نمذجة محسن وولف ذاتي التحسين الجديد لنموذج شبكة غير متجانس لتحليل الطاقة وعمر العقد

Summary

يقدم البحث بروتوكولا لتنفيذ وتقييم محسن الذئب الذاتي المحسن (SOWO) للتجميع والتوجيه الواعي بالطاقة في شبكات المستشعرات اللاسلكية، مع إعدادات خطوة بخطوة وتقييم قابل للتكرار لتحسين عمر العمر ومعدل النقل والطاقة المتبقية.

Abstract

لا تزال الخدمات الحيوية للمراقبة وجمع المعلومات ونقل البيانات من البيئات عالية الخطورة إلى المواقع الأكثر أمانا مقدمة من قبل شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs). يتم تحسين هذه الخدمات بفضل غالبية بروتوكولات التوجيه الموفرة للطاقة المصممة لهذا الغرض. يتم تطبيق بروتوكول توجيه متجانس لتقليل استهلاك الطاقة في المحاور البعيدة بشكل أكثر كفاءة؛ ومع ذلك، فإن معدل استهلاك الطاقة أعلى لهذا البروتوكول، وموثوقية أقل، ومعلومات أكثر ضررا تبث إلى جهاز التوجيه اللاسلكي (WR) أو محطة القاعدة (BS) عند استخدامها لفترة أطول. لتجاوز هذه العيوب، يستخدم في هذا البحث محسن الذئب المعدل ذاتيا (SOWO). دمج العقد غير المتجانسة في النهج الحالي، واختيار الرأس بناء على الطاقة المتبقية يقدم استراتيجية تفاعل متعددة المستويات عبر الروابط. استخدام طريقة إزالة ثقوب الطاقة هو أساس تقنية التوجيه المطورة. يهدف كل نهج إلى تمديد عمر الشبكة وتقليل استهلاك الطاقة. استنادا إلى النتائج، يظهر نظام التوجيه المقترح فترات اتساق متفوقة، وطاقة متبقية، ومعدل نقل، وعمر افتراضي للشبكة مقارنة بالأنظمة الحالية. يتناول البحث مشكلة WSN الجماعية الكلاسيكية المتمثلة في تعظيم عمر الحياة والتوصيل المستمر تحت ميزانيات طاقة ضيقة لكل عقدة مع الحفاظ على توازن الحمل والعدالة. تظهر نتائج المحاكاة تحسنا بنسبة 3.4٪ و32.22٪ في استقرار الشبكة والطاقة المتبقية على التوالي مقارنة بالخوارزميات الموجودة.

Introduction

تستخدم شبكات المستشعرات اللاسلكية (WSN) وإنترنت الأشياء (IoT) على نطاق واسع لمعالجة قضايا تكنولوجية^{متنوعة: 1}. تم استخدام شبكات WSN في ظروف مختلفة للمساعدة في نقل الأشياء، مثل قيام الروبوتات بتنفيذ مهام مختلفة. منذ البداية، قدم إنترنت الأشياء المساعدة الأساسية، خاصة في جمع البيانات من الحقول غير الآمنة². هناك أسباب محددة لاستخدام هذه التقنيات حاليا في أنظمة مختلفة³، مثل البستنة، الخدمات الطبية، المراقبة البيئية، التحقيقات العسكرية، إدارة الهياكل، إدارة المرور، مراقبة تغيرات تغير مستوى المياه، وهكذا⁴.

في بيئة الشبكة اللاسلكية، عادة ما يتم جمع البيانات وإرسالها إلى عقدة استقبال تعرف بمحطة القاعدة (BS) لمزيد من المعالجة⁵. تعزز عقد المستشعرات باستمرار أداء الشبكة من خلال استخدام مواردها المحدودة بكفاءة. فيما يتعلق بالأعمال⁶، تطوير آليات لتقليل استهلاك طاقة العقد وتحسين عمر الشبكة يمكن أن يعزز أداء شبكة المستشعرات اللاسلكية⁷. تستخدم وحدات العقد المختلفة للأجهزة الاستشعارية للطاقة الأعلى: وحدات الاتصالات، وحدات معالجة البيانات، وأجهزة الاستشعار. وحدة الاتصال الأولى هي أكثر^{وحدة 8} استهلاكا للطاقة. في بيئة شبكات المستشعرات اللاسلكية، تعتبر التقنيات القصوى من حيث كفاءة الطاقة بروتوكولات توجيه هرمية مستخدمة على نطاق واسع⁹. عندما يتم استقبال البيانات من العقد المجاورة، يستخدم رأس العنقود (CH) تفاعلات القفزة الواحدة والمتعددة للإبلاغ عن حالة الشبكة إلى BS بناء على بعدها عن BS. تم ذكر هذه الأنواع من تقنيات التوجيه في البحث¹⁰.

