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J-GLOBAL ID：201802234198708709   整理番号：18A0097877

異種WSNs向けのエネルギー知覚に基づくクラスタルーティングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Distributed Energy Aware Unequal Clustering Algorithm for Heterogeneous WSNs

著者 (2件)： Jiao Keying (駐馬店職業技術学院,河南 駐馬店,463000) ,  Guo Qiang (黄淮学院国際教育学院,河南 駐馬店,463000)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 30  号： 9  ページ： 1427-1432  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： センサノードのエネルギーを効果的に使用し,ネットワーク寿命を延長することは,無線センサネットワークにおけるプロトコルの設計のための挑戦的な作業になる。ネットワークを長くするために,既存のクラスタ化経路選定は,同形ネットワークに向けられている。そのため,分散型エネルギー知覚に基づく不均一WSNsの不均一クラスタ化アルゴリズムは,EADUC(Energy Aware Distributed Unequal Clustering)に基づいているDEAC(Distributed Energy Aware unequal Clustering)アルゴリズムである。最適化を行った。EADUCとは異なり、DEACアルゴリズムはクラスタヘッド選択メカニズム、クラスタ間マルチホップ通信における次のホップ転送ノードの選択策略及び適応的なノード通信半径の設定の三つの面から最適化を行う。クラスタヘッド選択メカニズムにおいて,バックオフアルゴリズムを用いて,ノードの残留エネルギーと隣接ノードの平均エネルギーを用いて,遅延時間を設定した。次のホップ転送ノードを選択する際に,ノードのエネルギーに関する測定関数を確立し,最大の残留エネルギーを持つノードを次のホップとして選択する。一方,ノードの通信半径を設定するとき,距離,残留エネルギー,および隣接ノードの数を考慮した。シミュレーション結果は,EADUCプロトコルと比較して,提案したDEACアルゴリズムが,最初のノードの故障時間を効果的に遅らせることができて,エネルギー消費を減少して,ネットワーク寿命を拡大することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *クラスタ ,  経路選定 ,  センサネットワーク ,  通信 ,  プロトコル ,  クラスタ化 ,  ネットワーク ,  *アルゴリズム ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： 遅延時間 ,  マルチホップネットワーク ,  クラスタヘッド ,  無線センサネットワーク ,  ネットワーク寿命 ,  センサノード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： heterogeneous wireless sensor network ,  clustering routing ,  energy aware ,  unequal clustering ,  network lifetime

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギー ,  知覚 ,  クラスタ ,  ルーティングアルゴリズム