Vi föreslår en ny klusterbaserad spektrumanalysalgoritm för att spara energislöseriet, där kluster bildas med hjälp av fuzzy c-means (FCM) klustering och ett klusterhuvud (CH) väljs baserat på en sensors läge inom varje kluster, dess läge med avseende på fusionscenter (FC), dess signal-till-brus-förhållande (SNR) och dess restenergi. Avkänningsinformationen från en enda sensor är inte tillräckligt tillförlitlig på grund av skuggning och blekning. För att lösa dessa problem föreslogs system för spektrumanalys i samarbete för att dra nytta av den rumsliga mångfalden. För gemensam spektrumanalys känner alla sensorer av spektrumet och rapporterar den avkännade energin till FC för det slutliga beslutet. Det ökar dock energiförbrukningen i nätet när ett stort antal sensorer behöver samarbeta, och dessutom minskar nätets effektivitet. Den föreslagna algoritmen gör kluster och väljer CHs sådan att mycket lite mängd nätenergi förbrukas och den högsta effektiviteten i nätet uppnås. Med hjälp av den föreslagna algoritmen uppnås maximal sannolikhet för upptäckt under en ofullkomlig kanal med minsta energiförbrukning jämfört med konventionella klustersystem.
I REF föreslog författarna också en luddig c-means klusteralgoritm för att spara energiförbrukningen.
Fuzzy C-Means Clustering and Energy Efficient Cluster Head Selection for Cooperative Sensor Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}