ral l  ou tc om e  repr esents     the  EECR O  m od el   that  at ta ined   bette r   pe rfor m ance  im pro vem ent  of  netw ork   li fetim e   ov er   sta te - of - a rt   m od el   [18 ,  19 ,  29 ,  31 ,  33]   co ns ide rin g  t otal  sens or  de vice  death,  1st   se nsor   de vice  deat h,   a nd  L oC.   T he  m os t  i m po rtant  ou tc om e   is  achieved  in  this  wor k  due  to  routing   a nd  cl us te r   op ti m iz a ti on   adoptin g  the  de sign   of   cro ss - la ye r.  O ur  m od el   re duces  the  e ne rg y   co nsum ption   of  CH,   im pr oving   c overa ge  ti m e  ai din g  in  li fetim e   perform ance  im pr ov em ent  of  WSNs.   Th us,   it   will   ai d  i n  pro visio n in g  t he   ap plica ti on   of  real - ti m e  serv ic e  that  needs the  d esi gn  of ene rg y - ef f ic ie nt.       Table  2 .   Per for m ance co m par ison o f netw ork  li fetim e achievem ent o ve r  L EACH   Alg o rith m   Lif eti m e i m p rov e m e n t achiev ed   o v er  LE AC H   co n sid ering  total  sen so r  d ev ice death   Lif eti m e i m p rov e m e n t achiev ed   o v er  LE AC H  co n sid ering  f irst  sen so r  d ev ice death   Lif eti m e i m p rov e m e n t achiev ed  ov e r  LE ACH   co n sid ering  los s o f   co n n ectiv ity   [ 1 8 ]   2 5 .0%   5 6 .7%   -   [ 1 9 ]   5 0 .0%   -   -   [ 2 9 ]   5 5 .0%   -   -   [ 3 1 ]   4 4 .0%   -   -   [ 3 3 ]   1 5 .0%   -   -   LL E ER   7 8 .02 %   8 5 .27 %   8 6 .7 3%   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Ener gy  ef fi ci en t cl us te ring a nd r ou ti ng opti miza ti on  m od el  for …   ( Savi th a S . )   4807   4.   CONCL US I O N   Buil ding  ene r gy - eff ic ie nt  des ign   for  prov isi on i ng   non - re al   and   real - ti m e   app li cat io n  se rv ic es  in   the  W S N,   w hi ch  is  ver y  chal le ng in g.   An   e xt ensive  sur vey  carried  out  shows  a  num ber  of   ap proac hes   hav e  been   re prese nted  la te ly   to  i m pro ve  the  ene r gy  eff ic ie ncy  of  SN .  Am on g  them ,  cl us te ring   ad op ti ng  cr oss - la ye r   play   an  i m po r ta nt  ro le   in  enh a ncin g  the  perform ance  of   the  sens or   netw ork.   H ow ever,  the  desi gn   of   cro ss - la ye r  a rc hitec ture  with   m ini m al   co m m un ic at ion   an d  r outi ng  over head  is  chall e ng i ng.  T he   e xi sti ng   m od el   did   no t  con si der   c overa ge  ti m e  f or   cl us te r  opt i m iz ation   co ns iderin g  heter og e ne ous  net works.   As  a  res ult,  incu rs  ene r gy  ov e r head   am on g  cl ust er  hea d.   A ff ect in g  li fetim e  per for m ance.  To  ov erco m e  researc h  chall eng e s,  this  m a nu s cript  prese nted  a n  E nerg y  Eff ic ie nt  Clu ste rin g  an d  Rou ti ng  O ptim iz at ion   m od el   adoptin g  c ro s s - la ye r  desig n.  The   E ECR O  us e  physi cal   la ye r  inform ation   t o  ob ta in   c hannel   gai n  inf or m at ion   f or   obta inin g  li nk   qu al it y  pa ram et er.  The n,   i n  data  li nk   or  MAC  la ye r  TDMA   base d  com m un ic a ti on   is  adopted  f or   c omm un ic ation   am on g  int er  an d  intracl ust er  com m un ic at ion .  I n  the  ne twork   la ye r,   cl us te ri ng - base d  tra ns m issi on   or  r ou ti ng  is  c on si der e d.  F ur the r,  cl us t erin g  a nd   r ou ti ng  o ptim iz at io n  are   carried   out  a nd  the  s hortest   pa th  base d  r ou ti ng  is  c on si der e d  for  at ta inin g  good  tra de - off   be tween  m ini m i zi ng   the  energy  of   cl us te r  hea d,  enh a ncin g  co ver a ge  tim e  a nd   m axi m iz in g  th e  li fetim e   of   a  sens or  netw ork .   The  ex pe rim en t  is  con duct ed  to  est i m at e  the  per f orm ance  of   EE CR O  ov er  the  existi ng  m od el .  The  outc om e  represe nts  EECR O  i m pr oves   li fetim e  per form ance  of   78. 02%,  85. 27%,  and   86.73%  co ns ide rin g  total   sens or  dev ic e  death ,   first  sens or  dev ic e  death ,   and   l os s  of  connecti vity   resp ect ively .   The  ove rall   aver a ge  perform ance d evelo pm ent o f 83.3 5%  is at ta ined by the  pro po s ed  EECR O m od el  o ver  L E ACH  c onsideri ng  all  the  cases .  F urt her,  t he  E E CR O  m od el   r edu ce s  c ommun ic at io n  ove r head  a nd  r ou ti ng   over head  ove r   the  existi ng   m od el   by  37. 37 %,  an d  48. 17%  resp ect ively .  The  overall   r esult  a tt ai ned   sh ows  scal able  li fetim e,   com m un ic at ion   ov e rh ea d  a nd  r outi ng  ove r head  pe rfor m ance  c on si der i ng  var ie d  net work   de ns it y.  Th e  fu t ur e   work  we  w ou l d  c on si der   e ne rg y  c on s um ption   eval uation  of   cl us te r  hea d  at   a  dif fer e nt  le vel  an d  de sign   an   op ti m al  cluster  an d hop se le ct ion   desi gn for f ur t her  e nhanci ng the lifet im e  perform ance o f   W S N.       REFERE NCE S   [1]   N.  S.  Ali ,   Z.   A .   A.  Al y asseri ,   an d  A.  Abdulm ohson,  “ Rea l - ti m e  Hea rt  Puls e   Monitori ng  Techni q ue  Us ing  W ire l e ss   Sensor  Network  and  Mobil e  Ap pli c at ion , ”  In te r nat ion al   Journa l   of  Elec tri c al   an d  Com pute r  En gine er ing,   vo l.  8 ,   no.   6 ,   pp .   5118 - 5126,   2018 .     [2]   K.  Pus hpa,   S.   R amac handr an,   a nd  K.  R.   Kashw an,   S. ,   “ A  Nove l  Skeleton  Ext ra ct ion  Algo rit hm   for  3d  W ir el ess  Sensor Net works , ”  Globa l  Journ al   of   Com pute r S ci ence and  T echnol og y ,   2014 .     [3]   S.  Cira n i and  M.   Picone,  “ W ea ra ble   computing  f or  the Int ern et of   Thi ngs, ''  IT   Prof., vol .   17,   no.   5,   pp.   35 - 41 ,   2015 .   [4]   M.  Vijay a la ksh m i  and  L .   Kul kami,   "Q ual i t y   awa re  pro toc ol   to  support  m ultim edi a  d at a   deliver y   in   wire le s s   net work,"  3rd   In te rna ti ona l  Conf ere nc e  on   Devi c es,   Cir cui ts   and   S y stems ,   pp.   32 2 - 326,   2016 .   [5]   J.  Fan,   F.  Han ,   a nd  H. Liu, `` Cha ll eng es  of  b ig  da ta   ana l y sis , ''  Nat .   Sci. Re v . ,   vol .   1 ,   no .   2 ,   pp .   293 - 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2901,   2019. I.   F.  Ak y i ldi z ,   W .   Su,  Y.  Sankar asubra m aniam ,   and  E.   C a y ir ci,   “ W ire le ss   sensor ne tworks:  A   surve y , ”   Com put.   Netw. ,   vol. 38, n o.   4 ,   pp .   393 - 42 2,   2002 .   [12]   A.  Na y ak  and  I.  Stojm enovi c,   “ W ire le ss   Sensor  and  Actua tor  Networks:  Algori thms   and  Protocol s  for  Scal ab le   Coor dina ti on   an d  Data Com m un ic a ti on, ”   Hobok e n,   NJ ,   USA:   Wi l ey ,   2010.   [13]   W .   Dargi e,   “ D y namic  power  m ana gement  in  wir el ess  sensor  netw orks:  Stat e - of - t he - art,”   IE EE   Se nsor s  J. ,   vol.   12,   no.   5 ,   pp .   1518 – 1528,   2012 .   [14]   M.  Sale em,  G .   A.   Di  Caro,   an d  M.  Farooq,   “ Sw arm  int el li g e nce   base d   routing  protoc ol  for   wire le ss   sensor   net works :  Surve y   and  fu ture di r e ct ions, ”  In f. Sc i . ,   vol. 181, no. 20, pp. 4597 – 4624,   2011.   [15]   A .   M a h b o u b ,   M .   A r i o u a ,   E l   M .   En - N a i m i ,   “ E n e r g y - E f f i c i e n t   H y b r i d   K - M e a n s   A l g o r i t h m   f o r   C l u s t e r e d   W i r e l e s s   S e n s o r   N e t w o r k s , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 5 4 - 2 0 6 0 ,   2 0 1 7 .   [16]   D.  V.  Pus pal at a   and  P.  Na y ak,   “ A  cl usteri ng  algorithm  for  W S N  to  opti m iz e  t he  net work  l ife t ime  usin g  t y p e - 2  fuz z y   logi c   m odel , ”  Proc. 3rd  In t.   Con f. A rti f. Intell., Mode l ing  S i mulati ons ( AIM S ) ,   Malay sia,   pp.   53 – 58,   2015 .   [17]   S.  Band y opadh ya y   and   E .   J.   C o y l e,  “ An  ene rg y   eff i cient  h ie r a rch ical  cl ust eri n g  al gor it hm   fo r   wire l ess  sensor  net works , ”   IEEE   INFOCOM,   vo l .   3 ,   2003 .   [18]   A .   M a h b o u b ,   e t   a l . ,   “ A n   e n e r g y - e f f i c i e n t   c l u s t e r i n g   p r o t o c o l   u s i n g   f u z z y   l o g i c   a n d   n e t w o r k   s e g m e n t a t i o n   f o r   h e t e r o g e n e o u s   W S N ” ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   9 ,   n o .   5 ,   p p .   4 1 9 2 - 4 2 0 3 ,   2 0 1 9 .   [19]   P.  Na y ak  and  B.   Vath asa vai,  " Ene rg y   Eff ic i e nt  Cluste r ing  Al gorit hm   for  Multi - Hop  W ireles s  Sensor  Networ k  Us ing  T y pe - 2   Fuzz y   Logi c , "  I E EE   S ensors   Journal,   vo l. 17, no.  14,   pp .   4492 - 44 99,   2017 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.