ABSTRACT Kompressiv datainsamling (CDG) baserad på komprimerad avkänning (CS) teori för trådlösa sensornätverk (WSNs) minskar kraftigt mängden data som överförs jämfört med den traditionella förvärvsmetod som varje nod vidarebefordrar de insamlade data direkt till nästa nod. CDG kombinerat med sparsam slumpmässig projektion kan ytterligare minska mängden data och därmed förlänga livslängden för WSN. Metoden att slumpmässigt välja projektionsnoder som klusterhuvuden för att samla in den viktade summan av sensornoder överträffar icke-CS (utan att använda CS) och hybrid-CS (använder endast CS för att reläera noder som är överbelastade) system för att minska kommunikationskostnaden och fördela energiförbrukningen belastningar. Det slumpmässiga urvalet av projektionsnoder gör dock att nätets totala energiförbrukning är instabil och obalanserad. I detta dokument föreslår vi två komprimerande datainsamlingsmetoder för balanserade projektionsnoder. För WSN med enhetlig fördelning av noder föreslås en jämn klustermetod baserad på rumsliga platser för att fördela projektionsnoderna jämnt och balansera nätenergiförbrukningen. För WSN med ojämnt fördelade noder föreslås en jämn klustermetod baserad på nodtäthet, med beaktande av nodernas placering och densitet tillsammans, balansering av nätverksenergin och förlängning av nätverkets livslängd. Simuleringsresultaten visar att jämfört med slumpmässig projektionsnodmetod och slumpmässig gångmetod har våra föreslagna metoder bättre nätverksanslutning och mer påtagligt ökat hela nätverkslivslängden. INDEX TERMS Klusterhuvud, komprimerad avkänning (CS), komprimerande datainsamling (CDG), även klusterbildning, slumpmässig projektion, sensornod, trådlösa sensornätverk (WSN).
I REF, Qiao et al. föreslog en komprimerad datainsamlingsmetod baserad på jämn projektion för att lösa problemet med instabila och obalanserade projektionsnoder i WSN med antingen jämnt eller ojämnt fördelade sensornoder.
Compressive Data Gathering Based on Even Clustering for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}