An Auction-based Cluster Head Selection Approach for Real Wireless Sensor Networks
محل انتشار: فصلنامه ادوات مخابراتی، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 200
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TDMA-11-2_003
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1401
چکیده مقاله:
In this paper, a hierarchical routing approach based on network clustering and using mobile sinks is proposed in WSN. The first, second, and third levels of hierarchy are composed of sensors, cluster heads (CHs) and mobile sinks (gateways), respectively. The most important challenges in the second level of hierarchy are: ۱) election of the most suitable node as CH, and ۲) reduction of communication overhead of CH election algorithm. Mobile gateway uses different data transfer technologies (e.g. SMS, WiFi, and ۳G) and each communication technology has different characteristics in terms of cost, energy consumption pattern, etc. However, the characteristics of available mobile gateway(s) are ignored in designing CH election algorithm in previous studies. Designing CH election algorithm without considering the characteristics of gateways may lead to problems such as increasing data transfer costs and network fragmentation. Thus, unlike previous studies, a new fitness function is designed with respect to local fitness value of a sensor and fitness value of its available mobile sink(s). In addition, an auction-based method is adopted to control communication overhead of CH election algorithm. The performance of the proposed approach in name DACMS is evaluated in OPNET ۱۴.۵ simulation platform. The simulation results show that DACMS outperforms MECA.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sepideh Adabi
Islamic Azad University, North Tehran Branch
Nazanin Hamzejunushi
Islamic Azad University, North Tehran Branch
Sahar Adabi
Islamic Azad University, North Tehran Branch
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :