Through the use of UAV, the functional lifetime of WSN can be elongated in exchange for higher data delivery latency as the UAV replaces the multi-hop communication among nodes during data acquisition. Due to the NP-hardness of the TSP whose computational complexity increases exponentially as an increment of number of nodes, heuristic algorithms, such as nearest neighbor heuristic TSP algorithm (NN), have been developed for reducing this data delivery latency in shortest possible time. In our previous research work we have published the directional NN algorithm directed to the next nearest node (DDNN) (Alemayehu and Kim in Wirel Pers Commun 95:3271–3285, 2017) which modifies the existing NN algorithm to gain a reduction in this data delivery latency. However, the DDNN algorithm does not consider the reliability of the system in case of node or link failures. To collect the sensing data rapidly and reliably, the DDNN algorithm should be able to react to node or link failures and manage the data transmissions effectively in the network. In this study, we propose an extension of the DDNN scheme, fault tolerable DDNN scheme for data gathering to gain a reduction in the data acquisition time with fault-tolerant capability. The performance analysis has demonstrated that our proposed algorithm tolerates fault in case of malfunctions of sensors due to node/link failures and improves the detection rate of the DDNN scheme up to 34.93% at the cost of a little bit distance.

通过使用UAV，可以延长WSN的功能寿命，以换取更高的数据传递延迟，因为在数据采集过程中，UAV取代了节点之间的多跳通信。由于TSP的NP硬度，其计算复杂度随着节点数量的增加而呈指数增加，因此开发了启发式算法，例如最近邻居启发式TSP算法（NN），以在最短的时间内减少此数据传递延迟。在我们之前的研究工作中，我们已经发布了指向下一个最近节点（DDNN）的定向NN算法（Alemayehu和Kim在Wirel Pers Commun 95：3271–3285，2017）中对现有的NN算法进行了修改，以减少该数据投放延迟。然而，DDNN算法在节点或链路故障的情况下不考虑系统的可靠性。为了快速，可靠地收集传感数据，DDNN算法应该能够对节点或链路故障做出反应，并有效地管理网络中的数据传输。在这项研究中，我们提出了DDNN方案的扩展，即容错DDNN方案，用于数据收集，以减少具有容错能力的数据获取时间。性能分析表明，我们提出的算法在节点/链路故障引起的传感器故障的情况下可以容忍故障，并且以一点点距离为代价将DDNN方案的检测率提高了34.93％。DDNN算法应该能够对节点或链路故障做出反应，并有效地管理网络中的数据传输。在这项研究中，我们提出了DDNN方案的扩展，即容错DDNN方案，用于数据收集，以减少具有容错能力的数据获取时间。性能分析表明，我们提出的算法在节点/链路故障引起的传感器故障的情况下可以容忍故障，并且以一点点距离为代价将DDNN方案的检测率提高了34.93％。DDNN算法应该能够对节点或链路故障做出反应，并有效地管理网络中的数据传输。在这项研究中，我们提出了DDNN方案的扩展，即容错DDNN方案，用于数据收集，以减少具有容错能力的数据获取时间。性能分析表明，我们提出的算法在节点/链路故障引起的传感器故障的情况下可以容忍故障，并且以一点点距离为代价将DDNN方案的检测率提高了34.93％。