I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 J u n e   201 7 ,   p p .   1286 ~ 1 2 9 2   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 3 . p p 1 2 8 6 - 1292           1286     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Desig ning  of Dyn a m ic  Re - cl usterin g  Lea ch P ro toco for  Ca lcula ting To tal Residua l Ti m e  and Per for m a nce       Sy ed  U m a r 1 Yer ra g ud ipa du   Su bb a ra y ud u 2 ,   K .   K ira n K u m a r 3 N.   B a s hw a nth 4   1, 2 Dep ar tm e n t o f   C o m p u ter   Sc ien ce   E n g i n ee r in g ,   M L R I T ,   Hy d er ab ad ,   I n d ia   3 Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Sci en ce   E n g i n ee r in g ,   L   U n i v er s it y Vad d es w ar a m ,   I n d ia   4 Dep ar t m en t o f   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   I A R E ,   H y d er ab ad ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Ma y   9 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma y   2 2 ,   2 0 1 7       W irele ss   s e n so n e tw o rk (W S N) ,   a   p lu ra li ty   o f   se n so rs  in   a n   e n e r g y   li m it e d   d e li v e ries .   th e   se n so rs  a re   a rra n g e d   ra n d o m l y   f o m a n y   a p p l ica ti o n s.  T h u s,   th e   b a tt e ry   o d o w n lo a d   a   re p la c e m e n w o u ld   b e   p ra c ti c a l.   T h e re f o re ,   th e   e n e rg y   e ff icie n ro u ti n g   p ro t o c o l   to   e x p a n d   th e   n e tw o rk .   In   th is  a rti c le  w e   p ro p o se   a   n e w   c lu ste b a se d   Re - L e a c h   d y n a m ic  P ro to c o l   Dy n a m i c   Re c lu ste rin g   b a se d   L e a c h   p ro to c o (DR - L e a c h ),   th e   e x p a n sio n   o f   th e   latti c e   e n e rg y   c o n su m p ti o n   a n d   re d u c e   th e   a g e .   T h e   id e a   is   th a th e   e n e rg y   c lu ste lea d e rs   n e x p ro d u c ti o n   c l u ste to   b a lan c e   In   e a c h   ro u n d ,   th e   sa m e   n u m b e o n o d e in   t h e   n e tw o rk   o f   li f e .   M a k e   y o u f irst   c a lcu latio n   It  c a lc u late th e   o p ti m u m   a m o u n o f   CHS  in   e a c h   ro u n d ,   a n d   th e   o p ti m u m   a m o u n f o e a c h   c lu ste r.   T h e   re su lt sh o w e d   th a th e   im p ro v e m e n o f   re li a b il it y   p ro t o c o ls  p ro p o se d   f ra m e   a n d   th e   to tal  e n e rg y   c o n su m p ti o n   t h a n   BCDC P   L e a c h   a n d   p ro t o c o ls.   K ey w o r d :   A li v n o d es   C lu s ter   h ea d [ C h]   C lu s ter i n g   L ea c h   R esid u al  ti m e   Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S y ed   U m ar   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   &   E n g in ee r i n g ,   ML R I T ,   H y d er ab ad ,   I n d ia.   E m ail:  u m ar 3 3 2 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     W ir eless   s en s o r   n et w o r k s   i s   wid el y   r eg ar d ed   as  o n o f   th co n s id er ed   th m o s attr ac ti v a n d   r ap id ly   g r o w i n g .   T h e y   m o v ed   lo t   o f   atten tio n   to   th e   v ar io u s   ap p licatio n s   o f   t h e   civ i lian   a n d   m ilit ar y   s ec to r s .   [ 1 ]   A l l   W SN  u s u all y   th o u s a n d s   o f   w ir ele s s   s e n s o r ' s   lo w - p o wer ,   m u lt i - s en s o r ,   w ir eles s   c o m m u n icatio n   a n d   co m p u ti n g   ca p ab ilit ies.   I n   m a n y   ap p licatio n s ,   t h s e n s o r   o n   th r a n d o m   u s e.   T h er ef o r e,   th s e n s o r   m u s t b s e t   w ir eles s   n et w o r k   a n d   m e et  th e   n ec e s s ar y   le g al  tr a n s l atio n   f u n ctio n s .   I n   ad d itio n ,   th e   b atter y   W S N   g en er all y   d r iv e n ,   s o   i is   v er y   d if f ic u lt   to   r ep lace   o r   r ec h ar g t h b atter ies  in s talled   n o d [ 2 ] ,   [ 3 ] .   So m h a v r ea ch ed   b ased   o n   th e   o ld ,   s u g g ested   m a n y   tec h n iq u es   f o r   ef f icie n u s e   o f   en er g y   a n d   li f e.   T h g r o u p   w it h   th e   m o s e f f ec ti v tec h n iq u es  th at   W SN  s tr e n g t h   [ 4 ]   . C l u s ter i n g   s en s o r   p o s itio n ed   Na v y   h elp   y o u   s av w ill  g i v e   th d i f f er e n c lu s ter   g r o u p s .   All  C l u s ter ,   p o ten tia s e n s o r   c lu s ter   h ea d   ( C H)   o r   r eg u lar   m e m b er   n o d e.   I i s   a   C g r o u p   i n   ea ch   clu s ter .   I co llects  d ata  m e m b er s   f ee l   n o d f o r   co llectin g   a n d   r ep o r tin g   d ata  co llect ed   o n   C A   o r   b ase  s tatio n .   [ 5 ] .   T h p er m a n en m e m b er s   o f   th r o le  s en s ed   d ata  n o d en v ir o n m en in   w h ic h   th e y   ar in s talled ,   an d   s e n d   th e m   to   A   C co r r ec t.    L iter at u r Su r v e y ,   L E AC is   o n o f   th m o s p o p u lar   class if ica tio n   tech n iq u e s   f o r   th l if o f   th e   W SN  n et w o r k   to   i m p r o v e   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   L E AC ad ap tiv e,   s elf - o r g an izatio n ,   th d i s tr ib u ted   clu s ter i n g   p r o to co l.  T h is   ass u m e s   th at  t h b ase  s tatio n ,   u n t il  th s e n s o r   is   s et,   th s en s o r   h o m o g en eo u s   an d   li m i ted   en er g y   r eso u r ce s ,   en v ir o n m e n tal  s e n s o r s   to   d etec t a   f ix ed   p r ice  an d   co m m u n icate   w it h   ea c h   o th er   an d   th s en s o r s   ca n   d ir ec tl y   co m m u n icate   w it h   th B S.  L E A C id ea   is   clu s ter   n o d b et w ee n   th d is tr ib u tio n   o f   s en s o r   n o d es  to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Desig n in g   o f D yn a mic  R e - clu s teri n g   Lea ch   P r o to co l fo r   C a l cu la tin g   To t a l R esid u a l … .   ( S ye d   Uma r )   1287   s et  th e n er g y ,   an d   h a s   an   o p tio n ,   ea ch   cl u s ter   n o d n a m ed   C H.   L E AC H   i n   cir cle,   w h i ch   is   co m p o s ed   o f   t w o   p ar ts   d o   n o t o cc u r   d u r in g   th tr an s f er   o f   t h cl u s ter ,   an d   d u r in g   th es tab lis h m en t p h as e.     A   ce n tr alize d   r o u tin g   p r o to co ls   ( w it h   th e x ce p tio n   o f   d is t r ib u tio n   L ea c h )   b ase  s tatio n   co n tr o lled   d y n a m ic  cl u s ter i n g   o f   P r o t o co ( B C DC P )   is   [ 8 ]   in tr o d u ce d .   B C DC P   B ass u m i n g   e n o u g h   e n er g y   d u r i n g   o p er atio n .   I n   ad d itio n ,   it  is   b eliev ed   th a th B k n o w s   t h p o s itio n   o f   ea c h   n o d e.   T h b asic  id ea   o f   th e   b alan ce d   d ev ice   B C D C P   ce n t r alize d   B g r o u p   in   w h ic h   all   m e m b er s   o f   th e   s a m f i g u r f o r   C H   C n o d to   p r ev en o v er ch ar g i n g   a n d   r eg u lar   f o r m ed   ar o u n d   t h ar r an g e m en o f   m et h y g r o u p s   ar o u n d   th w eb .   B C DC P   is   f o r   b o th   p h ase s .   T h n e x s t ep   is   th e   f ir s s tep ,   w h e n   t h b ase  s tatio n   to   p r ep ar lis o f   p o s s ib le  b ase  f o r   m et h y g r o u p   o f   t h en er g y   le v els o f   th o th er .   T h en   u s th lis B s elec b o th   C HS  m o r n o d es  an d   d iv id ed   in to   t w o   g r o u p s   b ased   o n   p r o x i m it y .   T h en   b alan ce   o f   g r o u p   p r o ce s s .   T h is   p r o ce s s   m u s b r ep ea ted   in   ea ch   g r o u p ,   u n til  all  th g r o u p s   ar f o r m ed .   A f ter   th g r o u p   w as  f o r m ed ,   in   p ar tic u lar ,   th s tr u ctu r o f   B " Min i m u m   Sp an n in g   T r ee " ,   all  C HS   an d   r an d o m l y   s elec C co n n ec tio n   d ata  p ac k ets tr an s m itte d   to   th B S.  I n   co n tr ast to   th   b asin   i n   w h ic h   C H   co m m u n icate   d ir ec tl y   w it h   t h b ase  s tatio n .   I n   th e   s ec o n d   p h ase   o f   th e   s tate   B C D C P   s o li d   lo g ar ith m ic   p h a s e   f o r   ea ch   g r o u p   o f   C co llis io n s   cr ea te  T DM A   ti m i n g   tr y   to   m i n i m ize  s en s o r   n o d es,  d ata  f r o m   t h HC   an d   th e   n o d tr an s m it s   d ata  ac q u ir ed   f r o m   C H   to   t h a g g r e g atio n   o f   d ata  an d   co m p r es s io n   a n d   C H   r o u te,   r esp o n s ib le   f o r   p r o v id in g   t h d ata  to   th m o b ile  s tatio n .       2.     P RO P O SE P RO T O CO L         T h is   s tu d y   p r esen t s   d y n a m ic  r e - g r o u p i n g   p r o to co ( C L ea c h ) ,   w h ic h   d ev elo p ed   th e   p r o to co l   L ea c h .   T h m ai n   g o al,   s o   ea c h   C s a m n u m b er   o f   s e n s o r s   n ee d   p r o to co d ev elo p ed   b y   t h cl u s ter   s iz e.   B ec au s o f   th i s   tr an s f er   an d   p r o ce s s in g   ea ch   C cr ea ted   eq u al.   T h er ef o r e,   th n et w o r k   is   li f an d   d ea th   n o d es  ex ten d   s i m u lta n eo u s l y .   §   2   d escr ib es  th m o d el  o f   th i n v en tio n   a n d   th w ir eless   p r o to co l,  th r est  o f   th e   p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s .   d et ailed   d escr ip tio n   o f   t h e   m et h o d s   d escr ib ed   in   p ar ag r ap h   3 ,   L ea c h   D C   4   s h o w s   t h e x p er i m e n tal  DC   L ea ch .   Fin a ll y ,   w co n c lu d t h e   p ap er   in   ac co r d an ce   w it h   A r ti cle  5 .     An al y s i s   t h i s   s ec tio n   is   t h n et w o r k   an d   r ad io   h y p o th etica m o d el  D R - L ea c h .   W ith   r eg ar d   to   th f ir s t   r ad io   p r o to co l,   th in itia l le ac h in g   m o d el  [ 6 ] .   T h is   m o d el  is   b ased   o n   th f o llo w i n g   a.   B S is   attac h ed   to   th P r o to co ( m o v e) .     b.   Ho m o g e n eo u s l y   a n d   s i m u ltan eo u s l y   s tar t e n er g y   s en s o r   s u p p lied .     c.   A ll  Sen s o r s   u s ed   ar s tatic.       I n   ad d itio n ,   it  is   a s s u m ed   th at   ea ch   s e n s o r   m a y   b i n   t w o   d i s tin c r o les:   t h r o le  an d   f u n ct io n   o f   t h e   n o r m al  d etec tio n   o f   C H.   Or   f i n d   th e   n o d i n   t h u s u al  s en s e   o f   t h e n v ir o n m e n a n d   i n f o r m atio n   to   t h tas te  C H.   C o llect  C i n f o r m atio n   a b o u th r o le  o f   th cl u s ter   m e m b er s   ar k n o w n ,   t h co m p let co m b i n atio n   an d   co m p r es s io n   o f   d ata,   co m p o s ite  s i g n a m a y   cr ea te  an d   tr an s m i ts   to   th B S.                     Fig u r 1 .   I n itial o r d er   f o r   R ad io   m o d el       Fig u r 1   s h o w s   t h f ir s o r d er   r ad io   m o d el.   T h r eq u ir ed   e n er g y   t o   tr an s m it  a n d   r ec ei v a   k - b it  d ata   m es s ag o v er   d is tan ce   d   is   g iv en   b y   ( 1 )   an d   ( 2 )             (1     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708     I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   3 J u n e   2 0 1 7   :   1 2 8 6     1 2 9 2   1288   E R =E RX *k                   (2     W h er E TX  an d   E RX  ar e   th e   r eq u ir ed   en er g y   co n s u m ed   p er   b it  to   o p er ate  th tr a n s m it ter   o r   r ec eiv er   cir cu itr y ,   r esp ec tiv el y .   E is   t h r eq u ir e d   en er g y   to   r ec ei v k - b it   d ata  m es s ag e   an d   ar a m p li f ier   p ar a m eter s   co r r esp o n d   to   f r ee   s p ac an d   m u lti - p ath   f a d in g   m o d el s .   is   t h th r es h o ld   d is tan ce   g i v en   b y                           (3 )     Fo r   th p u r p o s o f   s i m u latio n s   w co n s id er ed   th at  E T E R X=   5 0   n J /b it,   =1 0   p J /b /m 2 ,   =0 . 0 0 1 3   p J /b /m 4 .   E DA =5   n J /b / m es s ag e,   w h er E DA   i s   th e n er g y   r eq u ir ed   f o r   d ata  ag g r eg atio n .         3.   DE SCR I P T I O O F   P RO P O SE SY ST E M         Or ig i n al  L E A C co n s i s ts   o f   t w o   p h a s es: a  p h a s o f   i n s ta llat io n   an d   t h s tead y   p h ase.   T h DR - L ea c h   p r o p o s ed   p r o to c o l,  also   in cl u d es  t w o   p h a s es  t h er eo f .   Ho w e v er ,   h e   ad d ed   t w o   m o r s tep   co n f i g u r atio n   s tep s :   s p litt i n g   a n d   m er g in g .   T h is   s e ctio n   co n tai n s   d etailed   d escr ip tio n   o f   th p r o p o s ed   p h ase  p r o to co l.      3 . 