Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 464

Design And Implementation Warehouse

Author name: al - mehiawi hayder khudayer mohsin
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • virtual storage computer science

Development Of Human Arm Motion System Based On Emg Signals

Author name: Sarmad Hasan Ahmed
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: Al-Nahrain University
University location: Baghdad
Key words:
  • Digital video

نقل البيانات الموثوق باستخدام كود الالتواء

Author name: حيدر خميس محمد
General topic: Computer Science
Specific topic: Data Security
Degree: Doctorate
University: University of Technology
University location: Baghdad

كشف اختراق الشبكات باستخدام خوارزمية BFR == Network Intrusion Detection using BFR Algorithm

Author name: سعاد عبدالاله عبدالحسين مطلب
Supervisor name: وسام سمير بهية
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: Arabic
University location: Babylon
First pages:

نظام توصية السياق المعتمد على نظرية المجموعة التقريبية == Context Recommendation System based on Rough Set Theory

Author name: ايناس فاضل عبد الله علي
Supervisor name: هدى ناجي نواف | غيداء الملا
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

طرق مقترحة لاخفاء البيانات في ملف نوع AVI == PROPOSED STEGANOGRAPHY METHODS IN AVI FILE

Author name: فراس عبد الحميد عبد اللطيف العبيدي
Supervisor name: فائـز عباس العلوي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: Iraqi Commission for Computers and Information - Informatics Institute For Postgraduate Studies
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تطبيق محسوب لتشكيل بعض الجمل العربية

Author name: عذراء عدنان محمد الكباسي
Supervisor name: صباح عبد العزيز علي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University Of Basrah - College Of Science
Language: English
University location: Basrah
First pages:

التعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد وتحديد هوية الكاتب == Arabic Handwritten Text Recognition and Writer Identification

Author name: مصطفى سلام كاظم الشمري
Supervisor name: علياء كريم عبد الحسن
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Technology - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
Key words:
  • Arabic Handwritten
  • Support Vector Machine
  • Writer Identification
First pages:
Abstract: معظم الحكومات والمنظمات لديها عدد كبير من الوثائق المكتوبة بخط اليد الناتجة عن العمليات اليومية. لا بد من
استخدام اجهزة الكمبيوتر لقراءة النصوص المكتوبة بخط اليد، وجعلها قابلة للتعديل و البحث. لذلك التعرف على
الكتابة اليدوية اصبح في الاونة الاخيرة موضوع بحث شائع جدا وعدد تطبيقاته المحتملة كبيرة جدا. حيث لديه
القدرة على حل المشاكل المعقدة وتبسيط الانشطة البشرية من خلال تحويل الوثائق المكتوبة بخط اليد الى شكل
رقمي. ومع ذلك، فان التعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد هو عملية معقدة مقارنة مع انظمة الكتابة
اليدوية للغات الاخرى بسبب طبيعة المزج لكتابة اليد في اللغة العربية.
لهذه الاسباب, تم اقتراح للتعرف على النص المكتوب بخط اليد للغة العربية وتحديد هوية كاتب النص بالاعتماد
على تجزئة المدخلات من نصوص الوثائق المكتوبة بخط اليد الى كلمات فرعية مكتوبة بخط اليد. النظام يحوي
اثنين من الاجزاء (modules) الاساسية المستخدمة للتعرف على النص المكتوب بخط اليد وتحديد كاتب النص.
الجزء الاول (module1) له ست مراحل والتي تعمل معا للتعرف على النص العربي المكتوب بخط اليد وتحويله
الى نص قابل للتعديل. وهذه المراحل هي: اكتساب الصور، التجزئة، التجهيز، بناء قاعدة الميزات, التصنيف
ومرحلة ما بعد المعالجة. في حين ان الجزء الثاني (module2) يقوم بتحديد الكاتب المطلوب للنص من خلال
عدة مراحل مشابهة لمراحل الجزء الاول . اقترح النظام خوارزمية تجزئة فعالة ودقيقة والتي تجزء النص المكتوب
بخط اليد المدخل الى عدد من الصور الفرعية المكتوبة بخط اليد وكل صورة فرعية تحوي على كلمة فرعية من
اللغة العربية. بالاضافة الى ذلك، تم اقتراح خوارزمية صورة العتبة لتحويل الصور الفرعية الى صورة ثنائية
باستخدام دالة (Fuzzy C-Mean Clustering) . بالاضافة الى ذلك، تمر الصور الفرعية الثنائية من خلال
خوارزمية مقترحة لازالة الووضاء من اجل ازالة المعلومات غير المرغوب فيها. بعد ذلك، مجموعتان من
الميزات يتم استخراجها من الصور الفرعية المكتوبة بخط اليد. المجموعة الاولى من الميزات التي تستخدم للجزء
الاول (models1) توم الهيكلي، الاحصائي، discrete cosine transform ( DCT ( و Modified Histogram of Oriented Gradient ( MHOG1 ( المقترحة. من جهة اخرى، فان مجموعة الميزات الثانية
التي تستخدم للجزء الثاني module2) ( يشمل Modified Histogram of Oriented (MHOG2) Gradient المقترح وميزات الشكل. وبالاضافة الى ذلك، تم الحصول على افول نتائج التصنيف من خلال
استخدام المصنف Support Vector Machine ( SVM (. وتم اقتراح معجم عربي للجزء الاول (module1)
لتحويل المسميات المصنفة الى نص عربي قابل للتعديل ، ومعجم للكتاب اقترح ايوا لغرض تعيين المسمى
المصنف الى الكاتب المنشود.
من اجل اختبار اداء النظام، تم استخدام ثلاثة قواعد بيانات للغة العربية المكتوبة بخط اليد والتي هي قاعدة بيانات
AHDB ، قاعدة بيانات IESK-arDB وقاعدة بيانات مقترحة للغة العربية المكتوبة بخط اليد. وكانت النتائج التي
تم الحصول عليها من الجزء الاول (module1) 96.317 ٪ ل AHDB ، 82 ٪ لل IESK-arDB و 98 ٪
لقاعدة البيانات المقترحة باستخدام SVM لنواة متعدد الحدود. من جهة اخرى، كانت نتائج الجزء
الثاني (module2) باستخدام قاعدة البيانات المقترحة 85 ٪ لطريقة مستوى الكلمات الفرعية المكتوبة بخط اليد
و 100 ٪ لطريقة مستوى النص المكتوب بخط اليد.
Summary:
References:

الكشف عن استدعاءات النظام الضارة باستخدام الانماط المتكررة == Detection of Malicious System Calls Using Frequency Patterns

Author name: نوفل تركي عبيس حسين
Supervisor name: وسام سمير بهيه
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تداخل مجالات التغطية المثلى في شبكات الاستشعار اللاسلكية باستخدام طريقة ميتا هيورستك == Optimal Coverage Overlapping in Wireless Sensor Network Based on Meta Heuristic Method

Author name: حيدر اياد خضير عباس
Supervisor name: سعد طالب حسون الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

فصل الكلام الاحادي باستخدام خوارزمية مركبات مستقلة امثليه == Mono Speech Signal Separation Using Optimize Independent Component Analysis Algorithm

Author name: حسين محمد سلمان حمادي
Supervisor name: نداء عبد المحسن عباس
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

شبكة الانحدار المتكيفة العصبية لتحسين تحديد التغيير لسيل البيانات باستخدام نموذج صفحة هنكلي المحدث == Adaptive Regression Neural Network for Enhancing Drift Detection of Data Stream Based on Modified Page Hinckley Model

Author name: علياء عبد الحسين لفتة حسون
Supervisor name: نبيل هاشم الاعرجي | ايمان صالح الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

نقل صورة النسيج المعتمدة على طريقة الدمج المتكيفة == Texture Mapping Image Based on an Adaptive Fusion Method

Author name: علي عبد العزيز محمد باقر قزاز
Supervisor name: توفيق عبد الخالق الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

نمذجة ومحاكاة شبكات التواصل الاجتماعي للمركبات == Modeling and Simulation of Vehicular Social Network

Author name: محمد عبيد مهدي ضيف
Supervisor name: سعد طالب الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

بروتوكول ارسال لتقليل استهلاك الطاقة في شبكات المتحسس اللاسلكية == A Routing Protocol for Reducing Energy Consumption in Wireless Sensor Networks

Author name: هادي رحيم علي عيدي
Supervisor name: حسين عطية لفتة
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

اضافة العلامة المائية للفيديو اعتمادا على مسار حركة الكائن == Video Watermarking Based on Object Motion Trajectory

Author name: صفا سعد عباس المرعب
Supervisor name: اسراء هادي علي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تحسين جودة الخدمة في شبكات الند للند غير المهيكلة باستخدام عنقدة الارضة == Quality of Services Enhancement in Unstructured Peer - to - Peer Networks using Termite - Based Clustering

Author name: حازم جليل حسن
Supervisor name: صفاء عبيس مهدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

محاكاة اندماج اطارات الفيديو == Simulation of Fusion for Video Frames

Author name: ندى جاسم حبيب
Supervisor name: سعد طالب حسون
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

بناء خوارزميه محسنه عاليه الاستنباط == Building improved metaheuristic algorithm

Author name: هاشم كريم عبد الرضا
Supervisor name: ليث علي عبد الرحيم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

كشف حيوي عن هجوم الحرمان من الخدمة الموزع بالاعتماد على اسلوب تنقيب البيانات == Dynamic DDoS Attack Detection based on Data Mining Approach

Author name: مهدي عبادي مانع مهدي
Supervisor name: وسام سمير بهية
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:

مخطط مسار مثالي وهجين من اجل تخطيط مسارات لاكثر من روبوت == Hybrid Optimal Path Planner for Multi - Robot Path Planning

Author name: صفاء حسين شويل
Supervisor name: علياء كريم عبد الحسن
General topic: Computer Science
Specific topic: Artificial Intelligence
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

خوارزميات كفؤة للتشخيص المبكر لاعتلال شبكية العين بسبب مرض السكري == Efficient Algorithms for Early Diagnosis of Diabetic Retinopathy

Author name: ايناس حمود محيسن السعدي
Supervisor name: نضال خضير العبادي
General topic: Computer Science
Specific topic: Artificial Intelligence
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

نظام التوصية الخاص بنظام تحديد المواقع العالمي في الاجهزة النقالة == Recommendation System for Mobile (GPS)

