Sammanfattning av denna webbsida: Ett primärt kriterium för trådlöst sensornätverk är energieffektivitet. Med fokus på energiproblemet med målspårning i trådlösa sensornätverk föreslås i detta dokument en klusterbaserad dynamisk energihanteringsmekanism. Target tracking problem formuleras av multisensor detektion modell samt energiförbrukning modell. En distribuerad adaptive clustering metod undersöks för att bilda en rimlig routing ram som har enhetlig kluster huvudfördelning. Dijkstra algoritm används för att få optimal intra-cluster routing. Målets position förutses av partikelfiltret. Den förutsagda målpositionen antas för att uppskatta tomgångsintervallet för sensornoder. Därför utnyttjas dynamiskt uppvaknande för att förlänga sömntiden för sensornoder så att driftsenergiförbrukningen för trådlösa sensornätverk kan minskas. Sensorn noder runt målet vaknar i tid och fungerar som avkänningskandidater. Med kandidatsensorn noder och förutsagd målposition, den optimala sensorn nod val beaktas. Binär partikelsvärmoptimering föreslås för att minimera den totala energiförbrukningen under samarbetsanalys och datarapportering. Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna klustermetoden skapar en lågenergikommunikationsstruktur samtidigt som energieffektiviteten i trådlösa sensornätverk förbättras genom klusterbaserad dynamisk energihantering.
Det tillvägagångssätt som föreslås i Ref utgjorde en lågenergikommunikationsstruktur, medan energieffektiviteten i trådlösa sensornätverk förbättras genom klusterbaserad dynamisk energihantering.
Cluster-based Dynamic Energy Management for Collaborative Target Tracking in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'GCC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}