1 .   Dy na m ic  Re - cl us t er ing   o f   L e a ch  pro t o co l set up     B ef o r in s tallat io n   o f   t h f ir s p h ase  o f   t h m eth y a n d   s e lecte d   clu s ter   g r o u p s ,   s u ch   a s   L E AC H   p r o to co l   is   p er f o r m ed .   T h clu s ter s   h av b ee n   f o r m ed ,   w h i ch   is   n o o p ti m al,   s o m clu s t er s   m a y   b v er y   li m ited   n u m b er   o f   n o d es,  alt h o u g h   s o m m a y   b a   lar g e   n u m b er   o f   n o d es.  T h er ef o r e,   m o r e   f u n ctio n s   o f   a   m et h y g r o u p   ar ea ,   in   w h ic h   lar g n u m b er   o f   s en s o r s   an d   d ie  b ef o r th o th er .   T h is   af f e cts  th o p er atio n   o f   th n et w o r k ,   in   t h s e n s t h at   th clu s ter   ca n   q u ic k l y   is o lat th C H - s p ee d   n et w o r k .   I n   ad d itio n   to   th is   it  i s   also   th e   ef f icie n c y   o f   en er g y   c o n s u m p tio n   an d   o f   li v i n g   tis s u es.  DR - L ea c h   atte m p to   d i v id th t w o   n o d es  o f   m et h y g r o u p   s a m a m o u n t   o f   w o r k   w it h   r eg ar d   to   C o n   th p r o ce s s i n g   an d   tr a n s f er .   T h is   in cr ea s es  th e   ef f icien c y   an d   t h u s   th p o w er   co n s u m p t io n   to   ex te n d   th n et w o r k .   Af ter   th i n itial  cl u s t er s   ar f o r m ed ,   w ca lcu late  t h o p ti m al  n u m b er   o f   clu s ter s   ( Ko p t)   [ 1 3 ] .   K o p t i s   ca lcu lated   as  s h o w n   in   ( 4 )   [ 1 4 ]             (4     W h er n   is   t h n u m b er   o f   ali v n o d es a n d   Db s   is   t h av er a g d is tan ce   b et w ee n   t h C an d   B S.  Db s   is   ca lcu lated   as s h o w n   i n   ( 5 )   [ 1 4 ]     Db s   ( 0 . 7 6 5 * o n d i m en s io n   o f   th f ield ) /2             (5 )     T h en ,   w ca lc u late  t h o p ti m a l c lu s ter   s ize  ( No p t)   b y   d iv id i n g   th to tal  n u m b er   o f   ali v n o d es,  n ,   o v er   th p r ev io u s l y   co m p u ted   Ko p t.  T h at  is ,   No p t is ca lcu lated   b y                     (6 )     Fo r   th b est  r es u lts ,   t h s ize  o f   ea ch   g r o u p   ar d ir ec tl y   n o p ti .   Ho w ev er ,   t h ese  ca lc u lat io n s   ar m o r co r r ec t   s ize  s izes   th a n   m o r o r   le s s   th an   t h b es i s   n o o p ti m a an d   is   t h w o r k   o f   t h cl u s t er ,   u n til  w f i n d   m atc h in g ,   f ix ed   p r o to co at  an y   ti m ( ass u m i n g   T h at  t h n a s al  aliv f e w   C o p ts .   O th er w i s e,   th p r o to co w a s   n o r ea ch ed ) .   T h u s ,   to   r ed u ce   th f ile  as  s h o w n   i n   Fig u r 2 ,   f aster   s w itc h in g   p r o ce s s in g   an d   o r d er ,   h o ld   th e   DR   L ea c h   cl u s ter   b etter   w h e n   t h a m o u n o f   s p ac t h at  c o n n ec t s   t h u p p er   an d   lo w er   li m it s   to   t h n o p ti   ce n ter   i s   t h at  Op ti m al   cl u s ter   ca lled   T h is   p ar tic u lar   s ize  r e p r esen ted .   T h er ef o r e,   w h e n   t h clu s ter   i s   g r ea ter   t h an   m in i m u m   li m it   v al u ( No p m in )   a n d   les s   t h an   th m ax i m u m   v al u e   ( No p m a x ) ,   th o p ti m u m   s ize  o f   th cl u s ter .   Ot h er w is e,   it i s   r et u r n ed   to   th e   g r o u p :   lar g g a p   o r   in   co m b i n atio n   w i th   s m all  g r o u p   o f   th e   b est   f o r   th g r o u p .     No p t_ m a x ,   No p t_ m i n   ar ca lcu lated   as s h o w n   i n   ( 7 )   an d   ( 8 ) ,   r esp ec tiv el y           ( 7 )         (8 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Desig n in g   o f D yn a mic  R e - clu s teri n g   Lea ch   P r o to co l fo r   C a l cu la tin g   To t a l R esid u a l … .   ( S ye d   Uma r )   1289   W h er is   a   d u m m y   v ar ia b l th at  r ep r esen th d ev iat io n   f r o m   th e   e x ac o p ti m al   clu s ter   s ize. Fo r   f aster   co n v er g e n ce   an d   less   co m p u tatio n ,   w ass u m th at  N op t_ m ax    is   t w ice  lar g er   th a n   N opt_ m in     s u c h   th at  i f   w s p lit  l ar g clu s ter   i n   h al f ,   it  w o u ld   r esu lt  in   t w o   clu s ter s   w h o s s izes  ar o p tim al  an d   n ee d   n o   f u r th er   p r o ce s s i n g   i s   r eq u ir ed .   T h is   is   s h o w n   in   E q u atio n   ( 9 ) .     N o p t_ ma x = 2*   N o p t _ min           (9 )     Usi n g   E q u atio n s   ( 7 ) ,   ( 8 ) ,   an d   ( 9 ) ,   w ca n   co m p u te  t h v a lu es  o f   N opt_ m in  an d N op t_ m ax  as  s h o w n   in   ( 1 0 )   an d   (1 1 ) ,   r esp ec tiv el y .   ( 1 1 )     ( 12)     No w   N opt_ max  an d   N opt_ m in  ar ca lcu lated ,   in   t h f ir s p h ase  o f   t h in s tallatio n     p r o ce s s ,     wh er ein     t h   s ize    o f     ea ch     cl u s ter     co n tr o ls .     I f     t h e   clu s ter   is   le s s   th a n   m el No p t_ m i n .   I n   th i s   p h ase,   C li n k   s ta te  th i s   i s   n o m o r e   C an d   n o r m al  s e n s o r y   n o d es.  A ll  asp ec t s   co n n ec ted   ad j a ce n n o d es  in d ep en d e n tl y   C H   ( w it h   th h i g h es t   R SS I   s i g n al) .   I f ,   a f ter   t h m er g er   o v er   t h cl u s ter   s ize  d escr ib ed   in   s ec tio n   No p t_ m a x   o th er   d iv i s io n s .   Oth er w i s y o u   ar t h b est,  an d   f u r t h er   p r o ce s s in g .   W h e n ev er   t h u n i f icatio n   p r o ce s s ,   if   t h n u m b er   o f   clu s ter s   is   r ed u ce d .   W h en   th clu s ter   o v er   N opt_ m ax .   I n   th i s   ca s e,   th C s ea r ch   t h o th er   n o d es  in   th clu s ter   o f   th h ig h e s en er g y .   C I f   th d esire d   n o d to   n o d s en d s   m ess a g to   in f o r m   te ll  y o u   th at  it  i s   in   t h e   s ec o n d   clu s ter   C ( C HND) .   T h er ef o r e,   ea ch   cl u s ter   n o d is   co n n ec ted   to   t h R SS I -   b a s ed   C H.   T h er ef o r e,   th e   p r ev io u s   g r o u p   ( ab o v N opt_ m a x )   d iv id ed   in to   t w o   g r o u p s .   F o r   g r o u p   o f   s m aller   s ize  a s   r esu lt   No p t_ m i n ,   m er g e,   a s   d escr ib ed   in   t h p r ec ed in g   p ar ag r ap h ,   a s   f o llo w s .   E ac h   i n ter v al  is   i n cr ea s ed ,   t h n u m b er   o f   f ir s t   clu s ter   Me r g in g   a n d   s p litt i n g   ag ain   to   all  t y p es  a n d   s izes  to   o p tim ize  th eir   cl u s ter .   B et w e en   th e n d   o f   ea c h   g r o u p   m ad No p t_ m i n   n ee d s   No p t_ m a x   g r o u p   a n d   m ea n s   t h at  th p er f ec t b ea ch ,   an d   f u r t h er   p r o ce s s in g .           Fig u r 2 .   Op ti m al  cl u s ter   s ize  b o u n d ar ies       3 . 2 .   ST E P   s t ea dy   s t a t DC  L ea ch   Af ter   th g r o u p   h as  b ee n   f o r m ed ,   ea ch   C T DM A   p r o g r a m   to   tr an s f er   o r g an ize  tr an s it io n   ele m e n t.  f ee a v ailab le  to   m e m b er   n o d es  to   b eg in   tr an s m i tt in g   d ata  d u r i n g   t h is   p er io d   C H.   C C p r o v id ed   w h e n   t h d ata  ele m en ts ,   d ata   ag g r eg atio n   a n d   co m p r ess io n   f u n ctio n s   to   p r o d u ce   co m p o s ite  s i g n al,   a n d   tr an s m it s   B S.  I n   f ac t,  t h is   is   e q u iv ale n to   t h o r ig i n al  cr u is p h ase  o f   L E AC H.   Fig u r 3   s h o w s   th p r o to co o f   th m et h o d   w p r o p o s e.   I n   t h is   p ar o f   th e   test   r es u lts   an d   t h DR - L ea ch   P r o to co o n   s h o w s .   P r o to co is   i m p le m en ted   i n   MA T L A B   s i m u lat io n s   [ 8 ] ,   [ 6 ] .   He  r ep ea ts   ea ch   test   r ec o r d   o f   2 0   h o u r s   av er a g r es u lts ,   e n s u r i n g   th e   r eliab ilit y   o f   th s tati s tic s .   I n   ad d itio n ,   b o th   co m p ar th r e s u lt s   a n d   p r o to co ls   L ea ch   B C DC P .   Nu m b er   o f   m ea s u r e m e n n o d es  o f   r ea l - ti m p er f o r m a n ce ,   a n d   en er g y ,   th f ir s n o d is   d ea d ,   an d   5 0 k n o r an g e.   I n   T ab le   1 ,   th v alu e s   o f   th p ar a m eter s   in   t h s i m u latio n ,   e v alu a tin g   t h g en er al  [ 8 - 1 1 ]   leac h in g   p r o ce ed s   u s ed .   Sen s o r   3 0 0   d im e n s io n s   o f   s i m u latio n   e x p er i m e n t s   o n   ( 1 0 0   x   1 0 0 ) ,   m .   Ob tain ed   i n   d if f er en p ar ts   o f   th b ase   s tatio n   in   t h i s   ex p er i m en t.  I n   s o m B S p o s itio n s   ( 0 , 0 )   [ lef t] ,   ( 0 ,   - 1 0 0 ) ,   ( 0 ,   - 2 0 0 )   a n d   ( 1 5 0 ,   5 0 ) .     T h F ig u r es  s h o w   4 ,   5 ,   6   an d   7 ,   th s er v ice  li f o f   t h p r o b es  w ith   ea c h   r ev o l u tio n   o f   t h p r o to co l   o f   th v ar io u s   co m p o n e n t s   o f   t h b ase  s tatio n .   As s h o w n   in   t h f ig u r e,   t h DR - L ea c h   p r o to co m o r ef f icie n t   en er g y   o f   t h f ir s th r ea d   s e g m en ts   alr ea d y   d ea d   an d   5 0 d ea d   n o d an d   th last   n o d d ie,   w h e n   th e   b ase   s tatio n   n ea r   o r   d is tan n o d e.   T h er ef o r DR   L E AC clo s er   th a n   t h n et w o r k   p r o to co is   lif w it h o u B C D C P   L ea c h   an d   p lace   B S.  T h u s   g iv in g   m o r f le x ib ilit y   h o w   m u c h   o f   th B to   th g la n d .   T h is   is   d u to   t h w a y   p r o ce s s es  cl u s ter i n g   a n d   b est   g e n er atio n   clas s . T h is   i s   d u e   to   th e   w a y   p r o ce s s es   clu s ter i n g   an d   g e n er atio n   class .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708     I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   3 J u n e   2 0 1 7   :   1 2 8 6     1 2 9 2   1290   T ab le   1 P ar am eter s   u s ed   in   p r o p o s ed   s y s te m               Fi g u r 4 C o m p ar is o n   o f   B C D C P , DR - L E AC H, L E A C H     Fig u r 5 C o m p ar in g   at  ( 0 , - 1 0 0 )   o f   all  th r ee   p r o to co ls             Fig u r 6 .   C o m p ar in g   all  t h r ee   p r o to co ls   at( 0 , - 200)     Fig u r 7 .   C o m p ar in g   all  t h r ee   p r o to co ls   at  ( 1 5 0 , 1 5 0 )       Fig u r es  8 ,   9 ,   1 0   an d   1 1 .   E ac h   r o u n d   to tal  e n er g y ,   t h D R - L ea c h   L ea c h   B C D C P   an d   p r o to co l,   w h er ein   t h b ase  s tatio n   ( 0 , 0 ) ,   ( 0 ,   - 1 0 0 )   ( 0 , -   2 0 0 )   ( 1 5 0 , 5 0 )   i n   th f r a m e w o r k   r esp ec tiv e l y .   Yo u   ca n   b o o k   th o th er   t w o   e f f ec tiv DR - L ea ch - en er g y   is   m o r to   s ee .   T h is   i s   m ai n l y   d u to   th u s o f   d y n a m ic  g r o u p in g   an d   s h ar i n g   m ec h a n is m .   T h is   lea d s   to   f i n d   b alan ce   b et w ee n   th u s e   o f   e n er g y   b et w ee n   t h g r o u p s .   So   le s s   en er g y   p er   cl u s ter   r o tatio n .   So   th e   m o r e   e n er g y   is   s to r ed   in   each   r o u n d ,   an d   f o r   li f e   in   th e   f ir s t   n et w o r k   n o d e,   th e   n o d e   50%   d ie,   d ea th   or   at   th e   b eg in n i n g   T ab le  2   s u m m ar izes  th r es u l ts   o f   e x p er i m e n ts   a n d   th li f e   ti m o f   th f ir s n et w o r k   n o d d ea th ,   5 0 o f   d ea d   k n o ts   co m p ar ed   an d   th a m o u n o f   DR   B C D C P   in f i ltra tio n   a n d   in f iltra tio n   p r o to c o l.  A s   y o u   m i g h g u e s s   f r o m   t h tab le  an d   th ab o v in f o r m atio n ,   th e   s itu atio n   is   d r am a tic  i m p ac f r eq u en c y   B d ie  f ir s t   n o d e.   Ot h er   B r es u lt s   c o n s u m e   m o r e n er g y .   B u t   s t i ll  o n   DR - Le ac h   p er f o r m a n ce   b etter   th a n   o th er   p r o to co ls ,   r eg ar d less   o f   t h p o s itio n   o f   t h B S.  Fo r   e x a m p le,   w h e n   t h b ase  s tatio n   ( 0 ,   - 1 0 0 )   DC   L ea c h   2 0 0 % a n d   3 0 0 % g r ea ter   i n   t h e   leac h i n g   b r an c h es   ea r l y   d ea t h s   an d   5 0 %   o f   th e   d ea d   n o d e.   I n   ad d itio n ,   3 6 . 4 %   an d   7 9 . 1 % m o r e   th a n   th b r an ch es b ef o r B C D C P   d ea th s   an d   5 0 % o f   d ea d   k n o ts ,   ea ch   in   t h s a m p lace .