Sammanfattning av denna webbsida: Flying ad-hoc networks (FANETs) är ett mycket levande forskningsområde idag. De har många militära och civila tillämpningar. Begränsad batterienergi och den höga rörligheten för mikroobemannade luftfartyg utgör deras två huvudsakliga problem, dvs. kort flygtid och ineffektiv routing. I detta dokument försöker vi ta itu med båda dessa problem genom effektiv klusterbildning. För det första justerar vi UAV:s överföringskraft genom att förutse deras operativa krav. Optimalt överföringsområde kommer att ha en minimikvot för paketförluster (PLR) och bättre länkkvalitet, vilket i slutändan sparar den energi som förbrukas under kommunikation. För det andra använder vi en variant av K-Means Density klusteralgoritm för val av klusterhuvuden. Optimala klusterhuvuden förbättrar klusterlivslängden och minskar routing omkostnaderna. Den föreslagna modellen överträffar toppmoderna artificiell intelligenstekniker som Ant Colony Optimization-baserade klusteralgoritm och Grey Wolf Optimization-baserade klusteralgoritm. Den föreslagna algoritmens prestanda utvärderas i fråga om antal kluster, klusterbyggnadstid, klusterlivslängd och energiförbrukning.
I Ref, begränsad batterienergi och hög rörlighet för UAVs utgör två huvudsakliga problem, författarna tog itu med dessa problem genom effektiv klusterbildning.
Energy Aware Cluster-Based Routing in Flying Ad-Hoc Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}