【摘 要】
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针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法。使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),通过移动接收器弥补静态接收器附近聚类快速消亡的问题;利用自适应加权数据融合技术对节点收集的数据进行有效信息提取;根据能量的计时器、冗余能量、节点ID和信任值来选择临时簇首,
【机 构】
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柳州铁道职业技术学院信息技术学院,中南林业科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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湖南省科技厅重点项目(2013XK4003),广西壮族自治区教育厅基金项目(KY2016YB759)。
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针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法。使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),通过移动接收器弥补静态接收器附近聚类快速消亡的问题;利用自适应加权数据融合技术对节点收集的数据进行有效信息提取;根据能量的计时器、冗余能量、节点ID和信任值来选择临时簇首,并结合竞争范围、节点度和簇首数量选择最终的簇首。仿真结果表明,相比较新的EEUC和MRRCE技术,该方法
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