Author name: وضاح رزوقي عبود بيــعي
Supervisor name: توفيق عبد الخالق الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: تستخدم اليوم اجهزة الهاتف النقال بكثرة مع دعمها للكثير من التطبيقات والتي بدورها تساعد مستخدميها في تنظيم حياتهم بشتى المجالات, تقدم هذه التطبيقات العديد من الاقتراحات والتوصيات للمستخدم تبعا لاحتياجاته وتفضيلاته مثل الافلام , الاخبار , واماكن الاطعمة ..... الخ . من التطبيقات المنتشرة بشكل واسع والتي تهم المستخدمين هذه الايام هي تطبيقات تقديم التوصيات الخاصة بالاماكن المهمة للمستخدم بشكل علامات مؤشرة على الخرائط الرقمية , هنالك عدة تقنيات متداخلة في هذا المجال , تعتبر نظم المعلومات الجغرافية من اهم المصادر لاستحصال البيانات اللازمة لتطبيق تقنيات التنبؤ والاقتراح عليها لمعرفة احتياجات المستخدمين.تركز هذه الاطروحة على بيانات حركة المستخدمين لمعرفة واقتراح افضل الامكان المفضلة لهم, تستكشف حركة المستخدمين من خلال نظام تحديد المواقع والملاحة العالمي (GPS) من خلال تسجيل مسارات حركة اجهزة الهاتف النقال الداعمة لهذا النظام والخاصة بكل مستخدم . يعالج النظام المقترح مسارات المستخدمين والمسجلة لفترة محددة ويبسطها لتتضمن اقل عدد ممكن من النقاط مع الاحتفاظ بالنقاط ذات الاهمية الكبيرة للمستخدمين , تمت هذه المرحلة بتطوير خوارزمية (دوكلاس بويكر) لتبسيط الخطوط وتطبيقها لهذا الغرض , الخوارزمية المقترحة تعتمد على استخدام العتبات الديناميكية.ينشئ النظام المقترح البيانات الضمنية للتغذية الراجعة من تحليل وقراءة تاريخ تحركات المستخدمين بالاستعانة بمساراتهم وبالخرائط الرقمية , بدلا عن الاعتماد على شبكات التواصل الاجتماعي او التغذية الراجعة المباشرة . تمثل مصفوفات التخمين تصرفات المستخدمين في المقترحة في الدراسة الحالية ولها بعض المحددات مثل تعدد الابعاد . تستخدم الاطروحة نسخة مطورة من خوارزمية تحليل القيم المفردة SVD لتقليل ابعاد فضاء الخصائص .تقترح الاطروحة نظاما ثلاثي الابعاد لخوارزمية تحليل القيم المفردة اطلق عليه Multistage - SVDs والذي بدوره يفصل المسارات وبالتالي المصفوفات المستقراة الخاصة بالتخمين الى عدة مستويات من مقاطع البيانات. يمثل كل مستوى فترة او مقطع زمني محدد من البينات المستخدمة انفا. يستخدم النظام الصفات الكامنة المستخلصة من كل مستوى في حساب التشابه بين المستخدمين , وبهذا فان النظام سيتعرف على المستخدمين الاقرب الى المستخدم الحالي او قيد التجربة ليقترح عليه افضل الاماكن التي من المحتمل ان تكون ضمن اهتماماته على الخارطة الرقمية.يستخدم النظام المقترح تقنية اقتراح العناصر ذات التردد الاعلى لاقتراح وتوصية الاماكن للمستخدم من استقراء الصفات الكامنة لتفضيلات المستخدمين الاقرب له في الصفات. بالاضافة الى تطوير هذه التقية عن طريق استخدام المكان الحالي للمستخدم لاستخراج افضل النتائج وتحسين قائمة المقترحات المؤمل عرضها على المستخدم. تم تقييم النظام المقترح بطريقتي الاستدعاء والدقة الخاصتين بتقييم انظمة استرجاع البيانات وذلك بتطبيق الطريقتين بصورة تدريجية تبعا لعدد محدد من العناصر المقترحة. حيث قسمت البيانات الى قسم التدريب والذي ياخذ احد عشر فترة زمنية كبيانات تدريب , والفترة الاخيرة هي بيانات الفحص والمقارنة . حيث كانت نسب الاستدعاء والمطابقة بين (7% - 75%) ومعدلها 46,5% , اما قيم الدقة كانت بين (9% - 94%) ومعدلها 30% للنظام كله. وطبق كذلك تقييم اخر لفحص مدى تاثير استخدام قيمة بعد مانهاتن من موقع المستخدم الحالي على المواقع المقترحة فانتجت قيم بين (35% - 95%) من المطابقة . حيث ان نسبة المطابقة تقل نسبة الى نقصان قيمة المسافة المستخدمة وتزداد تبعا لزيادتها , كما لوحظ ان بنقصان نسبة المطابقة لتوجهات المستخدم يتم اقتراح مواقع جديدة للمستخدمين. | Mobile devices are widely used todays with a huge number of applications usages that support users agreements, many of useful applications produce recommendations to the users like interested movies, news, foods, etc... The recommendations of significant places on maps applications are most likely nowadays, therefore there are several techniques which are involved within this field, and geographic information systems (GIS) data are the best data lake that are useful to be processed to predict user’s needs.This dissertation focuses on users’ mobility to recommend best positions of interest, users movements are detected from Global Positioning System (GPS) tracks recorded by users’ mobile devices. The proposed system preprocesses the tracks to simplify the process complexity of track’s huge number points, it improves a new version of Douglas Peucker line simplification algorithm to normalize tracks, and it depends on dynamic thresholds.The proposed recommender system creates implicit feedbacks from users’ movements’ histories with digital map consolidating. Rating matrices represent the users’ behaviors through the case study timeline, and have some limitations like high dimensionality. Here, Singular Values Decomposition (SVD) is used to reduce feature space dimensionalities, but with developed techniques. The dissertation introduces Multistage - SVDs system which factorizes the inducted rating matrices into multi - level data segments, each one represents one period of time slices within system data. The extracted latent features from each level of Multistage - SVDs are used to checking user similarities to his neighbors, and then the system picks the group of nearest users to recommend their similar preferences to the current user. Thus, a hybrid recommendation system is adopted in this work, matrix factorization and collaborative filtering.The system uses most frequent item recommendation technique to recommend best positions to the user from the latent grouped nearest user’s preferences, a simple explicit feedback is used here which is the current user place from GPS as a new combination function to enhance recommendation list. The system is evaluated by applying information retrieval recall and precision on the resulted recommended items for all users gradually in the training set periods and compared with the last period of users’ preferences as a testing set, The values of recall are between [7% - 75%] and the average is 46.5%, the values of precision are between [9% - 94%] and the average is 30% for the entire system. Another evaluation is calculated which is the recall of recommendations according to the physical Manhattan distance range from the user’s location, it produces between [35% - 95%] of matching. As the recall decreases as new items will be recommended to the user according to his current place and vice versa.

تطوير نظام استرجاع صورة معتمد على المحتويات

Author name: مهدي كزار دعيمي
Supervisor name: لؤي ادور جورج | ليث عبد العزيز العاني
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: Al-Nahrain University - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: In this thesis, a Content - Based Image Retrieval (CBIR) system is presented that supports querying with respect to color and texture low - level features. The fundamental idea is to generate automatically image descriptors by analyzing the image content. The focus will be on computing global similarity between images. Query is made upon images of homogeneous color/texture that do not require segmentation. The selected images domain is fashion and interior design.The underlying techniques are based on the adoption of Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) and correlogram (correlation histogram) as statistical approaches to texture analysis. In addition, cumulative histogram and moments are utilized in color analysis. These techniques are applied in separated and combined manners.Each image is represented by features vector(s) in the features space.These vectors are indexed using an iterative clustering algorithm called Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) which provides easy - to - index data structures as well as faster query execution facilities. The degree of similarity between images is defined by the distance in the features space. Given a query image, the system first extracts its features vector, and then compares this vector with those of the images pointed along the index structure using wide or narrow search algorithms. In this way, the matched images could be ranked and put into group according to the distance of their features vectors to the query one. This ranked group is considered as the query result.During the evaluation process a comparison study is made between different applied retrieval schemes. Cumulative histogram proved to be the best according to the selected domain, both as a separated retrieval scheme or when it is combined with GLCM or correlogram, respectively. The conducted experimental evaluation showed that the clustering based indexing algorithm offers high retrieval accuracy with a considerable reduction in the number of required similarity comparisons. Search efficiency is improved due to the fact that the query image is not compared exhaustively with all the images listed inthe database.

طرائق تجميع البيانات الكفوءة باستخدام الطاقة من اجل اطالة عمر شبكات الاستشعار اللاسلكية الدورية == ENERGY - EFFICIENT DATA AGGREGATION APPROACHES FOR PROLONGING LIFETIME OF PERIODIC WIRELESS SENSOR NETWORKS

Author name: علي كاظم محمد هداب الغرابي
Supervisor name: علي كاظم ادريس السعدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - It Department
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تمثل شبكات الاستشعار (اللاسلكية) الدورية (PSNs) واحدة من العناصر الاساسية في مستقبل انترنت الاشياء (IoT) وانها تلعب دورا هاما في حياة الناس بسبب استخدامها على نطاق واسع في العديد من التطبيقات. خصائص هذه الشبكات تمييزها عن الشبكات اللاسلكية المخصصة الاخرى. علاوة على ذلك، تفرض عدة قيود بسبب هذه الخصائص والتي تؤدي الى العديد من التحديات في شبكات الاستشعار الدورية. احد التحديات البحثية الاساسية في شبكات (PSNs) هو جمع ودمج كمية كبيرة من البيانات بطريقة موفرة للطاقة ومن ثم نقلها الى القاعدة (المحطة الاساسية) من اجل تمديد واطالة عمر الشبكة. وبما ان بطاريات المستشعرات لها عمر محدود، لذلك فان طريقة جمع البيانات ودمجها بشكل موفر للطاقة يعتبر امر ضروري لتحسين استهلاك الطاقة.في هذه الاطروحة، تم التركيز بشكل كبير على مشكلة تجميع البيانات، حيث توفير الطاقة يعتبر شرط اساسي. لقد تم اقتراح طرق تجميع البيانات الموفرة للطاقة والتي تهدف بشكل نهائي لتمديد واطالة عمر شبكة (PSN). لمعالجة هذه المشكلة، تقترح هذه الاطروحة طرق تجميع البيانات والتي تعمل على مستوى واحد ومستويين للتقليل من تكرار البيانات وتقليل الطاقة المستهلكة مع الحفاظ على مستوى مناسب من دقة البيانات بالنسبة للبيانات المستلمة في القاعدة (المحطة الاساسية). تم اقتراح خمسة طرق جديدة تعمل بصورة موزعة لتجميع البيانات بطريقة موفرة للطاقة تقوم على اساس البنية العنقودية. ويمكن توزيع هذه الطرق على عقد الاستشعار في المنطقة التي يرغب بمراقبتها. وبصورة ادق، فان الهدف من هذه الطرق هو تجميع البيانات المستشعرة على مستويين : احدهما على مستوى عقد اجهزة الاستشعار والاخر على مستوى المجمع (راس المجموعة (CH)) لاطالة عمر الشبكة في شبكات (PSNs).في المستوى الاول (مستوى عقد جهاز الاستشعار)، تم تطوير ثلاثة طرق مختلفة كفوءة باستخدام الطاقة وهي (DADAC, EADiDaC and DiDaSeF) والتي تهدف الى ازالة قراءات اجهزة الاستشعار الزائدة، توفير الطاقة، وتمديد واطالة عمر الشبكة. في الطريقة الرابع، تم اقتراح تجميع البيانات على مستويين (TLDA) لاطالة عمر شبكات الاستشعار الدورية. دمج البيانات يتم انجازه باستخدام تقنية التقريب المستمر للتكيف (APCA) لتقليل كمية البيانات التي يجمعها كل جهاز استشعار. يتم تطبيق المستوى الثاني في المجمع (راس المجموعة (CH)). ويشمل تجميع مجموعات البيانات المستلمة استنادا الى جدول تجزئة التسلسل باستخدام طريقة تكميم (SAX)، بالاضافة الى طرق معالجة اخرى. في الطريقة الخامسة، قمنا بتصميم وتنفيذ نظام كامل لتجميع البيانات (DAF) لزيادة عمر شبكات (PSNs). تعمل دالة التجميع في راس المجموعة (CH) كمرشح من خلال تمكين راس المجموعة من تحديد، ثم ازالة، مجاميع البيانات الزائدة عن الحاجة والتي تنتجها العقد المتجاورة، لتقليل المجموعات النهائية التي ستستقبلها القاعدة )المحطة الاساسية(.قمنا باجراء تجارب محاكاة واسعة النطاق على بيانات الاستشعار الحقيقية من خلال تطبيق برنامج (OMNeT++) لمحاكاة الشبكة لشرح فعالية البروتوكولات المقترحة بالمقارنة مع الطرق الاخرى المقترحة في الادبيات. تظهر نتائج التجارب بان طريقة (DADAC) قللت القراءات المجموعة من 18% الى 76% ومن 5% الى 29% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. الطاقة المستهلكة بالنسبة لعقد الاستشعار باستخدام طريقة (EADiDaC) تم تقليلها من 27% الى 57% ومن 15% الى 43% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. طريقة DiDASeF قللت البيانات المتبقية الى 10% كاقصى حد بعد تطبيق خطوة دمج البيانات في كل دورة، بينما المعدل هو 31% في ATP و100% في PFF. طريقة TLDA قللت الطاقة المصروفة في راس المجموعة لغاية 72% و61% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. مرحلة دمج البيانات في طريقة DAF قللت البيانات المتبقة لغاية 9.322% في كل دورة، بينما المعدل هو 18.34% في طريقة TLDA. | Periodic Sensor Networks (PSNs) represent one of the essential elements in the future of Internet of Things (IoT) and it plays an