من المتوقع وجود عدة خوارزميات توجيه قائمة على العنقود لشبكات WSN في الأدبيات ذات الصلة. تم اقتراح نظام توجيه هرمي في موريدي وآخرون ¹¹، والذي يزيد تدريجيا من عمر الشبكة الداعمة. يتم اختيار الشبكة المدروسة بشكل مناسب بناء على دراسة الفحص¹²، التي طورت تقنية توجيه لاختيار الشبكات.

^يصف بريادهارشيني وآخرون بروتوكول التجميع القائم على الاحتمالات المعروف باسم التجميع الموزع للطاقة الفعالة (DEEC). تعتمد نسبة CH التي يختارها DEEC على نسبة الطاقة المتبقية إلى متوسط طاقة كل عقدة في الشبكة المطورة. قام المؤلفون بدراسة نظام متجانس يعرف ببروتوكول تسلسل التجمعات التكيفي منخفض الطاقة (LEACH) وفحصوا تنوعه. ثم طور المؤلفون نظام LEACH، وهو نظام غير متجانس يقارن بين نظامين، متجانس وغير متجانس¹⁴. تم اقتراح طريقة طورتها تقنية التجميع الموزعة الفعالة للطاقة لشبكات المستشعرات البعيدة غير المتجانسة¹⁵. وهو النسخة المطورة من التجميع الموزع الفعال للطاقة.

اقترح الخبراء تقنية تطوير أخرى¹⁶. غيرت الخوارزمية الجديدة متوسط احتمال وجود محاور متفوقة لا تكون طاقتها المتبقية هي بالضبط قيمة الطاقة المتبقية العتبة، والتي تعتمد على المساحة النموذجية بين المحاور وBS بدلا من طاقة الشبكة المعتادة.

زاد التجميع الفعال للطاقة^{الموزعة 17} من إمكانية اختيار البروتوكول من خلال النظر في متوسط المساحة بين العقد الموزعة وWR، بالإضافة إلى المسافة بين العقد العملاقة، عند اختيار رؤوس العنقود. يتم تصوير كفاءة E-DEEC الأفضل من حيث معدل النقل، وعمر النظام، والطاقة الفائضة من خلال نتائج المحاكاة. يعد عمل نورلمادينا وآخرون العنصر الحاسم الذي يشجع الباحثين على التركيز على هذا العمل¹⁸. تتطلب شبكات المستشعرات اللاسلكية (WSNs) تحديد مكان العقد بعناية لأن النشر العشوائي ينتج نقاط عمياء وروابط مكسورة؛ لذلك، فإن تعظيم التغطية والحفاظ على الاتصال معا هو هدف أساسي للتحسين وليس أمرا جيدا. تظهر الأبحاث السابقة أن الأساليب الكلاسيكية للسرب (مثل PSO/ACO) واستراتيجيات النشر المؤقتة غالبا ما تعاني من تقارب بطيء وفخاخ محلية مثالية، مما يؤدي بدوره إلى تغطية منخفضة واتصال هش¹⁹. تسلط مراجعة ميتاهيريستية حديثة الضوء على أن مثل هذه النواقص عادة ما تنبع من ديناميكية الاستكشاف والاستغلال غير المتوازنة؛ يجادل بدعم الهجينة التي توازن صراحة بين البحث العالمي والتحسين المحلي، وتستعرض كيف يمكن هندسة أنظمة التحكم والاقتران الهجينة^{لتحقيق ذلك.} في اختبارات نشر العقد الخاصة بشبكة ال WSN، حقق محسن الذئب الرمادي الفوضوي المحسن (ICGWO) تغطية ≥99٪ في عدة بيئات، مع متوسط مكاسب يصل إلى ~16٪ مقارنة بخطوط الأساس القوية، مما يثبت أن التهجين الموجه بالفوضى يمكن أن يعزز بشكل كبير كل من التغطية والاتصال²⁰. وبشكل مكمل، يقوم هجين الذئب الرمادي والجسيم (HGWPSO) بالتحقق من نفس منطق التصميم عبر مهام هندسية متنوعة، معلنا عن تحسينات بنسبة 43-99٪ في عدة حالات مرجعية، وتسليط الضوء على التهجين كمسار قوي نحو تقارب أسرع وحلول أفضل¹⁹. التقنية المطورة، محسن الذئب ذاتيا (SOWO)، تستخدم استراتيجيات التفاعل بقفزة واحدة ومتعددة القفزات من الميدان إلى BS التي لم تحدث²¹. تقلل هذه الاستراتيجية من استهلاك الطاقة للعقد من خلال تجنب بث المعلومات غير ذات الصلة من المحاور البعيدة إلى النقاط البعيدة.

