الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 141 |  |  |
| | | from | 141 | | |
Abstract
الملخص
شبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN) هي مجال ناشئ في مجال تكنولوجيا الاتصالات يركز على
المراقبة. إكتسبت شبكات الإستشعار اللآسلكية إ هتماًما كبيًار في السنوات الأخيرة نظًار لتطبيقاتها
الواسعة في مختلف المجالات، بما في ذلك مراقبة البيئة والرعاية الصحية والأتمتة الصناعية. ومع
ذلك، فإن الطبيعة المحدودة للطاقة في عقد الإستشعار وعمر الشبكة ونشر العقد بدقة تعد من
التحديات الحرجة في شبكات ا الإستشعار اللآسلكية. تقدم هذه الرسالة حًلا جديًدا يستخدم خوارزميات
Rao والشبكات العصبية لمعالجة هذه التحديات. الهدف الأساسي للرسالة هو تحسين مقاييس أداء
الشبكة، بما في ذلك كفاءة الطاقة والإنتاجية وعمر الشبكة مع ضمان نقل البيانات بشكل موثوق
وتقليل إستهلاك الموارد.
توجد العديد من بروتوكولات التوجيه لشبكات الإستشعار اللآسلكية في المراجع العلمية. وتعد
بروتوكولات التوجيه الأكثر استخداماً هي: التسلسل الهرمي التكيفي منخفض الطاقة )LEACH(،
والجمع الموفر للطاقة في أنظمة معلومات الإستشعار )PEGASIS(، وLEACH الموفر للطاقة
المستند إلى التجزئة )LEACH-PE(.
تعد بروتوكولات التوجيه القائمة على السلاسل من بروتوكولات التوجيه الموفرة للطاقة لشبكات,
الإستشعار اللآسلكية ، حيث تتواصل كل عقدة فقط مع أقرب عقدة لها. ويتمثل أحد الجوانب الحاسمة
في بروتوكولات التوجيه القائمة على السلاسل في إختيار قائدة السلسلة. حيث يكون قائد السلسلة
مسؤولاً عن إرسال البيانات من أعضاء السلسلة التابعة له إلى العقدة الوجهة، ويؤثر إختياره بشكل
كبير على كفاءة الطاقة وعمر الشبكة. تعتمد الأساليب التقليدية لإختيار قائدة السلسلة غالًبا على
الإختيار العشوائي أو الطرق التقليدية ، والتي قد لا تؤدي دائًما إلى إستهلاك مثالي للطاقة. الشبكات
العصبية )NNs( هي خوارزميات قوية للتعلم الآلي قادرة على التعلم من البيانات والتكييف مع
الظروف المتغيرة. وقد إكتسبت الشبكات العصبية مؤخًار إ هتماًما كبيًار في أبحاث شبكات الإستشعار
اللآسلكية. في هذه الرسالة، تم إقتراح بروتوكولين جديدين للتوجيه، هما الجمع الموفر للطاقة في
أنظمة معلومات الإستشعار بالشبكة العصبية )NN-PEGASIS( والتوجيه القائم على السلسلة
المتسلسلة بالشبكة العصبية )NN-CCBRP(.
في بروتوكول NN-PEGASIS المقترح، يتم إستخدام الشبكات العصبية (NN) لإختيار قائدة
السلسلة. تأخذ الشبكات العصبية الطاقة المتبقية كمدخل وتعيين قيمة ” 1” للعقدة التي ستكون قائدة
السلسلة. يعمل بروتوكول NN-CCBRP المقترح في مرحلتين، حيث يستخدم الشبكات العصبية
المقترحة في كل منهما لإختيار القائدة. من خلال الإختيار الذكي لقائدة السلسلة، تحقق الشبكة
توازًنا أفضل في توزيع الحمل، وتقليل إستهلاك الطاقة، وتحسين عمر الشبكة بشكل عام.
