Geometric-based wireless sensor network localization algorithm

Dissertant

al-Tarazi, Ala Mahir

Thesis advisor

Awad, Fahd
al-Madi, Nailah

University

Princess Sumaya University for Technology

Faculty

King Hussein Faculty for Computing Sciences

University Country

Jordan

Degree

Master

Degree Date

2018

Arabic Abstract

المقدمة : الاستخدام غير الملائم للمضادات الحيوية والمسكنات للعلاج أدى إلى ظهور الكثير من المشاكل الصحية خاصة المرتبطة بوظائف الكبد والكلى.

الهدف : صمم هذا البحث لدراسة الاستجابة الفسيولوجية، الكيميائية و النسيجية المرتبطة مع السمية المزمنة التي يمكن أن يسببها الأموكسيسيلين، الباراسيتامول و خليطهما على الأرانب، و توضيح أي آثار ضارة محتملة أخرى .

المواد والطرق جرعات محددة من الأموكسيسيلين ( ۸ملجم/كجم )، الباراسيتامول ( ٢٤ملجم/كجم ) وخليطهما ( ٨+٢٤ملجم/كجم ) تم إعطاؤها لثلاث مجموعات من الأرانب لمدة أسبوعين، ثم تركت لمدة ستة أسابيع للاستشفاء، مجموعة رابعة تركت كمجموعة ضابطة وتمت ملاحظة التغيرات الظاهرة على الأرانب كل فترة التجربة.

ثم تم ذبح الأرانب وأخذت عينات من الدم لفحصها، جمع كل من الكبد، الكلى والقلب للفحص النسيجي، وتم تحديد تقييم السمية من خلال فحص تركيز عدة مركبات وأنزيمات في الدم وهي أنزيمات ناقلة للأميين، أنزيمات الاسبرتيت، أنزيم الفوسفاتيز القاعدي، البروتين، البولينا، حمض اليوريك، والكرياتينين.

النتائج : سجلت النتائج انخفاض في أوزان الأرانب المجموعات المعطاة الأموكسيسيلين، الباراسيتامول، وخليطهما، وكان انخفاض الأوزان في مجموعة الخليط أكثر وضوحا ( 400.44±2655 ).

زاد كتلة الكبد في جميع أرانب التجربة مقارنة مع المجموعة الضابطة وبلغت الزيادة الأكثر ملاحظة في مجموعة الباراسيتامول( 8066±105 ) ثم الخليط ( 13.33 ± 95.00 )، وأظهرت كتلة القلب انخفاضا في جميع أرانب التجربة بحيث كانت كتل القلب متقاربة في جميع مجموعات التجربة وبلغت تقريبا ( 2.89±13.33 ) مقارنة مع المجموعة الضابطة 5±_15.00أيضا كتلة الكلى أظهرت انخفاض في مجموعة الأموكسيسيلين والخليط أما مجموعة الباراسيتامول فكان لها قيمة مقاربة من المجموعة الضابطة.

جميع مجموعات التجربة رفعت مستويات أنزيمات ناقلة للأميين، الاسبرتيت، والفوسفاتيز القاعدي في الأرانب فوق المجموعة الضابطة، و قد سجلت مجموعة الأموكسيسيلين القيمة الأعلى لأنزيم الاسبرتيت ( 1.5±86.33 )، والفوسفاتيز القاعدي ( 9.61±62.33 )، أما أنزيم ناقل الأميين فقد كان الأعلى قيمة في مجموعة الباراسيتامول( 2.89±119.67 ).

جميع مجموعات التجربة أظهرت ارتفاعا في مستويات البروتين، البولينا، حمض اليوريك، والكرياتينين فوق المجموعة الضابطة.

من جانب آخر ظهرت تغيرات في البنية النسيجية للكبد في مجموعات التجربة منها تحلل في أنويه العديد من خلايا الكبد و لم تظهر هذه التغيرات في أنسجة كبد المجموعة الضابطة، و أظهرت فحص أنسجة الكلى تغيرات واضحة في بنية الأنسجة منها : تمدد في الأوعية الدموية مصحوبا بنزيف دموي، تمزق الأنابيب الكلوية وفقد أنويتها و لم تظهر هذه التغيرات في أنسجة كلى المجموعة الضابطة.

الخلاصة : يمكن أن يسبب استخدام الأموكسيسيلين، الباراسيتامول، وخليطهما تغيرات فسيولوجية، كيميائية ونسيجية على أنسجة الكبد والكلى، وخاصة عند استخدام الخليط منهما.

English Abstract

Wireless Sensor Networks (WSN) can be widely distributed with multiple sensors in remote locations, thus they are very effective to collect data.

Numerous sensor nodes provide high data accuracy.

Location-based routing algorithms work efficiently when sensor nodes know their mutual absolute or relative locations in addition to the location of the base station; this process is called localization.

A localization algorithm can use GPS to get actual sensor location, but this is costly in power.

Many localization algorithms calculate sensor nodes’ absolute location based on information such as distance between sensor nodes and their neighbor nodes, but with minimal usage of additional hardware to determine locations.

This research proposes Geometric-Based Wireless Sensor Network Localization Algorithm (GWSNL) to determine the sensor nodes’ absolute locations using centroid trilateration algorithm, rotation and reflection.

An enhancement to the centroid trilateration algorithm takes into account sensor nodes’ distance measurement estimation error that affects accuracy in the localization algorithm, mitigating distance error impact.

GWSNL was compared with a similar algorithm (HDV-Hop) using different metrics such as root-mean-square error, node connectivity, number of localized sensor nodes, mean localization error and localization error per sensor node.

Results indicate that GWSNL achieves better localization accuracy with distance measurement error between sensor nodes.

Moreover, the enhanced version of the centroid trilateration algorithm increases the robustness of the algorithm in large scale WSNs and reduces root mean square error and mean localization error.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Geometry
• Algorithms
• Wireless sensor networks

No. of Pages

49

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-795722