I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 8 ,   p p .   87 ~ 93   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 1 . p p 8 7 - 93           87       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 / I JE C E   Ev a lua tion o f  Energ y  Cons u m p tion  using  Rece iv e r – Centric   M AC P ro toco l i n  Wireless  Se nso r  Netw o rk s       Ana nd a   K u m a r  K   S 1 ,   B a la kris hn a   R 2   1 De p t  o f   IS E,   Ra jaRa jes w a ri   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re - 5 6 0 0 7 4 ,   In d ia   2 Ra jaRa jes wa ri  Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re - 5 6 0 0 7 4 ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   2 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A u g   2 0 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Sep   4 ,   2 0 1 7     A t  p re s e n t  d a y ’s  w ir e les s   se n so r  n e tw o rk s,   o b tain   a   lo t  c o n sid e ra ti o n   to   re se a rc h e rs.    M a x i m u m   n u m b e r  o f   se n so r  n o d e s  a re   sc a tt e re d   th a t  c a n   c o m m u n ica te  w it h   a ll   o th e rs.  Re li a b le  d a ta  c o m m u n ica ti o n   a n d   e n e rg y   c o n su m p ti o n   a re   th e   m a in l y   si g n if ica n t  p a ra m e te rs  th a t  a re   r e q u ired   i n   w irele ss   s e n so r  n e tw o rk s.  M a n y   o f   M A C   p ro to c o ls  h a v e   b e e n   p lan n e d   to   im p ro v e   th e   e ff icie n c y   m o re   b y   e n h a n c in g   th e   th r o u g h p u t   a n d   e n e rg y   c o n su m p ti o n .   T h e   m a jo rit y   o f   th e   p re se n ted   m e d iu m   a c c e ss   c o n tro l   p ro to c o ls  to   o n ly   m a k e   a v a il a b l e ,   re li a b le  d a ta  d e li v e ry   o r  e n e rg y   e ff icie n c y   d o e s  n o t   o f fe r  to g e th e r  a t  th e   sa m e   ti m e .   I n   th is  re se a rc h   w o rk   th e   a u th o r  p ro p o se s  a   n o v e l  a p p r o a c h   b a se d   o n   Re c e iv e r  Ce n tri c - M A C  is  i m p le m e n ted   u sin g   NS2   sim u lato r.   He re ,   th e   a u th o r  f o c u se s  o n   th e   f o ll o w in g   p a ra m e tri c   m e a su re s   li k e   -   e n e rg y   c o n su m p ti o n ,   re li a b il it y   a n d   b a n d w id th .   RC - M A C  p ro v id e s   h ig h   b a n d w id th   w it h o u t  d e c re a sin g   e n e rg y   e ff icie n c y .   T h e   re su lt s   sh o w   th a t  0 . 1 2 %   o f   les s  e n e rg y   c o n su m p ti o n ,   re li a b il i ty   i m p ro v e d   b y   2 0 . 8 6 %   a n d   b a n d w id th   in c re a se d   b y   2 7 . 3 2 %   o f   RC - M A C  c o m p a re d   w it h   M A C  IEE E  8 0 2 . 1 1 .   K ey w o r d :   B an d w id t h   E n er g y   co n s u m p tio n   Me d iu m   ac ce s s   co n tr o l   R ec eiv er   c e n tr ic  M A C   W ir eless   s en s o r   n et w o r k s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  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 l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   An a n d a  Ku m ar   K  S,    Dep t o f   I SE,     R aj aRaj es w ar i Co lle g e  o f   E n g in ee r in g ,     B an g alo r e - 5 6 0 0 7 4 ,   I n d ia.   E m ail:  a n an d g d k @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  W ir eless   Se n s o r   Net w o r k   ( W SN)   i s   ad v an ce d   tech n o lo g y   a n d   b u ild   u p   w it h   t h a t  h a s   b ee n   in co r p o r ated   in to   o n e  o f   th e  b est  e m er g in g   ar ea s   i n   th e  c o m m u n icatio n   in d u s tr y   [ 1 ] .   A   n u m b er   o f   s m al l   w ir ele s s   s e n s o r   n o d es  ar e  u s e d   to   ex ch an g e  i n f o r m atio n   f o r   a  lo n g   ti m e  w it h   a  li m ited   b atter y   p o w er   ca p ac it y   in   w ir eles s   s e n s o r   n et w o r k s .   T h e  m o s t  i m p o r ta n t  p o w er   f ac t o r   co n s u m p tio n   o f   a  n o d e  is   r a d io .   