I detta dokument presenteras en effektiv dataaggregationsmetod för klusterbaserade trådlösa sensornätverk under vatten för att förlänga nätverkets livslängd. I dataaggregation samlar en aggregator in avkännbara data från omgivande noder och överför aggregerade data till en basstation. Huvudsyftet med aggregering av data är att minimera data redundans, säkerställa hög datanoggrannhet och minska aggregatorns energiförbrukning. Likvärdiga funktioner kan därför vara användbara som en del av dataaggregationsprocessen för att lösa inkonsekvenser i insamlade data. Vår strategi är att bestämma och tillämpa väl anpassade likhetsfunktioner för klusterbaserade trådlösa sensornätverk under vatten. I detta dokument visar vi effektiviteten av likhetsfunktioner, särskilt Euclidean avstånd och cosinus avstånd, för att minska paketstorlek och minimera data redundans av klusterbaserade undervattens trådlösa sensornätverk. Våra resultat visar att Euclidean avstånd och cosinus avstånd ökar effektiviteten i nätverket både i teori och simulering.
I REF använder författarna Euclidean avstånd och cosinus avstånd på aggregator nivå för att bygga ett effektivt undervattensnätverk genom att minska paketstorlek och genom att minimera data redundans.
Well-Suited Similarity Functions for Data Aggregation in Cluster-Based Underwater Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}