I trådlösa sensornätverk drivs sensornoder vanligtvis med batteri och har därför mycket begränsad energi. Att spara energi är ett viktigt mål när det gäller att utforma en WSN. Det är känt att klusterbildning är en effektiv metod för att förlänga nätverkets livslängd. På grund av utvecklingen av big data finns det fler sensornoder och data som behövs för att bearbeta. Så hur man kluster sensor noder samarbeta och uppnå ett optimalt antal kluster i en big data WSN är en öppen fråga. I detta dokument föreslår vi först en analytisk modell för att ge det optimala antalet kluster i ett trådlöst sensornätverk. Vi föreslår sedan en centraliserad klusteralgoritm baserad på spektral partitioneringsmetod. Därefter presenterar vi en distribuerad implementering av klusteralgoritm baserad på fuzzy C-means metod. Slutligen genomför vi omfattande simuleringar, och resultaten visar att de föreslagna algoritmerna överträffar hybridenergieffektiv distribuerad (HEED) klusteralgoritm när det gäller energikostnader och nätverkets livslängd.
För att förlänga nätverkets livslängd, Wang et al. REF föreslog en centraliserad klusteralgoritm baserad på spektral partitionering och ett distribuerat genomförande av klustermetoden baserad på fuzzy C-means i valet av klusterhuvud.
Spectral partitioning and fuzzy C-means based clustering algorithm for big data wireless sensor networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}