MA C   p r o to co l  co n tr o ls   th e  r ad io   o f   th e  s e n s o r   n o d e  [ 2 ].   Gen er all y ,   w ir e less   s en s o r   n et w o r k s   co n s tit u te  m a n y   n u m b e r s   o f   n o d es.  I n   F ig u r e   1   d ep ic ts   th at  th e   f u n ctio n alit y   f o r   d is s i m ilar   t y p es  o f   n o d es  th at  ap p ea r an ce   a  w ir eles s   n et w o r k   to   ex i s t  to   co n tr o l  th eir   s p atial   m o b il it y   e x cl u s i v e  o f   lo s e  f u n ctio n alit y .   No d es  s h o u ld   b e  ca p ab le  to   d etec t  n eig h b o r   n o d es  in   a  n et w o r k   an d   to   v ig o r o u s l y   co r r elate   to   co o r d in at o r s   b ased   o n   th eir   p o s itio n   [ 3 ] .     E ac h   n o d e  is   co n n ec ted   to   eith er   o n e  o r   m an y   n o d es.  C o n s id er   a  g en er ic  co m m u n icat io n   n et w o r k ,   th at  n et w o r k   co m b in e  n o d es  an d   co m m u n icatio n   li n k s .   E v er y   n o d e  p r o d u ce s   in f o r m atio n   d esig n e d   f o r   ea ch   n o d e  an d   all  o th er   n o d es  in   th e  n et w o r k .   Di s ti n cti v e  r o u ti n g   s ch e m e  co n s id er s   to   d ea l  w it h   v ar io u s   g r o u p in g   o f   th e   f o llo w   a )   m i n i m ize  t h e  co s t  a n d   co m p le x it y   b )   p r ev en tio n   o f   u n r eliab l e  co m m u n icatio n   li n k s ,     c )   m a x i m ize  n et w o r k   t h r o u g h p u t d )   m in i m ize  e n d   to   en d   d ela y   [ 4 ] .   Sen s o r   n o d es  o p er ate  w it h   a  t in y   b atter y   t h at  co n s u m e s   m o r e  p o w er   w h ile  p r o p ag atio n   o f   a  s ig n al ,   s o   th at   en er g y   ef f icie n c y   i s   c o n s id er ed   as  m aj o r   cr iter ia  f o r   d esig n in g   s ev er al   M A C   p r o to co ls .   R ad io   is   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 8   :   87   –   93   88   ce n tr al  p ar t  o f   an y   s en s o r   n o d e  an d   t h at  co n s u m e s   m o r e  p o w er   d u r in g   co m m u n icatio n .   T h e  co m p ete n t  M AC   p r o to co l   is   ca p ab le  o f   en h an ci n g   li f eti m e  o f   s ev er al  s e n s o r   n et w o r k s .   M A C   la y er   p r o to co ls   in   w ir eless   s en s o r   n et w o r k   ar e  c l ass if ied   in to   f o u r   ca te g o r ies:   a )  s y n c h r o n o u s   a w a k i n g   o f   n o d es,  b )   as y n ch r o n o u s   a w a k i n g   o f   n o d es,  c)   s lo ttin g   o f   f r a m e s   an d   d )   m u l ti c h a n n el  ap p r o ac h .   Du t y   c y cle  is   o n e  o f   th e  f o r e m o s t  attr ib u te  o f   as y n ch r o n o u s   an d   s y n ch r o n o u s   p r o to co ls ,   at  th i s   j u n ctu r e  a n y   n o d e  ca n   e x ch a n g e  a m o n g   s leep   an d   ac ti v e  s tates  to   s a v e  e n er g y ,   w h i le  n o d es  ar e  ab le  to   co m m u n icate   i n   ac ti v e  s ta te.   As y n c h r o n o u s   M A C   p r o to co ls   ar e  b ased   o n   th e  t y p e  o f   co m m u n icat io n   b et w ee n   t w o   n o d es  d i s s i m ilar   in   ac ti v e /s leep   m o d e.   I n   s y n c h r o n o u s   MA C   p r o to co ls ,   all   n o d es   ar e  s y n ch r o n ized   at  th e   s a m e  ti m e  [5 ] .     Me d iu m   A cc es s   C o n tr o l  i s   tr ad itio n all y   v ie w ed   as   an   ele m en t  o f   t h e  d ata  l in k   la y er   i n   t h e  O SI   m o d el.   Her e ,   co o r d in ates  t h e  u s e  o f   a  co m m o n   tr a n s m is s io n   m ed iu m   i n   m u l tiu s er   s y s te m s   an d   en s u r e  r eliab le   co m m u n icatio n   g r ea ter   th a n   in ter f er en ce   f r ee   ch a n n els   f o r   ea ch   o n e   u s er   [ 6 ] ,   [ 1 0 ] .   T h e  f u n d a m e n tal   p r er eq u is ite  o f   a  s en s o r   n et wo r k   is   r eliab le  d eliv er y   o f   i n f o r m at io n   w it h   lo w est  a m o u n t   laten c y   a n d   en er g y   co n s u m p tio n .     On   t h e  o th er   h an d ,   t h e  m aj o r ity   M AC   p r o to co ls   w er e  p r o p o s es o f   t h eir   co n ce r n ed   ab o u t t h e  u s er s   ar e   s elf - g o v er n in g   o f   ea c h   o th er   a n d   ch alle n g e  f o r   th e  u s e  o f   t h e   g en er al  tr an s m is s io n   c h an n el.   Ou ts tan d i n g   to   th e  s tr ict  r eso u r ce   co n s tr ai n t  o f   s e n s o r   n et w o r k s ,   t w o   p r o p er ties   o f   th e  s y s te m   w er e   f r eq u en tl y   e x p lo ited   f o r   d esig n in g   s e n s o r   n et w o r k   M AC   p r o to co ls :  a )   th e  ap p li ca tio n   –   n ee d y   o b j ec tiv es  an d   b )   th e  h elp f u l n a t u r e  o f   t h e  s ca tter ed   s en s o r s   [ 7 ] .   C SM A   is   o n e   o f   t h e  m ai n l y   a cc ep ted   ch o ices  f o r   r an d o m   a cc ess   n et w o r k s   d u e  to   it s   s i m p licit y   a n d   ef f icien t  d esi g n .   E ac h   u s er   h a s   a  co m m u n icatio n   to   t r a n s m i t  f ir s t  s e n s e s   t h e  ch a n n el  to   s ee   w h et h er   o r   n o t   th er e  is   an   en d u r in g   tr a n s m i s s i o n   f r o m   f u r t h er   u s er s   b ef o r e  it   tr an s m it   its   o w n   d ata  f o r   co m m u n icat io n .   He n ce   an   atte m p t  w a s   m ad e  to   a v o i d   co llis io n   w it h   o th er   u s er s .   W h en   a   co llis io n   o cc u r s   at  th e  d es tin a tio n ,   ea c h   tr an s m itti n g   u s er   w ait  f o r   a  u n s y s te m atic  b ac k   i n   ti m e  b ef o r e  it  m ak e s   a  ch alle n g e  to   tr an s m it  t h e  m e s s a g e   ag ain .   W id el y   ad o p ted     p r o to co l  th e  m u l tip le  ac ce s s   with   co lli s io n   a v o id an ce   ( M AC A )   p r o to co l  th at   in tr o d u ce   a  th r ee   w a y   h a n d s h ak e  b et w ee n   th e  tr an s m itter   an d   r ec eiv er   to   s o lv e  th e  f a m il iar   h id d en   ter m in a l   pr o b lem   p r esen t i n   u s u a l CS M A   [ 8 ].   T h r ee - w a y   h an d s h a k e  p lan n e d   in   M A C A  r eso lv e  t h i s   d if f icu lt y   b y   h av in g   e v er y   u s er   t r an s m it  a   R eq u est - To - Se n d   ( R T S)  m e s s ag e.   A t  an y   ti m e  it  h a s   a  p ac k et   to   s e n d ,   r ep r esen tin g   t h e  d esti n atio n   an d   t h e   len g th   o f   t h e  d elib er ate  d ata  t r an s m is s io n .   T h e  d esti n atio n   u s er   s u cc ess f u ll y   r ec ei v es  t h e   R T S  m es s ag e  a n d   h as  n o t  f u l f il led   a  h an d s h ak e  p r ev io u s l y   w it h   f u r th er   n o d es;   it  th en   d ec id es  to   r esp o n d   w i t h   a  C lear - T o - Sen d   ( C T S)  p ac k et  in d icatin g   t h at  i t  is   s et  f o r   th e  r ec ep tio n .   T h e   s o u r ce   th e n   s e n d s   a n   i n f o r m atio n   p ac k et  to   t h e  d esti n atio n   o n ce   t h e  C T S a r e  r ec eiv ed   [ 9 ] .   T h e  m ec h a n is m   o f   C T S a n d   R T S is   s h o w n   i n   Fi g u r e   2.   P ei  Hu an g   et  al,   p r o p o s ed   a  n o v el  m eth o d   in   b y   i m p r o v in g   th e  th r o u g h p u t  u n d er   th e  h e av y   tr a f f i c   lo ad   o n   w ir eles s   s e n s o r   n et wo r k s .   T h e y   d is cu s s ed   t h e  r ec eiv er   ce n tr ic  d ev e lo p m en t  b y   u tili zi n g   th e  d ata   g ath er i n g   tr ee   s tr u ct u r e  i n   w ir eless   s e n s o r   n et w o r k s   [ 1 ] .   Yea h   – ti m e  Yo n g   et  al,   p r o p o s ed   in   th e  m et h o d   o f   d if f er e n t  tr an s m i s s io n   r an g e  an d   s en s in g   r an g e   f o r   m an a g i n g   d y n a m ic  tr a f f i c  lo ad s   in   w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k s .   Her e  li m itatio n s   a r e  ti m e  o f f er   o f   a   tr an s m is s io n ,   r etr an s m is s io n   a n d   h i g h   f r eq u e n c y   o f   r etr an s m is s io n   [ 2 ] .   U m es h   et   al  p r o p o s ed   R C - M AC   p r o t o co l  f o cu s ed   o n   en d   to   en d   r eliab le  co m m u n icat io n   an d   i n cr ea s e  th e   lif eti m e  o f   t h e  s e n s o r   n e t w o r k   [ 4 ] .           Fig u r e  1 .   W ir eless   Sen s o r   Netw o r k   Fig u r e  2 .   Me ch an i s m s   o f   C T S a n d   R T S       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1 .   Alg o rit h m   f o r  RC - M AC   Ste p  1 :  E ac h   n o d e  s e n d s   a  b e ac o n   m ess a g e  f o r   c h ec k in g   t h e   n o d e  s ta tu s .   A   n o d e  s ta tu s   d ef i n es  w h et h er   t h e   n o d e  is   s leep   n o d e  o r   w ak e  u p   a  n o d e  ( n ib ) .   n ib - n ei g h b o r   id   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E va lu a tio n   o f E n erg y  C o n s u m p tio n   u s in g   R ec eive r – C en tr ic  MAC P r o t o co l in   ….   ( A n a n d a   K u ma r   K   S )   89   Ste p  2 :  I t  s en d s   t h e  R T S/C T S  m ess a g e  f o r   g etti n g   t h e  c h a n n el   s ta tu s .   Af ter   it   f o r m s   th e   f r a m e  i n   te r m s   o f   b an d w id t h   a n d   s lo t ti m e  T X   Ste p  3 :  Ma x i m u m   allo w ed   q u eu e  p r o ce s s   to   b e  u tili ze d   at  ev er y   tr an s m is s io n   s lo ts   at  T - s ec .   T - s ec   –   T r an s m is s io n   s ec o n d s   Ste p 4 :  Tr - >p r o p ag atio n   v ar ia n ce   o f   d ela y   w h e n   tr a n s m itter   r ec eiv er   d is tan ce   is   r x .   T r - T r a n s m i s s io n   r ate,   rx   –   r ec ep tio n   r ate   Ste p 5 :  P r o b ab ilit y   o f   d eliv er e d   r ate  o f   n e w   e n tit y   i n   ( n b )   ac ce s s   s lo t s .   n b -   n ei g h b o r   n o d e   Ste p  6 :  I t   en ter s   t h e  c h a n n e l  s c h ed u li n g   f o r   as s i g n   th e   ch an n el   to   co m m u n icate .   C h an n el   s ca n n i n g   i s   co m p leted   b y   n u m b er   o f   s lo t s   p er   s u p er - f r a m e.   Ste p  7 :  R ec eiv er   n o d e  estab lis h   th a t  av er ag e  o n e  h o p   d ela y   is   h ig h   it  ch o o s es  a  s h o r test   p ath .   E n er g y   lev el  is   b ey o n d   a  s p ec if ied   th r e s h o ld   ti m e  s c h ed u le  o f   h elp er   is   n o t a f f ec ted   Ste p  8 :  First   an d   s ec o n d   c y c le   in cl u d es  a  co o p er ativ e  tr a n s m is s io n   an d   n o d e  u p d ates  it s   s ta tu s   in f o r m at io n   to   in ter m ed iate  n o d es.   Ste p 9 :  R ec eiv er   n o d es h av e  a d v an ce d   th a n   tr an s m itter   n o d e   th en   co - o p er ativ e  tr an s m i s s io n   w ill b e  ap p lied .   Ste p  1 0 :  A n al y ze   th e  esti m at ed   s ig n al  i n ter f er e n ce   lev el.   A d j u s ted   o f   ea ch   f r a m e  is   d o n e  as  p er   n u m b er   o f   ac ce s s   s lo t s .   I f   it r ea ch es l i m it ed   th r esh o ld   it p r o ce s s ed   a  d u r atio n .   Ste p 1 1 :  T h en   it e n ter s   n o i s e  i n ter f er e n ce   le v el  an d   es ti m ate  th e  le v el.   P ac k ets ar e  as s i g n ed   in to   p r io r it y   le v el.   P ac k et  tr an s m is s io n s   b eg i n   w i th   co n g esti o n   d an ce .     2 . 2 .   F lo w cha rt   f o r  RC - M AC  Alg o rit h m   I n   f lo w c h ar t  to   tr an s m it  d ata,   it’ s   m o v ed   f r o m   to p   to   b o t to m ,   f o llo w ed   b y   d if f er en t  l ev els  li k e   ch an n el  s ca n n in g ,   s en d   R T S,  w ait  C T S,  co n g esti o n   av o i d an ce   an d   p r o ce s s in g .   I n   F ig u r e   3 ,   th e  au th o r   p r o p o s ed   th e  n e w   ap p r o ac h   in   th e  f o r m   o f   al g o r ith m .   I t e x p la in s   t h e  d etails i n   t h e  f o r m   o f   f l o w c h ar t.           Fig u r e  3 .   Flo w c h ar t f o r   R C - M AC   A l g o r ith m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 8   :   87   –   93   90   3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   NS   2   is   ch o s e n   f o r   t h e  s i m u l atio n   as   s et - u p   co n s is t s   o f   th e  m a s s i v e  n et w o r k .  Set - up   co n tai n s   1 0 0   n o d es;  s ize   o f   th e  p ac k et  is   7 8 0   b y tes,  r o u ti n g   p r o to co l  is   A ODV.   MA C   P r o to co ls   u s ed   ar e  I E E E   8 0 2 . 1 1   an d   RC - M AC .   T o p o lo g y   u s ed   is   MA NE T .   Her e  tab le  1   g iv es  t h e  in f o r m atio n s   u s ed   in   s i m u latio n s   o f   ex p er i m e n ts .       T ab le  1 .   Netw o r k   Si m u la tio n   P ar am eter s   P a r a me t e r   N a me   Pa r a me t e r   V a l u e   N o   O f   N o d e s   1 0 0   N o d e   Ty p e   S t a t i c   A r e a   O f   S i mu l a t i o n   1 0 0 0 x   1 0 0 0   T r a f f i c   C b r   C h a n n e l   Ty p e   W i r e l e ss C h a n n e l       3 . 1 .   Ana ly s is   o f   E nerg y   co ns u m p t io n,  Relia bil it y   a nd   B a nd w i dth  in RC - M AC   Fig u r e  4 ,   s h o w n   th e  r es u lt s   o f   p r o p o s ed   w o r k   in   ter m s   of   en er g y   co n s u m p t io n   v er s u s   s i m u latio n   ti m e  an d   in   s lo ts   o f   s i m u latio n   ti m e  i n   1 0 ,   1 5   &   2 0   s ec .   E v er y   ti m e  en er g y   co n s u m p tio n   w ill  in cr ea s e   w it h   s i m u lat io n   ti m e.   T h e   RC - M A C   p r o to co l  u s ed   as  M A C   p r o t o co l   in   th e  w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k s .  W h e n   n o d e  r eso lu te  to   s en d   i n f o r m atio n   p ac k et,   b y   co m m u n icat io n   m ed ia  lik e  w ir eles s   m ed ia.   I t  w ill  s en d   th e  d ata,   else   g o es to   w a it.   E ac h   ti m e  i n f o r m atio n   s h o u ld   b e  m o v e d   f r o m   th e  ap p licatio n   la y er   to   th e  p h y s ical  la y er .   T h e  m ea s u r e m e n t  m ad e  f o r   p er f o r m an ce   ch ar ac ter i s tic  o f   RC - M AC   r eliab ilit y   an d   o b tai n   v alu e s   ar e   s h o w n   in   Fig u r e   5.   I n   Fi g u r e  5   th e  au t h o r   p r o p o s ed   in   th i s   w o r k   t h e  s lo t s   o f   s i m u latio n   ti m e  i n   1 0 ,   1 5   &   2 0   s ec .   E v er y   ti m e   r eliab ilit y   w il l  in cr ea s e   w it h   s i m u latio n   ti m e.   T h e   RC - M AC   p r o to co l  u s e d   as  M AC   p r o to co l   in   t h e  w ir e less   s e n s o r   n et w o r k s .   R eliab il it y   i n   w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k s   b e  ab le  to   e x a m i n e  f r o m   to g et h er   t h e   p ac k et  lev el  a n d   ev e n t le v e l.             Fig u r e   4 .   RC - M AC : E n er g y   C o n s u m p tio n   Vs  Si m u latio n   ti m e     Fig u r e  5 .   RC - M AC   R eliab ili t y   Vs Si m u la tio n   ti m e           Fig u r e   6 .   RC - M AC : B an d w id t h   Vs Si m u latio n   ti m e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E va lu a tio n   o f E n erg y  C o n s u m p tio n   u s in g   R ec eive r – C en tr ic  MAC P r o t o co l in   ….   ( A n a n d a   K u ma r   K   S )   91   I n   F i g u r e  6 ,  t h e  p r o p o s ed   w o r k   is   th e  s lo ts   o f   s i m u lat io n   ti m e/b an d w id t h   i n   1 0 ,   1 5   &   2 0   s ec .   E v er y   ti m e  b an d w id t h   w ill i n cr ea s e s   w i t h   s i m u lat io n   ti m e.   B an d w i d th   in cr ea s e s   f r o m   3 6 5   to   7 8 7 .     3 . 2 .   P er f o r m a nce  Ana ly s i s   o f   E nerg y   co ns u m pt io n,  Reli a bil it y   a nd   B a nd w idth,  C o m pa ri s o n  o f     RC - M AC  w it h  M AC  I E E E   8 0 2 . 1 1   E n er g y   co n s u m p tio n   is   i n v er s el y   p r o p o s itio n al  to   t h e   e n er g y   ex p e n d itu r e.   E n er g y   co n s u m p tio n   i s   ca lcu lated   b y   i m p le m en t in g   MA C   a n d   i m p le m en tin g   RC - MA C .   Fig u r e  7   co m p ar e s   t h e  en er g y   co n s u m p tio n   o f   M A C   p r o to co l  an d   R C - M AC   p r o to co l.  E n er g y   co n s u m p tio n   is   h ig h   i n   M AC   p r o to c o l;  it’ s   less   in   R C - MA C   p r o to co l.  R C - M AC   p r o to co l  th at  allo w s   n o d e  to   p r o f icien tl y   m a k e  u s e  o f   m u ltip le  ch an n el  b y   d r o p p in g   n ee d l ess   ch a n n el  s w itc h i n g .   R ec eiv er - C e n tr ic   M A C   p r o to co l  av o id s   t h e  in ter f er en ce   o w ed   to   g et   b etter   co m m u n icatio n   th r o u g h p u t  o f   w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k .   Fro m   t h e  o b tain ed   r esu lts ,   t h e  M AC   w ill  co n s u m e  en er g y   m o r e  b y   0 . 1 2 % th an   R C - M AC .   R eliab ilit y   co n s i s t  ca p ab ilit y   t o   r etr an s m it  lo s t   p ac k et s ,   lo ca ll y   o r   en d   to   en d ,   t o   g u ar an tee  s u cc e s s f u l   d eliv er y .   Ho w ev er ,   a n y   s en s o r   n et w o r k   t h at  i s   d ep lo y in g   to   s u p p l y   to   a  s i g n if ica n t  a p p licatio n   w ill  n ee d   m ec h a n i s m   to   m ak e  s u r e   t h at  r eliab ilit y   o f   d ata   d eliv er y   f r o m   th e  s i n k   to   th e  s en s o r s .   B y   u s i n g   u p s tr ea m   an d   d o w n s tr ea m   m e s s a g e  is   ca r r ie d   o u t  in   w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k .   Fo r   u p s tr ea m   m e s s a g e,   t h e   s en d er   is   a  s en s o r   n o d e  an d   r ec ei v er   n o d e  is   a   s i n k   n o d e.   Fo r   d o w n s tr ea m   m es s ag e,   th e   s e n d er   is   a  s in k   n o d e  an d   r ec ei v er   n o d e   is   a  s e n s o r   n o d e.   Fig u r e  8   s h o w s   t h at  co m p ar i s o n   o f   r eli ab ilit y   o f   M AC   an d   R C - M AC .   Her e  R C - M AC   p r o to co l   h as  m o r e  r eliab le  co m p ar ed   to   MA C   p r o to co l.    T h e  r esu lts   s h o w   t h at  r eliab il it y   is   i m p r o v ed   b y   2 0 . 8 6   % in   R C - M AC ,   co m p ar ed   w it h   M A C .             Fig u r e  7 .   C o m p ar is o n   o f   E n er g y   C o n s u m p tio n   o f   MA C   an d   R C - M AC       Fig u r e   8 .   C o m p ar is o n   o f   R elia b ilit y   o f   M AC   an d   RC - M AC           Fig u r e  9 .   C o m p ar is o n   o f   B a n d w id t h   o f   M AC   an d   R C - M AC       B an d w id t h   r ep r esen ts   th e  q u a n tit y   o f   d ata  t h at  ca n   b e  tr an s m itted   o v er   a  n e t w o r k   i n   a  g i v en   q u a n tit y   o f   ti m e,   f r eq u e n tl y   s p o k e n   i n   b its   p er   s ec o n d   o r   b p s   in   w ir ele s s   s e n s o r   n e t w o r k .   Fi g u r e  9   s h o w s   t h at,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 8   :   87   –   93   92   co m p ar is o n   o f   b a n d w id th   o f   MA C   a n d   R C - M AC   p r o to co ls ,   h er e  co m p ar ed   to   R C - M A C   ex is t in g   M AC   h a v e   less   b an d w id t h .   A   r es u lt  s h o w s   t h at  b an d w id t h   i n cr ea s ed   b y   2 7 . 3 2 %  o f   b an d w id t h   i n   R C - M AC   co m p ar ed   w it h   M AC   8 0 2 . 1 1 .         4.   CO NCLU SI O N   Fro m   th e  o b tain ed   r esu l ts   o f   th e  cu r r en t  p r o p o s ed   m et h o d ,   R C - M AC   p r o to co l  m ai n l y   f o cu s   o n   en er g y   co n s u m p tio n ,   r eliab ilit y   a n d   en d   to   e n d   d ela y .   T h e  f a cto r s   o f   co n g est io n   co n tr o l,  r eliab ilit y   a n d   en er g y   co n s u m p tio n   w o u ld   h elp   i n   d r o p p in g   p ac k e t  f ail u r e   r ate   w h ic h   r es u lt s   an   en er g y   ef f ic ien t  p r o ce s s   o f   t h e   n et w o r k .   