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Traffic Prediction-Based Fast Rerouting Algorithm for Wireless Multimedia Sensor Networks

机译：基于流量预测的无线多媒体传感器网络的快速重新路由算法

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Rerouting has become an important challenge to Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) due to the constraints on energy, bandwidth, and computational capabilities of sensor nodes and frequent node and link failures. In this paper, we propose a traffic prediction-based fast rerouting algorithm for use between the cluster heads and a sink node in WMSNs (TPFR). The proposed algorithm uses the autoregressive moving average (ARMA) model to predict a cluster head’s network traffic. When the predicted value is greater than the predefined network traffic threshold, both adaptive retransmission trigger (ART) that contributes to switch to a better alternate path in time and trigger efficient retransmission behaviors are enabled. Performance comparison of TPFR with ant-based multi-QoS routing (AntSensNet) and power efficient multimedia routing (PEMuR) shows that they: (a) maximize the overall network lifespan by load balancing and not draining energy from some specific nodes, (b) provide high quality of service delivery for multimedia streams by switching to a better path towards a sink node in time, (c) reduce useless data retransmissions when node failures or link breaks occur, and (d) maintain lower routing overhead.
机译：由于传感器节点和频繁节点和链路故障的限制，REROUTING由于对能量，带宽和计算能力的约束而成为无线多媒体传感器网络（WMSN）的重要挑战。在本文中，我们提出了一种基于流量预测的快速重新路由算法，用于在WMSNS（TPFR）中的簇头和宿节点之间使用。该算法使用自回归移动平均（ARMA）模型来预测群集头的网络流量。当预测值大于预定义的网络流量阈值时，有助于切换到更好的备用路径并触发有效重传行为的自适应重传触发器（ART）都被启用并触发有效的重传行为。 TPFR与基于蚂蚁的多QoS路由（ANTSENSNET）和功率有效的多媒体路由（PEMUR）的性能比较显示它们：（a）通过负载平衡最大化整体网络寿命，而不是从某些特定节点排出能量（b）通过切换到更好的路径，为多媒体流提供更好的路径，（C）为节点故障或出现链路中断时，通过切换到更好的路径来为多媒体流提供高质量的服务传递，（c）减少无用的数据重传，并且（d）保持较低的路由开销。

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