近邻传播聚类无线传感器网络分簇路由算法

合集下载

无线传感器网络中的分簇算法研究

无线传感器网络中的分簇算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量具有感测、计算和通信能力的小型节点组成的分布式自组织系统。

这些节点可以实时收集周围环境的各种信息，同时将这些信息进行处理和传输。

然而，WSN也面临着一些挑战，例如能量消耗、网络拓扑失衡等问题。

分簇算法是一种有效的解决方案，本文将从介绍分簇算法的基本原理、分类以及簇头选举等方面探讨无线传感器网络中的分簇算法研究。

一、分簇算法基本原理在无线传感器网络中，数据收集、处理和传输通常需要大量的能量消耗。

为了延长网络寿命，研究者们提出了一种有效的解决方案：通过将节点分成若干个簇，每个簇内部有一个簇头节点负责收集、处理和传输簇内的数据，从而降低网络能量消耗。

分簇算法基于这种思想，通过对节点进行合理的划分和管理，降低了整个网络的能量消耗，并提高了网络性能和数据传输的可靠性。

二、分簇算法分类按照节点簇头选举机制不同，分簇算法可大致分为静态分簇、动态分簇和混合分簇三种。

静态分簇算法：簇头节点在初始状态下就被选定，不进行改变。

这种算法的优点是简单、可靠，但是不适应网络动态变化的情况。

动态分簇算法：簇头节点根据网络节点状态动态选举。

这种算法能够适应节点的加入和退出，但是簇头节点有可能经常变化，导致网络拓扑不稳定。

混合分簇算法：将静态和动态分簇算法结合起来，既考虑了网络的稳定性和可靠性，又兼备对节点动态变化的适应性。

三、簇头选举簇头节点的选举机制是分簇算法中的关键问题之一。

当前，主要的簇头选举方法有以下几种：1. 基于能量的选举方法：簇头节点的能量水平高于其他节点，使其具有更长的寿命，因此这种选举方法通常以能量水平为参考标准。

2. 基于负载的选举方法：将数据负载作为影响节点选举的重要指标，且权重与节点能量水平相似，处理的数据量多的节点有较大的选举概率。

3. 基于距离的选举方法：以节点到基站之间的距离为参考指标，距离基站较近的节点通常被选举为簇头节点。

无线传感器网络中的分簇算法研究

无线传感器网络中的分簇算法研究随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的快速发展和广泛应用，如何有效地管理和控制网络中的大量传感器节点成为了研究的热点之一。

分簇作为一种常用的网络管理方法，能够将传感器节点划分为不同的簇，减少节点之间的通信开销，提高网络的能效性和生命周期。

本文将围绕无线传感器网络中的分簇算法展开研究，探究其关键技术和应用领域。

一、无线传感器网络中的分簇算法的基本原理在无线传感器网络中，分簇算法的主要目标是将网络中的传感器节点划分为不同的簇或者群集，并选出簇首（Cluster Head）来负责与其他簇首进行通信、收集和汇总数据，并将数据传输给基站或其他网络节点。

分簇算法通常具有以下基本原理：1.1、节点选择原则分簇算法需要选择合适的节点作为簇首，使其能够在网络中具有较好的覆盖范围和能量消耗情况。

通常情况下，选择离基站较近且具备更多能量的节点作为簇首，以便有效地将数据传输给基站，并提高网络的能效性。

1.2、簇构建规则分簇算法需要根据相应的规则将传感器节点划分为不同的簇。

常见的簇构建规则包括距离、能量、拓扑关系等。

根据这些规则，传感器节点可以选择最近的簇首进行加入，并形成一个完整的簇。

1.3、簇间通信机制分簇算法中的簇首负责与其他簇首进行通信，并将其所负责的簇的数据进行聚合和汇总。

为了减少通信开销和延迟，簇之间通常采用链路路由或多跳路由等通信机制。

二、无线传感器网络中的分簇算法的关键技术无线传感器网络中的分簇算法涉及到多个关键技术，以下将对其中几个关键技术进行介绍：2.1、簇首选择算法簇首选择算法是分簇算法中的关键技术之一，它的目标是选择出合适的传感器节点作为簇首。

常见的簇首选择算法包括基于能量的簇首选择算法、基于地理位置的簇首选择算法和基于拓扑关系的簇首选择算法等。

2.2、簇构建算法簇构建算法是根据一定的规则将传感器节点划分为不同的簇的关键技术。

常见的簇构建算法包括基于距离的簇构建算法、基于能量的簇构建算法和基于拓扑关系的簇构建算法等。

基于改进近邻传播算法的无线传感网分簇与节能

ＫｅｙｗｏｒｄｓＷｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＥｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇ
０引言
无线传感器网络ＷＳＮ由一定量具有感知、计算和无线通信能力的节点组成，这些传感器采集周围的数据，并将信息发送给基站。节点具有一定的能量，信息的采集、计算，通信侦听，发送都需要消耗能量，能量耗尽则节点死亡，对数据采核心问题［１］。
ＨＥＥＤ（ＡＨｙｂｒｉｄＥｎｅｒｇｙＥｆｆｉｃｉｅｎｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｐｐｒｏａｃｈ）协议［４］是可用于大型异构分布式网络的算法，针对ＬＥＡＣＨ算法簇头分布不均的问题进行了改良。算法有两个参数［５］：参数ＡＭＲＰ是簇内成员节点和簇头通信消耗的平均能量；参数ＣＨｐｒｏｂ的值和节点自身能量有关，能量高的节点ＣＨｐｒｏｂ值也大，成为临时簇头的可能性也更大，簇重叠区域的节点根据ＡＭＲＰ值选择簇加入。
ＷＩＲＥＬＥＳＳＳＥＮＳＯＲＮＥＴＷＯＲＫＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧＡＮＤＥＮＥＲＧＹＳＡＶＩＮＧＢＡＳＥＤＯＮＩＭＰＲＯＶＥＤＡＦＦＩＮＩＴＹＰＲＯＰＡＧＡＴＩＯＮ
ＷｅｉＬａｎｎｉｎｇＬｉｎＨａｉＷａｎｇＬｅｉ
（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００００，Ｈｕｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ）
第３５卷第５期２０１８年５月
计算机应用与软件ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３５Ｎｏ．５Ｍａｙ２０１８
基于改进近邻传播算法的无线传感网分簇与节能
卫岚宁林海王磊
（武汉大学国际软件学院湖北武汉４３００００）
摘要无线传感器网络ＷＳＮ中一个巨大的挑战是网络能耗。利用聚类算法对网络进行分簇和信息整合，避免了冗余数据的大量传输，延长了网络寿命。在近邻传播聚类算法的基础上提出ＥＡＰＣＰ（ｅｎｈａｎｃｅｄａｆｆｉｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｐｃｈａｎｇｅｄ）算法，对分簇方法进行优化，提高能量利用率。综合考虑网络整体的能耗、节点的剩余能量、节点的分布情况和最优簇头数的大小，对参考度进行修改，并计算分簇完成后网络稳定运行轮数。性能分析表明，ＥＡＰＣＰ算法在节能和分簇结果上比ＨＥＥＤ算法好得多。关键词无线传感网分簇节能中图分类号ＴＰ３９３文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１８．０５．０３５

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现摘要：无线传感器网络是由大量分布在监测区域内的低功耗传感器节点组成的，这些节点能够自组织地协同工作，实现环境感知和数据采集的任务。

由于节点具有有限的能量和计算资源，设计高效的路由算法是无线传感器网络中的一个重要挑战。

本文主要对无线传感器网络中的分簇路由算法进行了研究与实现，着重探讨了分簇算法的基本原理、优缺点以及在实际应用中的性能。

关键词：无线传感器网络，分簇路由算法，自组织，能量效率。

1. 引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由大量的低功耗、小型、分布式的传感器节点组成的无线网络，能够实时监测、收集和处理环境中的各种信息。

WSN在环境监测、农业、医疗、交通等领域具有广泛的应用前景。

然而，由于节点具有有限的能量和计算资源，设计高效的路由算法成为无线传感器网络中的一个重要问题。

2. 分簇路由算法基本原理分簇路由算法是无线传感器网络中一种常见的路由机制，它将网络中的节点分成多个簇（cluster），每个簇中有一个簇头（cluster head）负责与其他簇头进行通信，并将数据传输到基站。

分簇路由算法的基本原理如下：（1）簇头选举：节点根据自身的一些参数（如能量、距离等）来竞选成为簇头。

通常情况下，具有充足能量和较高的剩余能量的节点更容易被选为簇头。

（2）簇内通信：簇头负责接收簇内其他节点的数据，并将其聚合后发送给其他簇头。

簇内节点之间的通信通常采用近距离的无线通信方式，以减少能量消耗和网络拥塞。

（3）簇间通信：簇头之间进行远距离通信，将聚合后的数据传输到基站。

簇头之间的通信通常采用更高功率和更远距离的无线通信方式。

3. 分簇路由算法的优缺点分簇路由算法具有如下优点：（1）降低能量消耗：通过节点之间的局部通信，分簇路由算法能够减少每个节点的长距离通信次数，从而降低能量消耗。

（2）提高网络生命周期：通过平衡簇头的负载以及合理分配簇头节点，分簇路由算法能够延长网络的生命周期。

无线传感器网络中的分簇算法优化研究

无线传感器网络中的分簇算法优化研究1. 引言无线传感器网络是由大量分布在目标区域的无线传感器节点组成的，这些节点能够自动感知环境中的信息，并相互之间进行通信。

为了提高网络性能和延长网络寿命，研究者们提出了很多分簇算法来对传感器节点进行有效管理和组织。

本文旨在研究和优化无线传感器网络中的分簇算法，提高网络的性能和效率。

2. 无线传感器网络中的分簇算法概述分簇算法是无线传感器网络中常用的一种网络组织方法，它通过将节点划分为不同的簇，由每个簇中的簇首节点负责数据收集和传输，来减少能量消耗和网络拥塞。

常见的分簇算法包括基于能量的分簇算法、基于距离的分簇算法和基于信号强度的分簇算法等。

3. 分簇算法的问题和挑战在无线传感器网络中，分簇算法面临着一些问题和挑战。

首先，节点能量不平衡是一个重要问题，由于节点能量消耗不均匀，一些节点可能会提前耗尽能量导致网络中断。

其次，簇首节点的选择也是一个关键问题，选择不当可能导致网络中的瓶颈或不平衡，影响网络性能。

此外，网络中节点的移动性也会给分簇算法带来困扰，因为节点的移动会导致簇首节点的变化，进而影响整个网络的组织和通信。

4. 分簇算法的优化方法为了解决上述问题和挑战，研究者们提出了一些优化方法来改进分簇算法的性能和效果。

首先，基于能量的分簇算法可以通过动态调整节点的能量阈值来实现能量均衡，避免因为少数节点耗尽能量而导致网络中断的情况。

其次，簇首节点的选择可以通过考虑节点的能量、距离和信号强度等因素来进行优化，确保网络中的负载均衡和性能稳定。

此外，对于节点移动性的问题，可以通过引入位置预测和动态路由等技术来应对，提高网络的适应性和稳定性。

5. 实验和结果分析为了验证优化方法的有效性，我们进行了一系列的实验，并对实验结果进行了分析。

实验结果表明，通过调整能量阈值和优化簇首节点选择，可以显著减少能量消耗和延长网络寿命。

同时，引入位置预测和动态路由等技术可以提高网络的适应性和稳定性，减少网络中断的可能性。

无线传感器网络中的分簇与路由算法优化策略研究

无线传感器网络中的分簇与路由算法优化策略研究简介无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量低成本、低功耗的传感器节点组成的自组织网络。

这些节点能够收集环境中的数据，通过无线通信将数据传输到基站或数据中心。

在无线传感器网络中，分簇和路由算法是优化网络性能和延长节点寿命的重要策略。

本文将重点探讨无线传感器网络中分簇和路由算法的优化策略研究。

一、无线传感器网络中的分簇算法分簇算法是将节点划分为若干个簇（cluster），每个簇都有一个簇头（cluster head）来负责数据聚集和传输。

常见的分簇算法包括LEACH、PEACH、SEP等。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，它采用概率模型将节点选择为簇头，以均匀地分布能量消耗，延长网络寿命。