تحسين بنية شبكات الإستشعار اللآسلكية يعتبر مسألة حيوية حيث يؤثر بشكل مباشر على إستهلاك
الطاقة وبالتالي عمر الشبكة. في هذه الرسالة، نقوم بإستخدام خوارزميات Rao لتحسين بنية شبكات
الإستشعار اللآسلكية غير المتجانسة بناًء على مواقع العقدة الأولية وطاقاتها الأولية. الخوارزميات
المقترحة لا تحتاج الي معلمات محددة للخوارزمية، وهي تستكشف فضاء البحث من خلال النظر
في العلاقات بين السّكان والأفضل والأسوأ والحلول الُمعّينة عشوائياً. يمكن تقييم فعالية الخوارزميات
المقترحة باستخدام أي بروتوكول توجيه؛ ومع ذلك، فقد اخترنا بروتوكولات توجيه ارسخًة من الأدبيات،
بما في ذلك LEACH و PEAGSIS و LEACH-PE وبروتوكول التوجيه الحديث -PEAGSIS
NN للتقييم.
الطريقة المقترحة زادت عمر الشبكة بنسبة 71% لبروتوكولPEAGSIS ، و 51% لبروتوكول
LEACH، و7.23% لبروتوكولLEACH-PE ، و73% لبروتوكول.NN-PEAGSIS و قللت
إستهلاك الطاقة بمقدار 500 جول لبروتوكولLEACH ، و 400 جول لبروتوكولPEAGSIS ،
و 600 جول لبروتوكول.NN-PEAGSIS , بالإضافة إلى ذلك، شهدت عوامل أخرى تحسًنا
ملحو ًظا، مثل عدد الحزمات المرسلة إلى رؤوس العنقودات وعدد الحزمات المرسلة إلى المحطة
الأساسية .تقدم نتائج الد ارسة رؤى مهمة لتصميم شبكات إستشعار لآسلكية قوية وفعالة، وتمهد
الطريق لنشر شبكات إستشعار لآسلكية ذكية ذاتية التحسين في التطبيقات العملية.
وتتضمن الرسالة ستة أبواب وقائمة المراجع والابحاث العلمية التي تم نشرها من الرسالة وبيان هذة الابواب كما
يلي:
الباب الاول: مقدمة ومراجعة شاملة لشبكات الاستشعار اللاسلكية
ويتضمن هذا الباب ما يلي :
مراجعة شامله علي انواع وتطبيقات شبكات الاستشعار اللاسلكية
التركيب البنائي لعقد الاستشعار
التحديات في شبكات الاستشعار اللاسلكية
تعريف مشكلة البحث
الباب الثاني: مراجعة شاملة للموضوعات المتعلقة بالرسالة
ويتضم هذا الباب مايلي:
مميزات وعيوب LEACHبروتوكول
مميزات وعيوب PEAGSISبروتوكول
مميزات وعيوب CCBRP
خوارزم Jaya
خوارزميات Rao
تحسين الهيكل المبني على خوارزمية Jaya لشبكات الاستشعار اللاسلكية غير المتجانسة
الباب الثالث: اختيار قائد السلسة بناءً على الشبكة العصبية في بروتوكولات شبكات الاستشعار اللاسلكية
ويتضم هذا الباب ما يلي :
اهيمة اختيار قائد السلسة في البروتوكولات المبنيه علي السلسة
الشبكات العصبية
شرح بروتوكول NN-PEAGSIS
شرح بروتوكول NN-CCBRP
الباب الرابع : تحسين البنية لشبكات الاستشعار اللاسلكية غير المتجانسة بناءا على خوارزميات Rao
ويتضم هذا الباب ما يلي :
شرح اهمية نشر العقد في شبكات الاستشعار اللاسلكية الغير متجانسة.شرح الطريقة المقترحة لنشر العقد في شبكات الاستشعار اللاسلكية الغير متجانسة باسخدام خوارزميات
Raoالباب الخامس: نتائج المحاكاة للشبكات المقترحة ومقارنتها بالانظمة الساب
الباب السادس: الخلاصة والعمل المستقبلي
قة