Protocol

يصف هذا القسم البروتوكول غير المتجانس المطور في هذا الجزء. في هذه التقنية، تقوم المنظمة بتقسيم محاور المستشعرات إلى أربعة مناطق منطقية بناء على مسافة حافة محددة مسبقا. يتم وضع عقد البوابة ومحطة القاعدة (BS) خارجيا إلى حقل الكشف وبشكل منفصل عند نقطة مركز الشبكة. المركز الذي تبعد مسافة المسافة عن عقدة البوابة أقل من المسافة المحددة مسبقا مخصص للحقلين 1 و2. في هذه الحالة، تبث العقد البيانات إما إلى عقدة البوابة أو إلى BS باستخدام الاتصال المباشر. تمثل هذه العقد العقد المتجانسة. افترض أن فضاء العقد الداخلية أكبر من فضاء العتبة المحددة مسبقا وأقرب إلى عقدة WR. في هذه الحالة، تقع في المناطق 3 أو 4، كما هو موضح في الشكل 1. تسمى هذه العقد محاور غير متجانسة. تجرى الانتخابات في المنطقتين، وتستخدم الطاقة المتبقية لاختيار CH. يتم إرسال المعلومات من هذه المناطق إلى BS باستخدام نهج التفاعل متعدد القفزات. توفر الشبكة في المنطقة 3 التقرير النهائي لعقد البوابة وتدمج المعلومات قبل بثها إلى BS. العقد في كل منطقة تتواصل معلوماتها مع العقد الأخرى ضمن حدود طاقتها. عندما لا تستطيع العقد إرسال المعلومات، تستريح للحفاظ على طاقتها.

نموذج الشبكة
يتم تقديم تعريف بنية الشبكة في الشكل 1. تعرف هذه الشبكة باسم G(L, BS, H_o, GW,_{H e}) حيث يتم توفير محطة القاعدة ك BS، وبوابة الشبكة هي GW، والعقد المتجانسة ممثلة ك H_o، وتعرض العقد غير المتجانسة ك H_e ومجموعة شبكات الاتصال التي تربط العقد المحددة (كل عقدة تشمل BS, H_o، GW، H_e) تعطى ك L. ميزات الشبكة هي كما يلي: (1) كما هو موضح في الشكل 1، تنقسم الشبكة إلى أربع شبكات فرعية في المناطق 1 و2 و3 و4. (2) ترتبط عقدة لا تقل عن 1 في المنطقة 4 بعقدة في المنطقة 3. (3) ال WR متصل بمحطة القاعدة في المنطقة 2. (4) الآن، خط WR ومحطة القاعدة متصلان. كل عقدة في المنطقة 1 مرتبطة ب BS. (v) كل عقدة في المناطق الثالثة والرابعة غير مرتبطة ب BS.

استهلاك الطاقة
في هذا البحث، تقنية استخدام الطاقة هي كما يلي: عقد شبكات ال WSN مشتركة عشوائيا ولا تمتلك مواقع محددة مسبقا. استنادا إلى المسافة بين العقد، يؤدي التواصل إلى فقدان كمية كبيرة من طاقة العقدة. نوعا نقل وجمع المعلومات يستهلكان الطاقة. لذلك، الطاقة المطلوبة لنقل حزمة بيانات بطول (m) بت على المسافة هي:

(1)

حيث يشير E_TX إلى الطاقة المستخدمة أثناء نقل البيانات للعقدة، فإن عملية إرسال واستقبال بت واحد من البيانات لها تبديد طاقة بمقدار كهرباء كهربائية كهربائية، ε_fs معامل الفضاء الحر لتبدد الطاقة، ε_ميجابل يمثل تبديد الطاقة لتقنية معامل متعدد الاتجاهات، ويعطى فضاء النقل كتقاطع، والذي يحسب كالتالي:

(2)

يتم تحديد استهلاك الطاقة المتوقع من العقدة المستقبلة للحصول على حزمة بيانات بحجم m -بت كما يلي:

(3)

يمكن للنموذج المذكور تحديد الطاقة التي يستخدمها ال CH. الطاقة التي تستخدمها وحدات الكربونات تدمج أساسا ثلاث وجهات نظر: استخدام الطاقة لجمع حزم بيانات العقد المستخدمة، ربط المعلومات، وإرسال المعلومات المدمجة إلى ال WR. صيغة التقدير تعطى كما يلي:

(4)

يتم تمثيل عدد العقد الأعضاء باستخدام _{CM num}، وE_DA هو التكلفة المطلوبة لتجميع بت واحد من البيانات؛ طول الحزمة هو M. الطاقة التي يستهلكها المحور غير الكرسي هي ببساطة استهلاك الطاقة لنقل المعلومات إلى WR، والصيغة العددية تعطى كالتالي:

(5)

فيما يلي كيفية حساب الطاقة المتبقية الكاملة للجولة r من الجولة:

(6)

حيث تعطى الطاقة المتبقية بالكامل كما في الجولة E_tohR(r - 1)، يمثل عدد العقد الكربونية الموجودة في الجولة ب CH_num(r)، وN_alive(r) يعالج إجمالي العقد النشطة في جولة الشبكة المقدمة، وE_Ch (i) يمثل استخدام الطاقة ل i^th CH، وE_{غير CH(j)} يشير إلى الطاقة المستخدمة من قبل غير CH(j).

اختيار المجموعات
تستخدم الخوارزمية الفضاءات المحسوبة من العقدة إلى WR والطاقة لاختيار المجموعات الأولية للنظام، مما يقيد إجمالي المجموعات في المجموعات كما يلي: وفقا لدرجة اللياقة الصاعدة لشبكات SN، يتم تقسيم مجموعة SNs النشطة إلى مجموعات متساوية من m (حيث m هو عدد العناقيد المرغوب الذي يعادل N/p, N تشير إلى عدد عقد المستشعر وجزء p CHs. في كل مجموعة فرعية، يتم اختيار رأس العنقود الأول لعقدة المستشعر القريبة من موقع المركز. يضاف كل عقدة إلى رأس العنقود الأقرب إليها لإنشاء العنقود الأولي بناء على المسافة الإقليدية. المسافة بين العقدة، وBS، والطاقة المتبقية تحدد درجة اللياقة للعقدة.

(7)

حيث يعطى الوزن _{ك 1}، والطاقة الأولية هي E_i، والطاقة المتبقية تعطى ك E_r، والمسافة من العقدة إلى WR تظهر ك d_BS. d_maxBS هو الحد الأقصى للمسافة بين SN وWR، وd_MinBS يشير إلى الحد الأدنى للمسافة بين SN وWR.

محسن الذئب الذاتي المحسن (SOWO)
يتم اختيار ال CHs باستخدام SOWO. في محسن الذئاب، يتم تحديد موقع الفريسة باستخدام متوسط كتلة الذئاب الثلاثة (α، β، و δ) كما هو موضح في الشكل 2. بالنظر إلى التفاضل بين BS والعقدة والمسافة بين الطاقة المتبقية، تعتبر درجة اللياقة للعقدة الوزن الأساسي لتحسين الذئب الرمادي، والذي يتم تحديده باستخدام المعادلة (8). يتم حساب الموقع الأولي للفريسة بناء على المعادلات (8) إلى (11) وتقنية تحسين SOWO.

(8)

(9)

(10)

(11)

حيث أن الكتلة الأساسية للذئاب α و β و δ هي ω_Iα وω_Iβ وω_Iδ على التوالي، فإن أفضل درجة لياقة α الذئب هي F_{α وF β وF δ} والتي يتم حسابها باستخدام المعادلة 11. العقد الفردية التي تعادل أعلى ثلاث درجات لياقة هي α، β، و δ الذئاب. البروتوكول المطور لا يغير وزن تحسين الذئب الرمادي لأن درجة اللياقة للعقدة تتغير بعد الانتهاء من نقل بيانات واحد. لإنشاء القدرة العالمية للبحث في محسن الذئب الرمادي، يتم تعديل الأحمال بنشاط بواسطة المتجهات A و D. هنا، يشير A إلى متجه المعامل، والمسافة بين الذئب وفريسته هي D. تستخدم المعادلتان (12) و(15) لتحديد A و D. يتم وصف موقع الفريسة وصيغة رفع الحمل كما يلي: التكرار (t + 1):

