Improving the Lifetime of Wireless Sensor Networks with Autonomous Underwater Vehicles using the Clustering Method
محل انتشار: فصلنامه دریا فنون، دوره: 12، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 32
فایل این مقاله در 15 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_IJMT-12-2_009
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1404
چکیده مقاله:
In recent decades, with the development and the advancement of technologies, the use of wireless sensor networks has become increasingly important in a variety of research and investigational applications, especially in autonomous underwater vehicles (robots). These are the main applications for underwater coverage. Underwater Wireless Sensor Networks operate in specific environmental conditions. Underwater sensor nodes should possess the self-organization capability; in other words, they should be able to exchange the movement, position, and configuration information. Moreover, they have to transmit the gathered data to the on shore station in a nodal manner. In this study, a clustering method, called path-sensitive clustering algorithm (PSCA), is applied to wireless sensor networks with autonomous underwater vehicles. It has been attempted by clustering the number of nodes in accordance with other methods, including: bar-balanced clustering with distributed self-organization and hybrid energy- efficacious distributed and weighted clustering algorithm, and by efficient utilization, the lifespan of the proposed network is extended and then by adding other effective parameters such as energy, the amount of power needed for clustering will be more efficient. In addition, the communication efficiency of the network for various numbers of nodes is improved considering the energy required for node clustering and data transmission
کلیدواژه ها:
نویسندگان
رضا طریقی
. دانشکده مهندسی برق، دانشگاه جامع علمی کاربردی تهران-مرکز پولاد پیچ کار تهران
محمد حسین خالصی
استادیار گروه آموزشی مهندسی خودرو دانشکده مهندسی مکانیک
محمد حسین کاظمی
دانشکده مهندسی برق، دانشگاه شاهد، تهران،ایران
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 :