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粒子寻优和最小生成树聚类下的WSN能量优化  
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【英文篇名】 Approach to WSN energy optimization based on particle optimization and MST clustering
【下载频次】 ★★
【作者】 郑淼; 郑成增;
【英文作者】 ZHENG Miao; ZHENG Chengzeng; Network and Educational Technology Center; Changzhou Institute of Technology; School of Computer Information & Engineering;
【作者单位】 常州工学院网络与教育技术中心; 常州工学院计算机信息工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 15期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 无线传感器网络; 能量优化; 粒子寻优; 最小生成树聚类规则;
【英文关键词】 wireless sensor network; energy optimization; particle optimization; minimum spanning tree clustering rules;
【摘要】 为了均衡分簇无线传感器网络节点能量负载,提高网络的能量利用效率,提出了一种粒子寻优和最小生成树聚类规则的能量优化算法(OMST)。该算法为了使得簇头的能量负载能够得到均衡,采用基于粒子寻优的方法来进行适应值求解,通过适应值对比来求得最佳簇头,以减少簇内节点的传输能耗。同时,提出一种最小生成树聚类规则的簇首数量选择方法,该方法基于剩余能量和距离因素来选择最优的簇首数量,在保证数据传输质量的同时最小化网络总能量的消耗量。仿真结果表明,相比一种新型差分进化的无线传感器网络聚类算法和多层节能及距离感知的无线传感器网络聚类算法,OMST算法的节点平均能量效率分别提高了16.7%和6.4%,网络节点存活数量分别提高了24.1%和13.7%。
【英文摘要】 To balance clustering wireless sensor network nodes energy load, and improve the energy efficiency of the network, an energy optimization algorithm based on particle optimization and the minimum spanning tree clustering rules is proposed. In order to achieve the balanced energy cluster head load, particle optimization-based approach is used in this algorithm to solve the adaptation value, then the best cluster head is obtained based on the compared adaptation value and the transmission of energy is reduced ...
【更新日期】 2017-08-17
【分类号】 TN929.5;TP212.9
【正文快照】 1引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是通过大量部署的移动传感器或固定传感器节点组成,广泛运用于民用和军事领域中,如智能家居、生物医疗、环境监测、机械制造等领域[1-2],由于部署环境的复杂性,无法通过铺设电缆等方式为节点供电,只能采用挂载供1.常州工学院?

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