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Desig n in g   o f D yn a mic  R e - clu s teri n g   Lea ch   P r o to co l fo r   C a l cu la tin g   To t a l R esid u a l … .   ( S ye d   Uma r )   1291         Fig u r 8 .   C o m p ar in g   f u ll  R esi d u E n er g y   f o r   ali v n o d es a t ( 0 , 0 )     Fig u r 9 .   co m p ar in g   f u ll R e s i d u E n er g y   f o r   ali v n o d es a ( 0 , - 10 0)             Fig u r 1 0 .   C o m p ar in g   f u ll R e s id u E n er g y   f o r   aliv n o d es a t ( 0 , - 20 0)     Fig u r 1 1 .   C o m p ar in g   f u ll R e s id u E n er g y   f o r   aliv n o d es a t ( 50 0, 5 0)       4.   CO NCLU SI O N   T h b alan cin g   o f   t h lo ad   b etw ee n   m eth y l,  ta k i n g   i n to   ac c o u n t h o p ti m u m   n u m b er   o f   d y n a m ic  g r o u p in g   lo g   ( DR - L ea ch )   C H an d   ca lcu late  th o p ti m al  s i ze   o f   th e   clu s ter .   T h er ef o r e,   th p r o to co o f   th n e w   clu s ter ,   ea ch   cl u s ter   w h er th lo w er   li m it  o f   th cl u s ter   s ize  an d   clu s ter   o p ti m ized   d iv is io n s   ab o v t h e   u p p er   li m it   o f   th   o p ti m u m .   A lt h o u g h   t h tec h n o lo g y   to   i n cr ea s th p r o ce s s in g   p o w er ,   b u it  i s   n ec es s ar th at  s u b s tan tial  r ed u ctio n   o f   th n u m b er   o f   tr an s f er s   w a s   th i s   in cr ea s e.   I n   t h is   s tu d y ,   w s i m u lated   an d   co m p ar ed   w it h   th L E AC p r o to co   an d   B C DC P   p r o p o s ed   p r o t o co l.  T h s i m u latio n   r e s u lt s   s h o w ed   th at   DR   L E AC L E AC an d   b ett er   th an   t w o   B C D C P .   I n   f ac t ,   w it h   t h ex ce p tio n   o f   DR   L E AC L E A C B s ite  it  s h o w ed   g r ea i m p r o v e m en t.  Fo r   ex a m p le,   an   in cr ea s o f   3 2 8 as  b r ea k t h r o u g h   to   th b ase  s tatio n   ( 0 , 0 )   an d   at  least  9 2 . 3 %,  w h il th e   b ase  s tatio n   ( 1 5 0 , 5 0 ) .   I n   ad d itio n   to   t h i m p r o v e m e n ts   th at   B C D C P   b u t   les s   p o in t s .   F u r th er m o r e,   t h s i m u lat io n   r es u lts   s h o w   th at  t h DR -   L ea c h   is   m o r ef f ici en t h an   L E AC H   p r o to co l   an d   t w o   B C DC P   w h ich   th p o s itio n   o f   th B S.  cl o s ed   th eq u alizi n g   tec h n o lo g y   c lu s ter   ad d itio n ,   DR - L ea c h   b etter   th a n   th e   ef f icie n u s e   o f   en er g y   D R   B C DC P   L E AC H.   T h B C D C P ,   C H,   r an d o m l y   s elec ted   to   s en d   d ata  to   th B S.  A l C H s e n d   th eir   d ata  to   th s elec ted   n o d th a ev e n t u al l y   ac cu m u late  B S.   C o n s eq u en tl y ,   t h en er g y   co n s u m p tio n   b et w ee n   t h n o d es  is   n o co m p e n s ated .   On   t h o th er   h an d ,   th s a m e   g r o u p   o f   co n tact  B u n i f o r m   en er g y   an d   t h er e f o r allo w s   m o r p o w er   to   t h n et w o r k .   C o n s eq u e n tl y ,   lo n g   p er io d   of   tim e   r e m ai n s ,   an d   t h e   n et w o r k   n o d e   al w a y s   r elativ el y   clo s e   to   co o p er ate   in   tim e   to   d ie.       RE F E R E NC E S     [ 1 ]   Deb o r ah   E s tr in   et  al,   N ex C en tu r C h a llen g es:  S ca l a b l C o o r d in a tio n   i n   S en s o r   N etw o r ks,   i n   AC M/I E E E   I n ter n atio n al   C o n f er en ce   o n   Mo b ile  C o m p u t in g   an d   N et w o r k i n g   ,   Ne w   Yo r k ,   NY,   US A ,   1 9 9 9   .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708     I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   3 J u n e   2 0 1 7   :   1 2 8 6     1 2 9 2   1292   [ 2 ]   C .   F.  W a n g   ,   J .   D.   S h i h ,   B .   H.   P an   an d   T .   Y.   W u ,   Net w o r k   L i f eti m E n h an ce m e n Me th o d   f o r   Sin k   R elo ca tio n   an d   i ts   A n a l y s is   in   W ir eless   Sen s o r   Net w o r k s ,   S en s o r s   Jo u r n a l ,   I E E E   ( Vo lu m e :1 4   ,   I s s u e:  6   ) ,   p p .   1 9 3 2   -   1 9 4 3 ,   2 0 1 5 .   [ 3 ]   J .   A b a w aj y   an d   S.   