基于粒子群优化聚类的温室无线传感器网络节能方法

【摘要】：温室传感器网络中,不同区域节点间高相似度数据的传输会浪费通信带宽和增加能量消耗,因此研究相应的节点数据压缩方法对减少数据冗余和提高节点续航能力具有重要意义。该文针对温室无线传感器网络中节点感知数据的特点,同时考虑节点续航能力有限的因素,提出一种温室无线传感器网络方案,系统按轮运行,每轮中利用粒子群(Particle Swarm Optimization)的K-均值聚类算法将节点按监测数据相似性划分到相同的区域,每个数据相同区只允许聚类有效性指标值最高的节点向汇聚节点传输数据,其余节点暂时休眠。试验结果表明,16个节点在10轮试验中归入休眠集合的总次数达到131次,DCAPI平均值为0.1814,每轮降低能耗72.93%以上,该系统能够极大地减少每轮中的工作节点,压缩发送的数据量,降低能耗。 【作者单位】： 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室;河南科技大学车辆与动力工程学院;
【关键词】： 温室 无线传感器网络 设计 数据相似度 粒子群优化 K-均值聚类
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2011AA100704) 国家科技重大专项项目(2009ZX03001-019-02)
【分类号】：S625
【正文快照】： 0引言无线传感器网络能够通过多种集成化微型传感器协作实时进行监测、感知和采集各种监测对象的信息,通过嵌入式系统对信息进行处理,并通过随机自组织无线通信网络将所感知信息传送到用户终端[1]。与传统网络相比,无线传感器网络具有可快速临时组网、网络拓扑结构可动态变化

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