An Energy-Aware Method for Selecting Cluster Heads in Wireless Sensor Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSNs) include several sensor nodes that have limited capabilities. The most critical restriction in WSNs is energy resources. Moreover, since each sensor node’s energy resources cannot be recharged or replaced, it is inevitable to propose various methods for managing the energy resources. Furthermore, this procedure increases the network lifetime. In wireless sensor networks, the cluster head has a significant impact on system global scalability, energy efficiency, and lifetime. Furthermore, the cluster head is most important in combining, aggregating, and transferring data that are received from other cluster nodes. One of the substantial challenges in a cluster-based network is to choose a suitable cluster head. In this paper, to select an appropriate cluster head, we first model this problem by using multi-factor decision-making according to the four factors, including energy, mobility, distance to centre, and the length of data queues. Then, we use the Cluster Splitting Process (CSP) algorithm and the Analytical Hierarchy Process (AHP) method in order to provide a new method to solve this problem. These four factors are examined in our proposed approach, and our method is compared with the Base station Controlled Dynamic Clustering Protocol (BCDCP) algorithm. The simulation results show the proposed method in improving the network lifetime has better performance than the base station controlled dynamic clustering protocol algorithm. In our proposed method, the energy reduction is almost 5% more than the BCDCP method, and the packet loss rate in our proposed method is almost 25% lower than in the BCDCP method.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle