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J-GLOBAL ID：201802220336306896   整理番号：18A1258830

無線センサネットワークのためのエネルギー効率の良い再クラスタリング法【JST・京大機械翻訳】

Energy efficient reclustering method for wireless sensor networks

著者 (2件)： Shalini V. Baby (Information Technology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil, India) ,  Vasudevan V. (Information Technology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICISC  ページ： 803-806  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 厳しい環境では,膨大な数のセンサノードがネットワークにランダムに広がっている。各センサは物理的環境を感知し,処理ノードに情報を伝達する。ここでは,電源が重要な役割を果たしている。エネルギー散逸をバランスさせるために,クラスタの集合にセンサネットワークをグループ化するクラスタ化戦略を採用し,各クラスタからクラスタヘッド(CH)として一つのノードを選択した。時々,逆クラスタリーダーはカバレッジ問題に導き,ネットワーク寿命も影響を受ける。これを克服するために,最大被覆率を保証するために,観測領域をグループ化するために,チess多角形を使用し,そして,分割領域を,クラスタに入れ,そして,1つのノードを,同じ被覆面積で選択した。しかし,最も冗長なノードを,クラスタヘッドの最初の種類として選択した。1つの特定の領域において,すべての冗長なノードが次に死んで,その後,それの後に,クラスタヘッドの第2の種類を選択した。実験結果は,著者らの提案方法エネルギー効率的再クラスタ化法(EERM)が,低エネルギー適応クラスタリング階層(LEACH),分散エネルギー効率クラスタリング(DEEC)および動的クラスタヘッド選択法(DCHSM)のような既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,ネットワーク寿命をより長く維持することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  クラスタ化 ,  *センサネットワーク ,  被覆率 ,  *ネットワーク ,  *クラスタ ,  被覆 ,  *センサ ,  *エネルギー効率
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  低エネルギー ,  ネットワーク寿命 ,  クラスタヘッド ,  センサノード ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線センサネットワーク ,  エネルギー効率 ,  クラスタリング法