Optimal Number of Cluster Head Selection for Efficient Distribution of Sources in WSNs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we compare problems of cluster formation and cluster-head selection between different protocols for data aggregation and transmission. We focus on two aspects of the problem: (i) how to guess number of clusters required to proficiently consume available sources for a sensor network, and (ii) how to select number of cluster-heads to cover up sensor networks more proficiently. A sensor in Wireless Sensor Networks (WSNs) can communicate directly only with other sensors that are within a radio range in a cluster. However, in order to enable communication between sensors not within communication range, they must form new clusters in distributed sensors. Several clustering algorithms such as LEACH, DEEC, and SEP have been proposed with the objectives of energy minimization, route-path selection, increased connectivity and network longevity. LEACH protocol and the similar ones assume an energy homogeneous system where a node is not likely to fail due to failure in connectivity and packet dropping. More recent protocols like SEP and TEEN considered the reverse that is energy heterogeneity which is more applicable to case of WSNs. We developed a bi-dimensional chain model to select average number of for DEEC. Simulation results are used to compare performance of different protocols to found optimal solutions of above mentioned problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».