Öz
Sualtı tasarsız ağlar oldukça karmaşık bir ortama sahip olmakla birlikte, karasal radyo tabanlı ağlara göre hem fiziksel hem de teknolojik farklılıklar barındırmaktadır. Ayrıca birçok sorun barındırması nedeniyle bu tür karmaşık haberleşme ağlarını modellemek oldukça zordur. Bu alandaki çalışmalar kablosuz haberleşme teknolojilerindeki yeni gelişmelerden etkilenmektedir. Kablosuz haberleşme için sualtının doğası gereği var olan bazı sınırlılıklar bulunmaktadır. Bu sınırlılıkları aşmak için yeni teknikler ve yaklaşımlar önerilmektedir. Bu çalışmada, insansız sualtı araçlarının birbirleri ile haberleşmesinin başarım analizi gerçekleştirilmiştir. Benzetim programında daha gerçekçi bir haberleşme kanalı için akustik kanalın tüm özellikleri tasarlanmış ve performans analizleri yapılmıştır. Tasarsız ağ biçiminde CSMA/CA protokolü kullanılarak sualtı kanal modeli ile ortamda farklı sayıda insansız sualtı araçlarının haberleşmesinde önemli başarım parametrelerinden bit hata oranı, iş çıkarım oranı, çakışma durumu ve paket kayıp oranları detaylıca incelerek sualtı kanalının haberleşmeye etkileri gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Sualtı tasarsız ağları Kanal modeli Başarım analizi Akustik haberleşme
Kaynakça
- Alablani I.A., Arafah M.A. EE-UWSNs: A Joint Energy-Efficient MAC and Routing Protocol for Underwater Sensor Networks. Journal of Marine Science and Engineering 2022; 10(4): 1-25.
- Çalhan A., Cicioğlu M. Drone-assisted smart data gathering for pandemic situations. Computers & Electrical Engineering 2022; 98: 1-11.
- Gazi F., Ahmed N., Sudip M., Wei W. Reinforcement Learning-Based MAC Protocol for Underwater Multimedia Sensor Networks. ACM Transactions on Sensor Networks 2022; 18: 1-27.
- Genç Y. M., Erciyes E. İnsansız Hava Araçları (İHA) Tehditleri ve Güvenlik Yönetimi. Turkish Journal of Unmanned Aerial Vehicles 2020; 2(2): 36-42.
- Han G., Chenyu Z., Shu L., Rodrigues J.P.C. Impacts of deployment strategies on localization performance in underwater acoustic sensor networks. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2015; 62(3): 1725-1733.
- Jin L., Defeng H. A slotted CSMA based reinforcement learning approach for extending the lifetime of underwater acoustic wireless sensor networks. Computer Communications 2013; 36(9): 1094-1099.
- Khater E. M., El-Fishawy N., Tolba M. B., Mahmoud D., Badawy M. B. Review of ALOHA-based MAC Protocols for Underwater Wireless Sensor Networks. Mansoura Engineering Journal 2022; 47(1): 12–25.
- Li L., Jin X., Lu C., Wei Z., Li J. Modelling and Simulation on Acoustic Channel of Underwater Sensor Networks. Wireless Communications and Mobile Computing 2021; 2021: 1–12.
- Liu M., Zhuo X., Wei Y., Wu Y., Qu F. Packet-Level Slot Scheduling MAC Protocol in Underwater Acoustic Sensor Networks. IEEE Internet of Things Journal 2021; 8(11): 8990–9004.
- Mackenzie K. V. Nine‐term equation for sound speed in the oceans. The Journal of the Acoustical Society of America 1998; 70(3): 1-6.
- Riverbed Modeler Software. https://www.riverbed.com/gb/products/steelcentral/steelcentral-riverbed-modeler.html (Erişim Tarihi: 24 Mayıs 2020), 2022.
- Senel F., Akkaya K., Yilmaz T. Autonomous deployment of sensors for maximized coverage and guaranteed connectivity in underwater acoustic sensor networks. In 38th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks: 2013; 211–218, Sydney.
- Yılmaz G., Yılmaz Y. İnsansız Sualtı Araçlarında (İSA) Hidrodinamik Sürüklenme ve Kaldırma Kuvvetlerinin Derinlik ve Hıza Bağlı Değişiminin HAD İle Analizi. Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi 2022; 14(1): 72–83.
- Zhang W., Han G., Wang X., Guizani M., Fan K., Shu L. A Node Location Algorithm Based on Node Movement Prediction in Underwater Acoustic Sensor Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology 2020; 69(3): 3166–3178.
- Zhang W., Wang X., Han G., Peng Y., Guizani M., Sun J. A load-adaptive fair access protocol for MAC in underwater acoustic sensor networks. Journal of Network and Computer Applications 2021; 173: 1-13.
- Ying Z., Yunlong Q., Haiyang Z. Coverage Enhancing for Underwater Acoustic Sensor Networks Based on Virtual Force and Fruit Fly Optimization Algorithm. Journal of Shanghai Jiaotong University 2017; 51(6): 7-15.
