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Tesis doctoral 

Título Energy-Efficient Routing Path Selection Using CTSP and M-CTSP Protocols in Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs)
Estado Finalizado
Autor Abdul Moid Khan  
Director/es Miguel Ángel Luque Nieto ,   Pablo Otero Roth
Universidad Universidad de Málaga
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación
Departamento Departamento de Ingeniería de Comunicaciones
Fecha lectura 14-11-2025
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Las redes de sensores inalámbricos subacuáticos (UWSN) se han vuelto esenciales para diversas aplicaciones subacuáticas, como la recopilación de datos oceanográficos, el monitoreo ambiental, la exploración subacuática y la vigilancia militar. Sin embargo, diseñar protocolos de comunicación eficientes y con bajo consumo de energía en el complejo entorno subacuático representa un desafío considerable. Factores como las limitadas opciones de reemplazo de baterías, las topologías dinámicas causadas por la movilidad de los nodos (debido a las corrientes marinas), las altas latencias de propagación y el ancho de banda restringido exigen soluciones innovadoras para el enrutamiento de datos que permitan extender la vida útil de la red y mejorar la confiabilidad de la comunicación.

Esta tesis realiza una importante contribución al campo de la comunicación UWSN al presentar dos protocolos de encaminamiento robustos y con bajo consumo de energía, diseñados para entornos subacuáticos estáticos y móviles: el Protocolo de Agrupamiento del Viajante (CTSP) y el Protocolo de Agrupamiento Móvil del Viajante (M-CTSP). Estos protocolos emplean técnicas de agrupamiento y métodos de optimización basados ​​en la resolución del Problema del Viajante (TSP) para mejorar la eficiencia energética y la confiabilidad de la transmisión de datos tanto en entornos subacuáticos estáticos como dinámicos.

En el protocolo CTSP, consideramos un escenario UWSN estático donde los nodos sensores se organizan en grupos. Se seleccionan los nodos cabecera de clúster (CH) en función de su posicionamiento óptimo, y los nodos miembros envían sus datos a los CH para su agregación. Para determinar la ruta más corta posible para que un nodo sumidero móvil o un recolector de datos visite a todos los CH en un recorrido, utilizamos el algoritmo del viajante (TSP). Este enfoque ayuda a reducir los costes energéticos generales de comunicación y las latencias de transmisión. CTSP se centra en minimizar la comunicación a larga distancia mediante transmisiones locales, lo que resulta en una reducción sustancial del consumo de energía en comparación con protocolos de enrutamiento tradicionales como LEACH.

Basándonos en CTSP, proponemos el protocolo M-CTSP, que tiene en cuenta la movilidad de los nodos sensores, una característica común en entornos subacuáticos reales. En M-CTSP, todos los nodos experimentan ligeros desplazamientos en sus ubicaciones debido a las corrientes marinas. El protocolo se adapta mediante la reelección dinámica de los nodos cabecera de clúster en función de los niveles de energía residual y la proximidad a los centroides de los clústeres. Cada ronda requiere el recálculo de la ruta del nodo sumidero móvil mediante la optimización TSP, lo que garantiza que las rutas de enrutamiento sigan siendo energéticamente eficientes a pesar de la topología de red en constante cambio. Esta estrategia adaptativa aborda eficazmente los desafíos que plantean las ubicaciones dinámicas de los nodos, lo que se traduce en mejores tasas de entrega de paquetes, un consumo de energía equilibrado y una mayor duración de la red. Vida útil de la red. Simulaciones exhaustivas y evaluaciones de rendimiento demuestran que tanto CTSP como M-CTSP superan significativamente a los protocolos de enrutamiento tradicionales en UWSN. CTSP reduce el consumo energético total hasta en un 50%, mientras que M-CTSP logra un ahorro energético de hasta un 40%, una mejora del 15% en la tasa de entrega de paquetes y un aumento del 30% en la vida útil de la red en comparación con LEACH y EECBP-FOA. Los resultados confirman la viabilidad y la eficiencia del uso de clustering combinado con la optimización basada en TSP para abordar los problemas críticos de conservación de energía y comunicación fiable en UWSN.


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