(12)

(13)

(14)

(15)

حيث يحدد مواقع الذئب α ، الذئب β ، والذئب δ في التكرار (t+1)، يتم حساب هذه المواقع باستخدام المعادلة (15). خلال المرحلة النهائية من التكرار، يختار ال CH أي العقدة أقرب إلى الفريسة بين العقد الحالية. مهمة الوحدة الكربونية أكثر تعقيدا، لذا لا يمكن للطاقة المتبقية إكمال المهمة، مما يؤدي إلى إنهاء العقدة. لذا، اختيار العقدة التي تملك أقصى طاقة متبقية وأن تكون أقرب إلى الفريسة أمر ضروري. تستخدم الطاقة المتبقية للعقدة والبعد من العقدة إلى الفريسة كمعايير لدرجة اللياقة المستخدمة لاختيار ال CH. العقدة ذات درجة اللياقة الأقل تعرف برأس العنقود. الدالة المستخدمة لحساب قيمة الملاءمة تعطى كما يلي:

(16)

حيث يعطى الوزن _ك2، وتمثل الطاقة المتبقية للعقدة ك E_x، وE_max هي أقصى طاقة متبقية، وE_min هي الحد الأدنى للطاقة المتبقية في عقد العنقود. المسافة بين الفريسة والعقدة هي d_p، d_Maxp هي أقصى مسافة بين العقدة الكاشفة والفريسة، و d_Minp هي الحد الأدنى للمسافة بين SN والفريسة.

عامل الذئب الذاتي التحسين
يقوم وكلاء البرمجيات بمراقبة وإدارة أحجام الشبكة وبوابات العقد. تحل وكلاء البرمجيات محل العملاء والخوادم التقليدية، التي تختلف في استراتيجية الاتصال المحلية ونقل الكود. المراقبة عامل حاسم في فهم أنظمة الإدارة. وبسبب هذه الأهمية، تم اقتراح تقنية وكيل البرمجيات لمراقبة بوابات العقد داخل شبكة الشبكة. بالإضافة إلى المراقبة، تقع على عاتق الوكلاء مسؤولية تحديث قائمة عقد الشبكة. هذه البيانات ضرورية بسبب حجم الشبكة، لذا يمكن لعملية التكوين الذاتي تكوين معلمات بروتوكول التوجيه ديناميكيا. في سياق هذا العمل، هذه هي الخصائص الأكثر رغبة بين العديد من الصفات الموجودة في سلوك وكلاء البرمجيات. يتم تثبيت وكلاء اللاسلكي عند ارتباطات عقدة العميل في جهاز التوجيه الميش والراوتر نفسه. عند تحديد كثافة الشبكة، يقوم الوكيل بأداء مهام محددة على مقاييس صغيرة وقياسية وكبيرة. يتم تمثيل درجات الدرجات الثلاثة (الصغيرة، القياسية، والكبيرة). يشكل الوكلاء فرضية قدرة التصميم التلقائي للبروتوكولات المقترحة. يتحمل هؤلاء الوكلاء مسؤولية التحقق من سلوك الشبكة، إلى جانب معدل النقل، ونسبة فقدان حزم البيانات، والمقاطعة، وسرعة النقل، وعدم الخمول، والمراكز الديناميكية والخامدة، والبيانات المتعلقة بالاتصال. وكلاء الشبكة مستقرون عند أجهزة التوجيه الشبكية وتوفر قدرة التحسين الذاتي للبروتوكولات المقترحة. يظهر الارتباط الذاتي في المنظمات البعيدة عن الشبكة من خلال زرع قدرات ذاتية (التحسين، الإعداد، الإصلاح، والأمان¹⁹) في بروتوكول التوجيه. تمكن هذه القدرات بروتوكولات التوجيه من أن تكون مستقلة، مما يحسن أداء الشبكة، وتحمل الفشل، والحماية. فيما يلي وصف لتنفيذ القدرات المذكورة، مع التركيز على التكوين الذاتي والتحسين الذاتي. ومن الجدير بالذكر أن الوظائف الذاتية تم تنفيذها في طبقات الشبكة كامتداد للخدمات القياسية لبروتوكولات التوجيه (الملف التكميلي 1).