important role in people’s life because of their widespread use in many applications. The characteristics of these PSNs differentiate it from other ad - hoc wireless networks. Furthermore, several limitations due to these characteristics are imposed and led to many challenges in the PSNs. One fundamental research challenge in PSNs is to periodically collect and aggregate the large volume of data in an energy efficient way and then transmit them to the sink so as to enhance the network lifetime. Since sensor batteries have a limited lifetime, therefore, energy - efficient data collection and aggregation method to periodic data collection is required for energy optimization.In this dissertation, highly focusing on the data aggregation problem, where energy - saving is also the essential condition. Energy - efficient data aggregation approaches had been proposed with the final goal of prolonging the PSN lifetime. To address this problem, this dissertation suggests one level and two levels data aggregation approaches for reducing the data redundancy and minimize the consumed energy while preserving a suitable level of data accuracy for the received data at the sink node. In this dissertation, five new distributed energy - efficient data aggregation approaches were proposed based on cluster topology. These approaches can be distributed on the sensor nodes in the monitored area of interest. More precisely, the objective of these approaches is to aggregate the sensed data at two levels : one of them at the sensor nodes level and the other on the aggregator (Cluster Head (CH)) level to prolong network lifetime in PSNs. In the sensor node level, three different energy - efficient approaches were developed; they are DADAC, EADiDaC and DiDASeF in order to remove redundant sensor readings, save energy, and prolong the network lifetime. In the fourth approach, a Two - Level Data Aggregation (TLDA) for Prolonging Lifetime of Periodic Sensor Networks is proposed. Data aggregation is achieved by using Adaptive Piecewise Constant Approximation (APCA) technique to reduce the amount of data collected by each sensor. Moreover, at the aggregator data aggregation is achieved by grouping received data sets based on the chaining hash table with SAX quantization method, as well as other processing methods. In the fifth approach, a complete Data Aggregation Framework (DAF) for maximizing the lifetime of PSNs are integrated to work together. The aggregation function, at the Cluster head (CH), works as a filtering via enabling the CH to reduce the final sets that the base station will be received. Extensive simulation experiments were conducted on real sensor data by applying OMNeT++ network simulator to explain the effectiveness of the proposed approaches in comparison with other existing methods. The results of these experiments show that DADAC approach reduced collected readings from 18% to 76% and from 5% to 29% compared to PFF and Harb respectively. The consumed energy of a sensor node using EADiDaC method is minimized from 27% to 57% and from 15% to 43% compared to PFF and Harb techniques respectively. DiDASeF approach decreased the remaining data to a maximum of 10% after applying the aggregation step at each period, whilst the rate is equal to 31% in ATP and 100% in PFF. TLDA approach decreased the consumed energy at the cluster head up to 72% and 61% in comparison with PFF and Harb methods respectively. The aggregation stage in DAF approach decreased the remaining data to a maximum of 9.322% at each period, whilst the rate is equal to 18.34% in TLDA
1 ... 10 11 12 13 14 ... 19