Öz
Although underwater Ad-hoc networks have a very complex environment, they have both physical and technological differences compared to terrestrial radio-based networks. In addition, it is very difficult to model such complex communication networks due to many problems. Studies in this field are influenced by new developments in wireless communication technologies. There are some limitations for wireless communication due to the nature of underwater. New techniques and approaches are proposed to overcome these limitations. In this study, the performance analysis of the communication of unmanned underwater vehicles has been performed. In the simulation program, all the detail of the acoustic channel have been implemented and performance analyzes have been carried out for a more realistic communication channel. By using the CSMA/CA protocol in the form of an Ad-hoc network, the effects of the underwater channel on the communication have been observed by examining in detail the bit error rate, throughput, collision and packet loss ratio, which are the important performance parameters in the communication of different numbers of unmanned underwater vehicles in the environment with the underwater channel model.
Anahtar Kelimeler
Underwater Ad-hoc networks Channel model Performance analysis Acoustic communication
Kaynakça
- Alablani I.A., Arafah M.A. EE-UWSNs: A Joint Energy-Efficient MAC and Routing Protocol for Underwater Sensor Networks. Journal of Marine Science and Engineering 2022; 10(4): 1-25.
- Çalhan A., Cicioğlu M. Drone-assisted smart data gathering for pandemic situations. Computers & Electrical Engineering 2022; 98: 1-11.
- Gazi F., Ahmed N., Sudip M., Wei W. Reinforcement Learning-Based MAC Protocol for Underwater Multimedia Sensor Networks. ACM Transactions on Sensor Networks 2022; 18: 1-27.
- Genç Y. M., Erciyes E. İnsansız Hava Araçları (İHA) Tehditleri ve Güvenlik Yönetimi. Turkish Journal of Unmanned Aerial Vehicles 2020; 2(2): 36-42.
- Han G., Chenyu Z., Shu L., Rodrigues J.P.C. Impacts of deployment strategies on localization performance in underwater acoustic sensor networks. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2015; 62(3): 1725-1733.
- Jin L., Defeng H. A slotted CSMA based reinforcement learning approach for extending the lifetime of underwater acoustic wireless sensor networks. Computer Communications 2013; 36(9): 1094-1099.
- Khater E. M., El-Fishawy N., Tolba M. B., Mahmoud D., Badawy M. B. Review of ALOHA-based MAC Protocols for Underwater Wireless Sensor Networks. Mansoura Engineering Journal 2022; 47(1): 12–25.
- Li L., Jin X., Lu C., Wei Z., Li J. Modelling and Simulation on Acoustic Channel of Underwater Sensor Networks. Wireless Communications and Mobile Computing 2021; 2021: 1–12.
- Liu M., Zhuo X., Wei Y., Wu Y., Qu F. Packet-Level Slot Scheduling MAC Protocol in Underwater Acoustic Sensor Networks. IEEE Internet of Things Journal 2021; 8(11): 8990–9004.
- Mackenzie K. V. Nine‐term equation for sound speed in the oceans. The Journal of the Acoustical Society of America 1998; 70(3): 1-6.
- Riverbed Modeler Software. https://www.riverbed.com/gb/products/steelcentral/steelcentral-riverbed-modeler.html (Erişim Tarihi: 24 Mayıs 2020), 2022.
- Senel F., Akkaya K., Yilmaz T. Autonomous deployment of sensors for maximized coverage and guaranteed connectivity in underwater acoustic sensor networks. In 38th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks: 2013; 211–218, Sydney.
- Yılmaz G., Yılmaz Y. İnsansız Sualtı Araçlarında (İSA) Hidrodinamik Sürüklenme ve Kaldırma Kuvvetlerinin Derinlik ve Hıza Bağlı Değişiminin HAD İle Analizi. Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi 2022; 14(1): 72–83.
- Zhang W., Han G., Wang X., Guizani M., Fan K., Shu L. A Node Location Algorithm Based on Node Movement Prediction in Underwater Acoustic Sensor Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology 2020; 69(3): 3166–3178.
- Zhang W., Wang X., Han G., Peng Y., Guizani M., Sun J. A load-adaptive fair access protocol for MAC in underwater acoustic sensor networks. Journal of Network and Computer Applications 2021; 173: 1-13.
- Ying Z., Yunlong Q., Haiyang Z. Coverage Enhancing for Underwater Acoustic Sensor Networks Based on Virtual Force and Fruit Fly Optimization Algorithm. Journal of Shanghai Jiaotong University 2017; 51(6): 7-15.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Bilgisayar Yazılımı |
| Bölüm | Araştırma Makaleleri (RESEARCH ARTICLES) |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 5 Temmuz 2023 |
| Gönderilme Tarihi | 9 Mayıs 2022 |
| Kabul Tarihi | 24 Ekim 2022 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 6 Sayı: 2 |
Kaynak Göster
* Uluslararası Hakemli Dergi (International Peer Reviewed Journal)
* Yazar/yazarlardan hiçbir şekilde MAKALE BASIM ÜCRETİ vb. şeyler istenmemektedir (Free submission and publication).
* Yılda Ocak, Mart, Haziran, Eylül ve Aralık'ta olmak üzere 5 sayı yayınlanmaktadır (Published 5 times a year)
* Dergide, Türkçe ve İngilizce makaleler basılmaktadır.
*Dergi açık erişimli bir dergidir.
Bu web sitesi Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.