为了优化分簇算法的性能，研究者提出了一些改进策略。

一种改进策略是基于节点能量水平和节点位置的动态簇头选择策略。

根据节点的能量水平来选择簇头，能量较高的节点更有可能成为簇头，以提高网络的稳定性和寿命。

另一种改进策略是基于人工智能算法的簇头选择策略，例如遗传算法、粒子群算法等。

通过优化目标函数，选择最优的簇头节点，进一步提高网络性能。

二、无线传感器网络中的路由算法路由算法决定了节点间的通信路径，对网络的性能和能耗有重要影响。

常见的路由算法包括LEACH-C、TEEN、APTEEN等。

LEACH-C是在LEACH算法的基础上增加了一些机制，如簇头选择策略、数据传输控制策略等。

TEEN（Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是一种基于阈值敏感的能量效率路由协议，通过设置阈值来控制节点的工作模式，以达到节能的目的。

APTEEN（Adaptive Periodic Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是对TEEN的改进版本，它引入了自适应周期性机制，根据路由质量和节点能量进行分析，动态调整周期长度。

无线传感器网络中的分簇路由算法研究

无线传感器网络中的分簇路由算法研究无线传感器网络是指由许多无线传感器节点组成的网络。

这些无线传感器节点能够感知和采集环境中的各种信息，并将这些信息传送到网络的其他节点或基站中。

在无线传感器网络中，节点通常需要通过中继节点进行数据传输，因此网络的路由算法非常关键。

分簇路由是无线传感器网络中一种常见的路由方式。

它将网络中的节点划分为若干个簇(cluster)，每个簇由一个簇头(cluster head)节点负责管理。

簇头节点负责收集其所属簇内其他节点的数据，并将数据通过中继节点传送到基站。

分簇路由算法的目标是使网络中的能量消耗尽量均衡，延长网络的寿命。

在无线传感器网络中，节点的能量是非常宝贵的资源。

因此，节能是无线传感器网络设计中的一项重要考虑因素。

而分簇路由算法正好可以通过簇头节点的选择和簇内节点间的协作来实现对节点能量消耗的优化。

簇头节点的选择是分簇路由算法中的关键问题。

一种常见的选择策略是节点的能量水平。

通常，能量水平较高的节点被选为簇头节点，以便能够承担更多的工作量。

然而，这种方法可能导致能量的不均衡消耗，使得某些节点的能量很快耗尽，从而降低了整个网络的寿命。

因此，一些研究者提出了其他的簇头选择策略，例如轮流选择、基于节点距离的选择等。

除了簇头节点的选择，簇内节点之间的通信机制也是分簇路由算法中需要考虑的问题。

簇内节点通常需要以无线方式与簇头节点通信，并将采集的数据传送给簇头节点。

为了降低能量消耗，一种常见的做法是将簇内节点分为几个级别，使得距离较近的节点之间直接通信，而距离较远的节点则通过跳点方式进行通信。

这种分级通信方式可以有效降低节点之间的能量消耗，延长网络的寿命。

除了上述提到的问题，还有一系列的挑战和问题需要在无线传感器网络中的分簇路由算法中解决。

例如，网络中的节点可能会由于环境因素或节点故障而失效，因此需要设计一种有效的节点故障检测和处理机制。

此外，在网络中可能会存在信号干扰、多径传输等问题，这些也需要在算法设计中进行考虑。

基于改进近邻传播聚类的异构无线传感器网络分簇算法

第１第４期１卷２１０２年８月
江南大学学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｆｉｎｎｎＵｎｖｒｉ（ｔｒｌｃｎｅＥｉｏ）ｏｒａａｇａｉｅｓｙＮａｕａＳｉｃｄｔｎｏＪｔｅｉ
Ｖ０．１Ｎｏ４１１．Ａｕｇ．２２０１
ｔｎｌｅｄｆｒｆｒｎｅＰｎｏｓｅｉｇｂｔｎｒｎｉｔｎｅｗｉｌｓｅｎ．Ｂｅｉｅ，ｂｎｌｓｎｎｏｉａｓｔｍｏｅｏｅｅｅｃ，ａｄｃｎｉｒｏｈｅｅｇａｄｄｓｃｈｌｃｕｔｒｇｏｐｄｎｙａｅｉｓｄｓｙａａｙｉｇａｄｃｎ— ｐｒｎｈｆｃｓｏｅｐｒｍｅｅａｉｇｔｅｅｆｔｆｈａａｔｒＫ，ｉｐｒｘｍａｅｏｔｌａｕｓａｈｅｅ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｏａｅｔｅｔｔａｐｏｉｔｐｉｌｅｉｃｉｖｄｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｍｐｒｄｗｉｓｍａｖｏｓｃｈ
ＰＥＣＢＡ，ｔｒｔｎｄｅｔｔｅｉｅａｅｙ２８．ｈｅｆｓｏｅｇｄａｈｉＳｄｌｙｄｂｉｍ５％ｉｎＣＰＡＰ．ｗｈｃｌｕｔａｅｈｔｔｅｐｏｏｅｏｕｔｎｍａｓａｉｈｉｓｒｔｓｔａｈｒｐｓｄｓｌｉｋｅｌｏ
摘
要：近邻传播聚类算法基础上提出了基于偏向参数Ｐ可变的分簇路由算法ＣＡ，在ＰＰ该算法针

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

２０１４年２月第３５卷第２期
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｆｅｂ．２０１４ＶｏＬ３５Ｎｏ．２
近邻传播聚类无线传感器网络分簇路由算法
黄建清，王卫星，胡月明。，雷刚，欧国成
摘要：为解决传统无线传感器网络路由算法在分簇上存在不均匀分簇问题，设计了一种近邻传播聚类的分簇路由算法一ＡＰＣＲＡ。该算法根据节点的密集程度和最优簇头数，利用近邻传播聚类算法将传感器网络优化分簇，划分好的簇结构在整
个网络生命周期内固定不变，以减少频繁组簇引发的能量消耗。选择簇头考虑各节点剩余能量和被选簇头节点至簇内其他节点的平均距离，目的让能量剩余多和与簇内其它节点通信代价小的节点担任簇头。仿真结果表明，ＡＰＣＲＡ算法分簇结构相比其它算法更优，网络能量消耗更少，网络生命周期更长。关键词：无线传感器网络；近邻传播；簇头；剩余能量；网络生命周期中图法分类号：ＴＰ３９３文献标识号：Ａ文章编号：１０００ — ７０２４（２０１４）０２ — ０４０６ — ０５
（１．华南农业大学工程学院，广东广州５１０６４２；２．海南大学应用科技学院，海南儋州５７１７３７；
３．华南农业大学信息学院，广东广州５１０６４２；４．罗定职业技术学院电子信息系，广东罗定５ Байду номын сангаас ７２００）
ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｉｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｎｚｈｏｕ５７１７３７，Ｃｈｉｎａ；３．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４２，Ｃｈｉｎａ；４．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｍａｒｔｉｏｎ，ＬｕｏｄｉｎｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌ
Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｌｕｏｄｉｎｇ５２７２００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ，ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｉｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｒａｎｄｏｍｌｙ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｎｅｔｗｏｒｋｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｕｎｅｖｅｎｌｙ．ＡｎｅｗａｆｆｉｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｎｏｄｅｄｉｓ — ｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｅｎｓｉｔｙａｎｄｏｐｔｉｍａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｌｕｓｔｅｒｎｕｍｂｅｒｓ，ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｗｈｉｃｈｉｓｕｓｉｎｇａｆｆｉｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔＯｄｉｖｉｄｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌａｒｅａｓｆｉｘｅｄｉｎｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅｔｏｒｅｄｕｃｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｓｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ．Ｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒ
ＨＵＡＮＧＪｉａｎ－ｑｉｎｇ，ＷＡＮＧＷｅｉ — ｘｉｎｇ，ＨＵＹｕｅ－ｍｉｎｇ。，ＬＥＩＧａｎｇ，ＯＵＧｕｏ－ｃｈｅｎｇ＇
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄ
Ａｆｆｉｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