Kablosuz multimedya algılayıcı ağlar için görüntü sıkıştırmaya dayalı yeni bir enerji duyarlı uygulama katmanı algoritması geliştirme

Kablosuz Algılayıcı Ağ (KAA)'lar, algılayıcı düğümlerin veri işleme ve hesap yapma yeteneğini kablosuz kanal üzerinden gerçekleştirebilen ve birçok iletişim cihazlarından oluşan ağlardır. Kablosuz Multimedya Algılayıcı Ağ (KMAA)'lar ise, ses, resim veya video gibi gerçek zamanlı multimedya verilerini birbirlerine veya baz istasyonuna aktarabilen düşük maliyetli donanıma sahip algılayıcı düğümlerin oluşturduğu ağlardır. KAA'lara göre daha fazla boyuta sahip verileri transfer edebilen KMAA'lar, daha fazla enerjiye ve bant genişliğine ihtiyaç duymaktadır. Algılayıcı düğümlerin birbirlerine ve baz istasyonuna ilettikleri verinin büyüklüğü enerjilerinin harcanmasında önemli bir etken olmaktadır. Enerji tüketimi KMAA'lar için temel bir sorundur. KMAA'ların gelişimini etkileyen diğer önemli sorunlar ise, sınırlı bant genişliği ve bellek sınırlamasıdır. Düğüm batarya ömürlerinin önemli kaynak olduğu bu ağlarda, çevreden alınan verinin işlenerek gereksiz bilgilerin atılması ile iletilen veri boyutu azaltılarak sınırlı kaynakların verimli bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, KMAA üzerindeki algılayıcı düğümlerin birbirlerine veya baz istasyonuna görüntü aktarımı sağlarken harcadıkları enerjiyi en aza indirerek, algılayıcı düğümler için en önemli kaynak olan batarya ömrünü etkin bir biçimde kullanılmasını sağlayan yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Kablosuz Multimedya Algılayıcı Ağlar için Görüntü Sıkıştırmaya Dayalı Yeni Bir Enerji Duyarlı Uygulama Katmanı Algoritması (GSD-EDUKA) olarak isimlendirilen bu algoritma, KMAA'larda kullanılan en iyi üç görüntü sıkıştırma algoritmasından faydalanmaktadır. GSD-EDUKA, bu görüntü sıkıştırma algoritmalarından belirli parametrelere (düğümler arası mesafe, toplam düğüm sayısı ve veri gönderme sıklığı) göre en verimli olanına anlık olarak karar vererek algılayıcı düğümlerin batarya ömürlerini en etkin biçimde kullanmalarını sağlamaktadır. Öncelikle kullanılacak görüntü sıkıştırma algoritmasını seçme işlemi için "karar ağacı yöntemi" kullanılarak elde edilen çıkarımların değerleri daha aza indirgenmiştir. Bu sayede GSD-EDUKA'nın işlem yükü azaltılmıştır. Daha sonra aza indirilen çıkarımlar, kural tabanlı bilgilere dayandırılarak "bulanık mantık yöntemi" kullanılması sağlanmıştır. Yapılan bu işlemlerin sonucunda, GSD-EDUKA için karar verme mekanizması gerçekleştirilmiştir. Ek olarak, en verimli görüntü sıkıştırma algoritması ile sıkıştırılan görüntünün kablosuz iletişimde kabul edilebilir PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) kayıp değeri kontrol edilerek bu değerin sağlandığı duruma kadar algoritmanın sıkıştırma oranı arttırılmıştır. Bu sayede kablosuz iletişimde kabul edilebilir PSNR değerinden ödün vermeden görüntüyü daha fazla sıkıştırarak görüntü aktarımında daha az enerji harcanması sağlanmıştır. Geliştirilen algoritma, Network Simulator – 2 (NS - 2) ile başarım değerlendirmesi yapılarak, enerji oranı, paket ulaşım oranı ve PSNR değer kaybı açısından diğer algoritmalarla karşılaştırmalı olarak sunulmaktadır.