Trådlöst Sensornätverk är en viktig framväxande teknik inom trådlös kommunikationsteknik för tillämpning över ett brett spektrum av domäner såsom militär övervakning, medicinsk diagnos, väderprognoser, branddetektering alarmerande system, etc. En av de största utmaningarna med trådlösa sensornätverk (WSN) är hur man kan förbättra sin tid för försörjning på grund av begränsad energi sensornoder. Uppgifterna måste sammanställas för att undvika trafikvolymer i nätet, begränsa användningsområden och energi. För att lösa ovanstående dilemman, data mining process såsom klustering och dataaggregation används.klustering används för att gruppera noderna där som dataaggregation funktion som MIN, MAX, AVG används för swabbning redundant dataöverföring och förbättrar livslängden på energi i trådlösa sensornätverk. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för Voronoi-baserad genetisk klusterbildning (VBGC) Algoritm för energieffektiv dataaggregation. Vår algoritm uppnår energieffektivitet genom att minska antalet dataöverföringar i varje omgång till klusterhuvud och från det till basstation (BS). Basstationen utför regelbundet den föreslagna algoritmen för att välja nya klusterhuvuden efter en viss tidsperiod. Simuleringsresultat visar att vår algoritm överträffar grundläggande GA.
I REF föreslås ett nytt tillvägagångssätt för algoritmen Voronoi-baserad genetisk klusterbildning (VBGC) för förbättrad energieffektiv dataaggregation.
Energy Efficient Data Aggregation using Voronoi based Genetic Clustering Algorithm in WSN
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}