I Wireless Sensor Networks (WSNs) leder dikning av data mot diskbänken till obalanserad energiförbrukning bland mellanliggande noder vilket resulterar i hög dataförlusthastighet. Användningen av flera mobila datasamlare (MDC) har föreslagits i litteraturen för att mildra sådana problem. MDC bidrar till att uppnå en enhetlig energiförbrukning i hela nätet, fylla luckor i täckningen och minska förseningar i kommunikationen från början till slut, bland annat. Mekanismer för att stödja MDC, t.ex. platsannonsering och ruttunderhåll, inför dock betydande allmänna omkostnader när det gäller energiförbrukning och paketförseningar. I detta dokument föreslår vi en självorganiserande och adaptiv Dynamic Clustering (DCMDC) lösning för att upprätthålla MDCrelay nätverk. Denna lösning bygger på att dela upp nätverket i väl avgränsade kluster som kallas Service Zones (SZs). Lokalisera mobility management trafik till en SZ minskar signalgivning overhead, ruttinställning fördröjning och bandbredd utnyttjande. Nätverkskluster bidrar också till att uppnå skalbarhet och lastbalansering. Mindre nätverkskluster gör buffertspill och energibrist mindre av ett problem. Dessa prestandavinster förväntas stödja uppnåendet av högre informations fullständighet och tillgänglighet samt maximera nätverkets livslängd. Att upprätthålla kontinuerlig konnektivitet mellan MDC och sensornoder ökar dessutom informationens tillgänglighet och giltighet. Prestandaexperiment visar att DCMDC överträffar sin rival i litteraturen. Förutom den förbättrade kvaliteten på informationen förbättrar det föreslagna tillvägagångssättet andelen paketleveranser med upp till 10 %, end-to-end-fördröjningen med upp till 15 %, energiförbrukningen med upp till 53 %, energibalanseringen med upp till 51 %, och förlänger nätets livslängd med upp till 53 %.
I REF utvecklades en självorganiserande och adaptiv klusterlösning för att förbättra sensornätverksprestandan i ett sådant leveransförhållande, fördröjning och livslängd.
Dynamic clustering and management of mobile wireless sensor networks
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}