Gh a n a v a ti,  An   Alter n at iv e   N o d Dep lo y m e n Sc h e m f o r   W SNs ,   S en s o r s   Jo u r n a l ,   I E E E   ( Vo lu m e :1 5   ,   I s s u e:  2   ) ,   p p .   6 6 7   -   6 7 5 ,   2 0 1 5.   [ 4 ]   Gu a n   Xi n   et  a l,  E E HC A:  An   E n er g y - E f f icie n H ier ar ch ical  C lu s ter i n g   Alg o r it h m   f o r   W ir eless   Sen s o r   Net w o r k s ,   v o l.  8 ,   n o .   2 ,   2 0 0 8 .   [ 5 ]   S.   Gh iasi   et   al,   Op ti m al   E n e r g y   Aw ar e   C lu s ter i n g   in   Sen s o r   Net w o r k s ,   MDPI   S en s o r s ,   v o l.   2,     n o .   7,   p p .   2 5 8 2 6 9 ,   2 0 0 2 .   [ 6 ]   W .   R.   Hein ze l m a n ,   A .   C h a n d r ak asa n ,   H.   B alak r i s h n a n ,   E n erg y - Ef ficien t Co mmu n ica tio n   P r o to co f o r   Wir ele s s   M icro s en s o r   N et w o r ks,   in   P r o ce ed in g s   o f   t h 3 3 r d   An n u al  Ha w a ii  I n ter n atio n al   C o n f er en ce   o n   S y s te m   Scie n ce s ,   2 0 0 0 .   ,   H a w aii  ,   2 0 0 0 .   [ 7 ]   M.   Asl a m   et   al,   S u r v e y   o f   E x te n d ed   L E AC H - B ased   C lu s ter i n g   R o u ti n g   P r o to co l s   f o r   W ir eless   Sen s o r   Net w o r k s ,   ar Xiv   p r ep r in t a r Xiv :1 2 0 7 . 2 6 0 9 ,   v o l.  v 1 ,   2 0 1 2 .   [ 8 ]   S.  D.   M u r u g a n at h a n ,   D.   C .   F .   Ma   an d   R .   I .   B h ,   A   ce n tr a lized   en er g y - e f f icien t   r o u ti n g   p r o to co f o r   w ir ele s s   s e n s o r   n e t w o r k s ,   C o mmu n ica tio n s   Ma g a z in e ,   I E E E ,   v o l.  4 3 ,   n o .   1 3 ,   p p .   S8 - S1 3 ,   Ma r ch   2005.   [ 9 ]   T .   Kan g ,   J .   Y u n ,   H.   L ee   a n d   I .   L e e,   A   C lu s ter in g   Meth o d   fo r   E n erg E f ficien R o u ti n g   in   W i r eles s   S en s o r   N etw o r k s ,   i n   I n t er n atio n al  C o n f er en ce   o n   E lectr o n ics,  Har d w ar e,   W ir ele s s   an d   Op ticalC o m m u n icatio n s   E H AC ' 0 7   P r o ce e d in g s   o f   t h 6 th   W SEAS,   C o r f u   I s la n d ,   Gr ee ce ,   2 0 0 7 .   [ 1 0 ]   M. B an Yas s e i n   et   al,   I m p r o v e m e n t   o n   L E AC H   P r o to co o f   W ir eles s   Se n s o r   Ne t w o r k   ( VL E AC H) ,   in   Jo u r n a l o f D ig ita l Co n ten Tech n o lo g a n d   its   A p p lica tio n s ,   2 0 0 9 .   [ 1 1 ]   M .   T o n g   an d   M.   T an g ,   LEA C H - B :   A n   I mp r o ve d   LEA C P r o to c o fo r   W i r eles s   S en s o r   N etw o r k,   in   6 th   I n ter n a tio n al  C o n f er en ce   o n   w ir eless   C o m m u n icatio n s   Net w o r k i n g   a n d   Mo b ile  C o m p u tin g   ( W iC OM ) ,   C h en g d u ,   2 0 1 0 .   1 0 9 I n ter n atio n al  J o u r n al  o f   C o m p u ter   Net w o r k s   &   C o m m u n icat io n s   ( I J C NC )   Vo l.7 ,   No . 6 ,   No v em b er   2 0 1 5   [ 1 2 ]   C .   Y.   W en   a n d   Y.   C .   C h e n ,   D y n a m ic   Hier ar ch ical  Sleep   Sch ed u lin g   f o r   W ir eless   A d - Ho Sen s o r   Net w o r k s ,   v o l.  9 ,   n o .   5 ,   2 0 0 9 .   [ 1 3 ]   A . B . M.   A li m   A I s la m   et  al,   Fi n d in g   th Op ti m al  P er ce n tag o f   C lu s ter   Hea d s   f r o m   New   a n d   C o m p le te  Ma t h e m atica l M o d el  o n   L E AC H,   S cien tifi R ese a r ch ,   v o l.  2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 9 - 1 4 0 ,   2 0 1 0 .   [ 1 4 ]   V.   S.  Kr is h n Go p al  Vij a y v ar g i y a,   An   Am e n d   I m p le m e n ta tio n   o n   L E AC p r o t o co b ased   o n   E n er g y   Hier ar ch y ,   I n tern a tio n a Jo u r n a o C u r r en E n g in ee r in g   a n d   Tech n o l o g y ,   v o l.  2 ,   n o .   4 ,   p p .   4 2 7 - 4 3 1 ,   2012.   [ 1 5 ]   W . R .   Hein ze l m a n   e al,   E n erg y - efficien co mmu n ica tio n   p r o to co fo r   w i r eles s   micro s en s o r   n etw o r ks,   i n   S y s te m   Scie n ce s ,   2 0 0 0 .   P r o ce e d in g s   o f   th 3 3 r d   A n n u al  Ha w ai I n ter n atio n al  C o n f er en ce   o n ,   2 0 0 0 . .                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.