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Table 1 defines the fuzzy inference rules for the selection of the optimal slot value for each node. The fuzzy rules consist of a series of conditional statements of “if–then” type. The rating is given as “low”, “rather low”, “medium”, “rather high”, and “high”. If the normalized input variables for ER, BMR, and PAR is all low, then the chance value for the required number of slots for the particular node is expected to be low. Similarly, if the normalized input variables are all high, then the chance value for the required number of slots for a certain node is expected to be low. The remaining chances occur between these two extremes. The inference system used to find the chance value fuzzy variable is the Mamdani fuzzy inference system. The results of all fuzzy rules are in fuzzy values and are converted into crisp values based on the centroid of area U C o A : where Z ( u − x ) is the membership function of all aggregated outputs, u x is the centroid of the area, and n r is the number of fuzzy rules, オンラインビートコインカジノゲーム無料ビットコインスロット. 5.2. Comparison of Time Slot Allocation. Consider the tree structure shown in Figure 4. The tree structure has 15 nodes and a root node. The number of nodes are selected in random manner. The root node has three direct children node 1, 2, and 3. The whole tree can be divided into three branches. The branch I include nodes 1, 4, 9, and 10. Branch II has nodes 2, 5, 6, and 11. Nodes 3, 7, 8, 12, 15, 13, and 14 constitute branch III. Any node in the tree can be a child node, a relay node, or a leaf node (which does not have any child). For example, node 3 has direct children 7 and 8; the leaf nodes are 7, 13, 14, and 15; the relay nodes are 3, 8, and 12. Assume that the total transmission time for all nodes is 1 s. With a total of 15 nodes, the equal slot duration for each node is 0.0666 s (1/15). Hence, the total slot duration for nodes 1, 2, and 3 are 0.266 s, 0.266 s, and 0.466 s respectively. This equal slot allocation is used for the conventional sensor networks. The proposed DTS method uses dynamic slot allocation to enhance network performance. The slot allocation to each node depends on the relay nodes, child nodes, and the leaf nodes. In the conventional method of equal slot allocation, each parent node must be active during the entire time duration of its child and leaf nodes. This leads to higher energy consumption. Hence, the dynamic slot allocation method is adopted in the DTS scheme such that the parent needs to be active only during its own and direct child slot duration. This is represented in Figure 5 and Figure 6. It shows the comparison between the two methods with respect to the duration of an active state for parent nodes for the branch III. The branch has nodes 3, 7, 8, 12, 13, 14, and 15. According to the conventional method, the node 3 has to be active for a duration of 0.4662 s and node 8 must remain active for a duration of 0.333 s. The DTS method reduces the active duration of nodes 3 and 8 to 0.1998 s which also results in reduced energy consumption. 6. Performance Analysis and Comparison. 6.1. Simulation Setup. The performance was evaluated using the network simulator version 2 (NS-2) simulating tool. NS-2 is an object-oriented discrete event simulator for research in wired and wireless networks that can simulate newly designed network protocols. It has a number of wireless networking supported platforms and protocols for detailed study of simulated results. A random WBAN network was considered with 15 sensor nodes. The network used IEEE 802.15.4 as the MAC protocol. The simulation time was selected as 200 s, and the packet interval was varied from 0.1 s to 3 s in steps of 0.5. Table 2 summarizes the simulation parameters used. 6.2. Performance Metrics and Results. The performance of the proposed technique was validated with the help of key factors such as packet delivery ratio (PDR), average end to end delay, and average energy consumption. The experiments were conducted for two sets, based on the selected simulation time and the packet interval time. The proposed DTS mechanism was compared with the basic IEEE 802.15.4 standard and the TMP protocol [24]. In the first set of experiment, the simulation time was varied as 50, 75, 100, 125, 150, 175, and 200 s. Figure 7, Figure 8 and Figure 9 show the comparative results of PDR, average end to end delay, and average energy consumption of IEEE 802.15.4, TMP and the proposed DTS protocols. Figure 7 depicts the PDR from a source node to the root node. It was measured as the percentage of the total number of successfully received packets at the root node to the number of packets transmitted from the source node. The figure shows that PDR was highest for DTS method. This is due to the link reliability function used in the best next hop selection algorithm. It ensured the best path between the source node and the root node by reducing the packet loss. On the other hand, the TMP protocol mainly concentrated on the time slot allocation to minimize the slot wastage. In IEEE 802.15.4 standard the data transmission was based on the CAP and CFP transmission. In comparison, DTS outperformed the TMP and IEEE 802.15.4 standard by 12% and 15% respectively. In Figure 8, the average end-to-end delay is shown with varied simulation time. It is the average time taken by the packet to reach the root node from the source node. DTS scheme dynamically allocated the time slot based on the available energy, buffer memory, and packet arrival rate. It allocated the slot dynamically. Hence the slot wastage gets reduced where unnecessary waiting time is minimized for those nodes in the queue. In TMP, computational methods were utilized for MAC parameter tuning and duty cycle adjustment which contributes lesser than the DTS method. There was a 47% and 59% reduction in average end-to-end delay when compared to TMP and IEEE 802.15.4 MAC Standard. The average energy consumption is depicted in Figure 9, where the DTS scheme has the lowest energy consumption. The MCPS algorithm proposed for next hop selection is based on the available energy in each node. The dynamic time slot allocation based on fuzzy rules used the energy ratio to utilize the available energy resources effectively. In TMP, the energy ratio consideration is less when compared to DTS. The percentage of reduction in average energy consumption of DTS is 22% and 31% respectively. The second set of experiments was based on different packet interval time such as 2–7 s. Figure 10, Figure 11 and Figure 12 show the comparative results of PDR, average end to end delay, and average energy consumption of IEEE 802.15.4, TMP and the proposed DTS protocols. Figure 10 shows the PDR for different packet interval. As packet interval decreases the traffic load increases hence there is a decrease in PDR. This is due to the less number of packets generated during low traffic conditions. As traffic load increased, more packets were injected into the networks and there was an increase in the PDR. As packet interval increased there was a decrease in the PDR. This is due to the congestion and collisions in low traffic load. The data packets could reach the root node easily at high packet intervals. The DTS performed better than the TMP and IEEE 802.15.4 standard in terms of PDR by 5% and 17% respectively.
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