مجموعة التجمع (CS)
CS هو مجموعة من عدة عناقيد في الشبكة، وخوارزمية التجميع تسمح بتقسيم الشبكة إلى مجموعات مختلفة. في هذا البحث، تسمى أول مجموعات مختارة أول CS، وتعتبر CS المثالية الحالية، ويتم حساب درجة الدالة الموضوعية في CS المثالي الحالي. يمكن لمحسن الذئب الرمادي المعدل (MGWO) تعديل جميع العناقيد في النموذج الحالي لإنتاج عنقود آخر، وغالبية المجموعات الجديدة تؤطر CS آخر؛ مرة أخرى، يتم تحديد درجة الدوال الموضوعية لأحدث CS. عندما تكون درجة دالة الهدف في العنقود الأمثل الحالي أكبر من درجة أحدث تجمع، يعتبر العنقود الجديد كمثال CS الحالي. يتم تأطير CS المثالي نحو المرحلة النهائية من الإنهاء. توصف دالة الهدف بأنها:

(17)

حيث يمثل الوزن _ك3، يعطى مجموع المسافة بين المجموعات في CS ك d_TCH، ويعرض البعد الكامل بين CH وWR ك d_TBS. تعد الكتلة ومسافة الاتصال بين CH وBS الأساس للمراقبة عن بعد وتصميم تتبع الأهداف. إذا كانت درجة دالة الهدف أقل، فهذا يدل على أن تحديد رأس العنقود أكثر منطقية، وأن ال CH مثالي في العنقود، وسماعة الرأس مثالية مقارنة بالشبكة بأكملها. تصف الخوارزمية 2 (الملف التكميلي 2) رمز SOWO الزائف.

Results

هنا، يقارن MATLAB R2024a بين بروتوكولات التوجيه غير المتجانسة المطورة باستخدام المحاكاة وبروتوكولات التوجيه. في المحاكاة، تستخدم شبكة مكونة من 100 عقدة كشف بشكل اعتباطي ببعد عقدة واحدة كل 100 متر. تقع عقد WR داخل الشبكة عند (50 م، 120 م) و(50 م، 50 م). حوالي 20 بالمئة من العقد المتجانسة التي تحتوي على (m ك 0.2 و ك 1) لديها طاقة أقل من العقد غير المتجانسة. بعد النشر، تبقى جميع العقد ثابتة. تم توضيح متغيرات المحاكاة المستخدمة في هذا البحث في الجدول 1.

Discussion

يستخدم SOWO المقترح WRs وعقد متجانسة. بروتوكول الانتخاب المستقر يستخدم عقد غير متجانسة كعقد CH ويحتوي على عقدة BS في وسط العنقود محاطة بعقد المستشعرات. يطلب زيادة الطاقة إذا وضعت محطة القاعدة خارج المنطقة¹⁴. هذا يؤدي إلى انخفاض الطاقة، ويصل مستوى الطاقة إلى الصفر في فترة قصيرة جدا. التقنية المقترحة تتمتع بمعدل تقليل طاقة منخفض مقارنة بالطرق التقليدية. هذا يثبت أن منهجيات حفظ الطاقة مطبقة ومستخدمة في النموذج المطور. علاوة على ذلك، يكشف فحص دقيق

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
معالج Intel(R) Core (TM) من الجيل الثاني عشر (1.30 جيجاهرتز)	شركة إنتل، الولايات المتحدة الأمريكية	–	الأجهزة المستخدمة في تنفيذ المحاكاة
ذاكرة DDR4 بسعة 16 جيجابايت	كينغستون تكنولوجي، الولايات المتحدة الأمريكية	–	الذاكرة المستخدمة أثناء تشغيل المحاكاة
ماتلاب	ماث ووركس الولايات المتحدة	R2024a	يستخدم لتنفيذ الخوارزميات، وتشغيل محاكاة WSN، وتحليل النتائج
مايكروسوفت ويندوز 11 هوم	شركة مايكروسوفت، الولايات المتحدة الأمريكية	البناء 22631	نظام التشغيل المستخدم لتشغيل المحاكاة
مجموعة البيانات التركيبية التي تم إنشاؤها في مختبر ماتلاب	ماث ووركس، الولايات المتحدة الأمريكية	R2024a	مجموعة بيانات مخصصة تم إنشاؤها لاختبار الخوارزميات