Near-Optimal Node Clustering in Wireless sensor Networks for Environment Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSNs) for environment monitoring consist of a large number of low-cost battery-powered sensors nodes, densely deployed throughout a remote or inaccessible physical space. "Energy conservation" has been identified as the key challenge in the design and operation of these networks. At the same time, clustering of sensor nodes has been widely recognized as the most promising approach in dealing with the given challenge. In our earlier work, we examine the actual energy-conservation effectiveness of node clustering in WSNs, and we prove that only clustering schemes that position their resultant clusters within the isoclusters1 of the monitored phenomenon are guaranteed to reduce the nodes' energy consumption and extend the network lifetime. A thorough review of the known literature on WSNs shows that the existing WSN clustering algorithms commonly do not satisfy the above requirement, i.e. they do not consider the similarity of sensed data as an important clustering criterion. Therefore, the utilization of these algorithms cannot be considered truly effective in dealing with the WSN energy conservation challenge. In this paper, we propose a novel WSN clustering algorithm - local negotiated clustering algorithm (LNCA). To our knowledge, LNCA is the first clustering algorithm that employs the similarity of nodes' readings as the main criterion in cluster formation. As such, LNCA is highly effective in minimizing in-network data-reporting traffic and, accordingly, in reducing the energy usage of individual sensor nodes. Our simulation results show clear performance supremacy of LNCA over two popular WSN clustering algorithms: low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) and weight clustering algorithm (WCA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».