Performance evaluation of a new cross layer protocol for sink powered underwater acoustic sensor networks
Alıcı beslemeli su altı akustik sensör ağları için tasarlanmış yeni bir katmanlar arası protokolün performans değerlendirmesi
- Tez No: 338487
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMİH BİLGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ağ benzetimi, Bilgisayar destekli benzetim, Yerel ağlar, Network simulation, Computer aided simulation, Local networks
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alıcı beslemeli sualtı akustik sensor ağları (SPUASN) terimi, yakın geçmişte önerilen uzaktan beslemeli sualtı akustik sensor ağları (RPUASN) paradigmasının özel bir konfigürasyonudur. Bu konfigürasyonda veri alıcısı, aynı zamanda ağı oluşturan pilsiz sensor düğümlerine enerji sağlar. Bu tezde, SPUASN için önerilen yeni bir çapraz katman protokol olan Çapraz Katman Güç Uyarlamalı CSMA/CA (XPACCA)nın performansı değerlendirilmiştir. Protokolün benzetim tabanlı değerlendirmesi, hem tasarım parametrelerinin performans üzerindeki etkisi incelenerek hem de sualtı akustik ağlar için önerilen başka protokollerle performans karşılaştırılması yapılarak gerçekleştirilmiştir. X-PACCA, ortama erişim kontrolü, yol atama ve taşıma katmanı fonksiyonlarını entegre eden çapraz katman bir protokol olduğu için; karşılaştırmalar yapılırken ortama erişim kontrolü ve yol atama performansları birbirinden bağımsız olarak, uçtan uca gecikme, paket aktarım oranı ve veri aktarım kapasitesi açısından değerlendirilmiştir. Bu çalışmada ayrıca, protokol parametrelerinin uygun seçimi ile X-PACCAnın düşük uçtan uca gecikme ve yüksek paket aktarımlarına ulaşabildiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The term Sink Powered Underwater Acoustic Sensor Networks (SPUASN) refers to a special configuration within the recent Remotely Powered Underwater Acoustic Sensor Networks (RPUASN) paradigm, where the data sink supplies energy to battery-free sensors that constitute the network. This thesis evaluates the performance of a new cross layer protocol, Cross Layer Power Adaptive CSMA/CA (X-PACCA), proposed for SPUASN. Simulation based performance evaluation is conducted both by investigating the effects of design parameters and by comparing with other protocols proposed for underwater sensor networks. Since X-PACCA is a cross layer protocol that integrates MAC, network and transport layer functionalities, comparisons are carried out separately by considering MAC and routing performance of the protocol in terms of end to end delay, packet delivery ratio and network throughput. This study also shows that, with appropriate selection of the protocol parameters, X-PACCA achieves low end-to-end delay, high packet delivery and high throughput performance
Benzer Tezler
- A Cross layer protocol for service access in mobile Ad hoc networks
Gezgin tasarsız ağlarda hizmetlere erişim için çapraz katmanlı bir ağ protokolü
MESUT ALİ ERGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ERSOY
- Nöromorfik hesaplama ve memristor tabanlı ağ saldırı tespit sistemleri: Siber güvenlikte yeni yaklaşımlar
Neuromorphic computing and memristor-based network attack detection systems: New approaches in cyber security
YUSUF ETKA KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Meme kanseri tespiti için sentetik mikrodalga görüntülerinin derin öğrenme odaklı segmentasyonu
Driven segmentation of synthetic microwave images for breast cancer detection
ÖZLEM BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- A new loss function to be used in deep networks for image segmentation of colorectal polyps
Kolorektal poliplerin görüntü bölütlemesi için derin ağlarda kullanılacak yeni bir kayıp fonksiyonu
MAHMUT OZAN GÖKKAN
Doktora
İngilizce
2023
GastroenterolojiEge ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KUNTALP