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J-GLOBAL ID：202002264083970838   整理番号：20A2267683

無線センサネットワークにおける二重シンク移動度による粒子群最適化に基づくクラスタリングのための新しい手法【JST・京大機械翻訳】

A novel approach for particle swarm optimization-based clustering with dual sink mobility in wireless sensor network

著者 (2件)： Kaur Supreet (Department of Electronics and Communication Engineering, Guru Nanak Dev University, Regional Campus, Jalandhar, 144007, India) ,  Grewal Vinit (Department of Electronics and Communication Engineering, Guru Nanak Dev University, Regional Campus, Jalandhar, 144007, India)
資料名： International Journal of Communication Systems  (International Journal of Communication Systems)
巻： 33  号： 16  ページ： e4553  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0595A  ISSN： 1074-5351  CODEN： IJCYEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 無線センサネットワークにおけるセンシング技術における増殖は,人間の生活のあらゆる部門を革命するのに絶え間ない影響を残している。センサノード(SNs)の限られた電池は,ネットワークの寿命を改善する研究者にとって大きな課題を生み出している。この懸念を秘めるために,本論文では,SNのエネルギー消費を低減するための粒子群最適化(PSO)ベースの二重シンク移動度(PSODSM)技術を提案した。PSODSMは,重要要因の統合に基づくクラスタヘッド(CH)選択,すなわち,「初期エネルギーに対する残留エネルギーの比率」,ノード度,ノード中心度,SNとシンク間の分離係数,CH数,およびエネルギー消費率に,最も重要な焦点を持つ。CHsが選択される限り,データ収集のために選択したCHsに向けて移動するために互いに反対に配置された2つのシンクを作った。最も突出した事実は,ネットワーク内のシンク移動度を使用する従来の研究作業よりもデータを収集するために,ネットワークの周辺外で行われるシンクの移動である。広範なシミュレーションを行い,異なる性能計量のベンチマークに基づくPSODSMの経験的評価を行った。PSODSMの性能検証を他のメタヒューリスティックアルゴリズムに対して行い,PSODSMは競合アルゴリズムよりも性能が優れており,実時間実装に関してスケーラブルであることも見出した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *移動度 ,  電池 ,  *ネットワーク ,  エネルギー消費 ,  分離係数 ,  データ収集 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  *無線センサネットワーク ,  実時間 ,  ヒューリスティック ,  センサノード ,  クラスタヘッド ,  センシング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラスタヘッド(CH)選択 ,  二重シンク移動度 ,  粒子群最適化(PSO) ,  無線センサネットワーク(WSN)

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線センサネットワーク ,  シンク ,  移動度 ,  粒子群最適化 ,  クラスタリング ,  手法