In the visual sensor network(WVSN), reducing communication energy consumption is a crucial problem due to the high data volume to transmit. In this paper, we present intelligent communication methods which are optimal buffer sizing and multi-radio approach supporting IEEE 802.11g(WiFi) and IEEE 802.15.4 (ZigBee) so as to maximize the lifetime of the battery-constrained WVSN nodes while satisfying the given user specific delay tolerance. To optimize the energy consumption we find the optimal buffer size vs. data volumes and suggest a run-time radio-selection algorithm. Simulation results show that the lifetime of the proposed WVSN node is extended by 207.16% ~ 252.52 compared to the WVSN node with single radio in ideal data rate, and extended by 212.36% ~ 290.01% compared to the WVSN node with single radio in effective data rate. Compared to method [13], our proposed method prolongs the system lifetime from 111.16% to 138.17% in ideal data rate, and from 56.15% to 65.99% in effective data rate.
비디오 센서 네트워크(WVSN)에서, 높은 데이터 용량의 전송 ㄸㅒ문에 통신 에너지를 줄이는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서, 사용자가 지정한 딜레이를 만족하는 배터리 제한적인 WVSN 노드의 사용시간을 최대화 하기 위해, 우리는 최적 버퍼 크기와 IEEE 802.11g (WiFi)와 802.15.4 (ZigBee) 멀티-라디오 접근방식의 지능적인 통신 방식을 제시한다. 에너지 소비를 최적화 하기 위해 우리는 데이터 크기와 버퍼사이즈의 관계와 실행시간 중 라디오를 선택하는 알고리즘을 찾는다. 시뮬레이션 결과는 단일 라디오와 비교했을때, 이상적인 데이터 속도에서는 207.16% ~ 252.52%, 효과적인 데이터 속도에서는 212.36% ~ 290.01%의 실행시간 개선 효과를 보인다. [13] 방식과 비교했을때, 우리의 방식은 이상적인 데이터 속도에서 111.16% ~ 138.17%, 효과적인 데이터 속도에서 56.15% ~ 65.99% 의 개선 효과를 보인다.