I n   th is   p ap er   s y s te m atica ll y   e v al u ated   th e  c u r r e n t  tec h n iq u e   u s i n g   NS2   s i m u lato r ,   th e  s i m u latio n   r esu lt s   an d   an al y s i s   o f   p ar a m e tr ic  m ea s u r es   li k e   -   en er g y   co n s u m p t io n ,   r eliab ilit y   a n d   b an d w id t h   ar e  ex p o s ed   an d   co m p ar i n g   t h is   r esu lts   w it h   o th er   p r o to c o ls .   Her e,   th e   RC - M AC   p r o to co l  s h o w n   b etter   p er f o r m an ce   an d   ef f icien c y .   T h e  p r o p o s ed   p r o to co l  w i ll  s h o w s   b etter   p er f o r m a n ce   i n   ter m s   o f   e n er g y   co n s u m p tio n   an d   r eliab ilit y .   Her e,   th e  p r o p o s ed   m et h o d   o b tain ed   an   i m p r o v e m en t  i n   ter m s   o f   0 . 1 2 %  o f   less   e n er g y   co n s u m p tio n ,   r eliab ilit y   i m p r o v ed   b y   2 0 . 8 6 %  an d   b an d w i d th   in cr ea s ed   b y   2 7 . 3 2 %  of   RC - M AC   co m p ar ed   w it h   M AC   I E E E   8 0 2 . 1 1 .         ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r   w o u ld   li k e  to   e x p r ess   s i n ce r e  t h a n k s   f o r   en co u r ag e m e n t   an d   co n s ta n t   s u p p o r t  p r o v id ed   b y   t h e  Ma n a g e m e n t   R R GI ,  an d   Prin cip al   R aj a R aj es w ar i  C o l leg e  o f   E n g in ee r i n g ,   B an g alo r e - 7 4 ,   I n d ia   d u r in g  th is   r esear c h   w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Hu a n g ,   P e i ,   Ch e n   W a n g ,   a n d   L i  X iao ,   " RC - M A C:  A   r e c e i v e r - c e n tri c   M A C  p ro to c o l  f o r  e v e n t -   d ri v e n   w irele s s   se n so r  n e tw o rk s , "   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   C o mp u ter s   6 4 . 4   :   1 1 4 9 -   1 1 6 1 ,   2 0 1 5   [2 ]   Yu e h - T ia m   Yo n g ,   C. E.   T a n   ,   Zen ,   K. ,   “ L o n g   T ra n s m issio n   Ra n g e   P e rf o rm a n c e   E v a lu a ti o n     o n   RI -   M A C  p ro to c o l   in   W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk s , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  A d v a n c e d   Res e a rc h   i n   Co m p u ter   a n d   Co mm u n ica ti o n   En g i n e e rin g ,   V o l.   3 ,   Iss u e   1 1 ,   N o v e m b e r  2 0 1 4 .   [3 ]   D.  N.  W a te g a o n k a r  a n d   V .   S .   De sh p a n d e ,  " Ch a ra c ter iza ti o n   o f  r e li a b il it y   in   W S N, "   2 0 1 2   W o rld   c o n g re ss   o n   In f o rm a ti o n   a n d   Co m m u n ica ti o n   T e c h n o lo g ies , T riv a n d ru m ,   p p . 9 7 0 - 9 7 5 ,   2 0 1 2   [4 ]   UK   S in g h ,   KC  P h u leriy a ,   RJ   Ya d a v ,   “ R e a l  T i m e   Da ta   Co m m u n ica ti o n   M e d iu m   a c c e ss   c o n tro l  (RCM A C)  P r o to c o l  f o r  W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk s  ( W S Ns ) , ”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l   o f  Eme rg in g   T e c h n o l o g y   a n d   A d v a n c e d   En g i n e e rin g ,   IS S N  2 2 5 0 - 2 4 5 9 ,   Vo lu m e   2 ,   Iss u e   5 ,   M a y   2 0 1 2 .   [5 ]   A n a n d a   Ku m a r  K  S ;  Ba lak rish n a   R;  “ De v e lo p m e n t  o f   En e rg y - Eff icie n t  a n d   Da ta  Co ll e c ti o n   P r o to c o l  f o r  h e tero g e n e o u s  W ir e les s  S e n so r  Ne tw o rk s , ”   IT S I  T ra n sa c ti o n s  o n   El e c trica l  a n d   El e c tro n ics   E n g i n e e rin g   ( IT S I - T EE E) ,   I S S N ( P RINT ):  2 3 2 0   –   8 9 4 5 ,   V o l u m e   - 4 ,   Iss u e   - 2 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   A n a n d a   Ku m a r  K,  S ,   Ba la k ris h n a   R;  “ S tu d y   o n   En e rg y   E ff i c ien t  Ro u ti n g   P ro to c o ls  in   W irele ss   s e n so r  Ne tw o rk s,”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  A d v a n c e d   Res e a rc h   i n   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   S o ft w a re   En g i n e e rin g ,     IS S N:  2 2 7 7   1 2 8 X,Vo l  5 ,   Iss u e   1 1 ,   p a g e s 7 0 2 - 7 0 5 , 2 0 1 5 .   [7 ]   A n a n th ra m   S w a m i,   Qin g   Zh a o ,   Ya o - W in   Ho n g ,   Lan g   T o n g ,   “ W i re les s  S e n so r  Ne t w o rk s:  S ig n a l  P ro c e ss in g   a n d   Co m m u n ica ti o n s,”  Jo h n   W il e y   &   S o n s,   2 0 0 7 .   [8 ]   A .   K a k ria   a n d   T .   C.   As e ri,   " S u rv e y   o f   s y n c h ro n o u s  M A C  p ro to c o l s  f o r  W irele ss   S e n so r  Ne t w o rk s, "   2 0 1 4   Rec e n t  Ad v a n c e s i n   En g i n e e rin g   a n d   Co mp u ta ti o n a l   S c ien c e s ( RA ECS ) ,   C h a n d ig a rh ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 4   [9 ]   Ra v i  Ko d a v a rti ,   " Ov e r c o m in g   Qo S ,   S e c u rit y   Iss u e s in   V o W LA N   D e sig n s" ,   Tex a s In stru m e n ts,   A p ril ,   2 0 0 3 .   [1 0 ]   P a ti l ,   A .   V . ,   a n d   A .   Y.  Ka z i,   " Per fo rm a n c e   a n a lys is  o f   IEE E  8 0 2 . 1 5 .   4   se n so r  n e two rk s, "   Co m p u ti n g ,   Co m m u n ica ti o n s  a n d   Ne tw o rk in g   T e c h n o lo g ies   (ICCCN T ),   2 0 1 3   F o u rt h   In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n .   IEE E,   2 0 1 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       An a n d a   K u m a r   K   S .   O b tain e d   B. T e c h   De g re e   f ro m   Ko n e ru   L a k sh m a iah   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   G u n tu r,   A c h a r y a   N a g a rju n a   Un iv e rsit y ,   A n d h ra p ra d e sh .   O b tain e d   M . T e c h   De g re e   f ro m   R. V . C o ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re ,   V isv e sv a ra y a   T e c h n o l o g ica l  Un iv e rsit y ,   Be la g a v i,   Ka rn a tak a .   Cu rre n tl y   h e   is  p u rsu in g   P h . D  f ro m   V isv e sv a ra y a   T e c h n o l o g ica l  Un iv e rsit y ,   Be la g a v i,   Ka rn a tak a .   He   is   W o rk in g   a s   As st.P r o f e ss o r  in   De p t  o f  In f o r m a ti o n   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   Ra jaRa jes wa ri  Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re ,   In d ia.  His  Re se a rc h   a re a   in tere sts  a re   in   th e   f ield   o f   W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk s,  Da ta M in i n g ,   Bio i n f o rm a ti c s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       E va lu a tio n   o f E n erg y  C o n s u m p tio n   u s in g   R ec eive r – C en tr ic  MAC P r o t o co l in   ….   ( A n a n d a   K u ma r   K   S )   93     B a la k r is h n a   R   is  c u rre n tl y   w o r k in g   a s   a   P rin c ip a l  &   P r o f e ss o r,   in   Ra jaRa jes w a ri   Co ll e g e   o f  En g in e e rin g .   His  re se a rc h   a n d   p ro f e ss io n a l  c a re e r  sp a n s  a b o u t  1 6   y e a rs   o f   T e a c h in g   &   r e se a r c h ,   1   Ye a r  In d u strial  Ex p e rien c e   a t  T C S .   His  e x p e rti se   is   p rima ril y   in   th e   d o m a in s  o f   A d   h o c   Ne t w o rk s,   M o b i le  Co m p u ti n g ,   Ne tw o rk s,  a n d   Distrib u ted   OS .   He   o b tain e d   h is  M . T e c h .   f ro m   M a h a rsh i   Da y a n a d   Un iv e rsit y   a n d   su b se q u e n tl y   P h . D  f ro m   S ri  Krish n a d e v a ra y a   Un iv e r sit y .   He   i s  a   li fe   m e m b e r  o f  p ro f e ss io n a l  b o d ies   IS T E,   CS I,   IA EN G  e tc.  He   h a s   p u b l ish e d   4 2   p a p e rs  in   p e e re d   In tern a ti o n a l  Jo u rn a ls,   2 3   p a p e rs  in   I n tern a ti o n a l  a n d   Na ti o n a l  Co n f e re n c e s.  He   h a s  g u id e d   9   M . T e c h ,   6   M a ste rs  a n d   3 0   B. E   stu d e n ts  p r o jec ts.   Cu rre n t ly   h e   is  g u id in g   5   P h D  sc h o lars ,   2   M . S c . En g g . By Re s e a rc h a tV T U.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.