WSN时间同步聚树

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无线传感器网络时间同步方法研究

无线传感器网络时间同步方法研究

无线传感器网络时间同步方法研究随着物联网技术的快速发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)已经成为实现智能化、自动化和联网化的重要要素之一。

在WSNs中,时间同步是一项关键技术,它可以确保网络节点之间的时间一致性,从而实现数据的准确收集和处理。

本文将探讨无线传感器网络时间同步方法的研究,包括时钟同步协议和时间误差补偿方法。

一、时钟同步协议时钟同步协议旨在使WSNs中的节点能够在一个全局共享的时间轴上保持一致。

常见的时钟同步协议包括以下几种。

1.1 Berkeley算法Berkeley算法是一种分布式时钟同步算法,它通过选举一个特殊节点作为时间服务器来实现同步。

该算法将网络节点分为两类:时间服务器和普通节点。

时间服务器通过周期性地向所有普通节点广播时间信息来同步网络。

普通节点根据接收到的时间信息调整自己的时钟。

由于该算法采用分布式的方式,节点之间的通信开销相对较小,适用于大规模的WSNs。

1.2 RBS算法RBS(Reference Broadcast Synchronization)算法是一种基于参考广播的时钟同步算法,通过以广播方式将时间信息传播给其他节点来实现同步。

该算法先选举一个特殊节点作为参考节点,该节点拥有一个精确的时钟源。

参考节点周期性地广播时间信息,并且其他节点在接收到广播后根据参考节点的时间信息进行时钟的调整。

RBS算法适用于小规模的WSNs,但对网络中的通信开销较大。

1.3 FTSP算法FTSP(Flooding Time Synchronization Protocol)算法是一种基于洪泛方式的时钟同步算法,它通过广播方式将时间信息传播给所有其他节点。

FTSP算法基于对跳数的计算来估计节点之间的时钟差,并通过协调函数来调整时钟。

由于该算法采用全节点通信的方式,能够实现较高的同步精度。

二、时间误差补偿方法时间误差是指节点自身时钟与参考时间的差值,由于节点硬件等原因,时钟会存在一定的误差。

无线传感器网络中的时钟同步技术和算法

无线传感器网络中的时钟同步技术和算法

无线传感器网络中的时钟同步技术和算法无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是一种由许多分布在广阔区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以感知环境中的各种信息,并将其通过无线通信传输到基站或其他节点。

然而,由于节点之间的通信需要依赖时间,时钟同步技术和算法在无线传感器网络中起着至关重要的作用。

时钟同步是指在网络中的各个节点之间保持时间的一致性。

在无线传感器网络中,由于节点分布广泛且受到环境干扰的影响,节点的时钟很容易出现偏差。

如果节点之间的时钟不同步,将会导致数据传输错误、通信冲突以及能量浪费等问题。

因此,时钟同步技术和算法的研究对于无线传感器网络的正常运行至关重要。

目前,有许多时钟同步技术和算法被提出和应用于无线传感器网络中。

其中,最常用的方法是基于全局时间的时钟同步。

这种方法通过引入一个全局时钟源,将所有节点的时钟与之同步。

全局时钟源可以是一个基站或者其他节点,它通过广播或单播的方式向其他节点发送时间信息。

接收到时间信息的节点会根据接收到的时间信息调整自己的时钟,以达到与全局时钟源同步的目的。

然而,基于全局时间的时钟同步方法存在一些问题。

首先,全局时钟源可能会受到环境干扰或恶意攻击的影响,导致时间信息的不准确。

其次,全局时钟源需要不间断地发送时间信息,这会导致能量的浪费。

另外,全局时钟源的故障或失效将会导致整个网络的时钟同步失效。

为了解决这些问题,研究人员提出了一些基于局部时间的时钟同步技术和算法。

这些方法不依赖于全局时钟源,而是通过节点之间的相互协作来实现时钟同步。

其中一个常用的方法是基于邻居节点的时钟同步。

节点会与其邻居节点进行通信,并通过交换时间信息来调整自己的时钟。

通过与多个邻居节点的通信和协作,节点可以逐渐调整自己的时钟,达到与其他节点的同步。

除了基于局部时间的时钟同步方法,还有一些其他的时钟同步技术和算法被提出。

例如,基于时间戳的时钟同步方法利用节点之间的时间戳信息来实现时钟同步。

基于卡尔曼一致滤波器的WSN时间同步算法

基于卡尔曼一致滤波器的WSN时间同步算法

拟全局 时钟逐 渐收敛一致 。仿真 实验表 明,提 出的算 法在 多跳 网络 中误 差 累积较 小 ,具有较 高的 同步精 度 ,同时对 存在节
点 失效 或 新 节 点 加入 的 动 态 网络 具 有 良好 的 可扩 展 性 。 关 键 词 :无 线传 感 器 网络 ;时 钟 同步 ;卡 尔 曼一 致 滤 波 器 ; 多跳 误 差 累积 中 图法 分 类 号 :TP 3 9 3 文 献 标 识 号 :A 文 章 编 号 :1 0 0 0 — 7 0 2 4( 2 0 1 3 )0 9 — 3 0 1 3 — 0 6
( 桂 林 电子科技 大 学 信 息与 通信 学 院 ,广 西 桂 林 5 4 1 0 0 4 )
摘 要 :提 出一种基 于分布式卡 尔曼一致滤波器的无线传感 器网络 时间同步算法 。该 算法不 需要将 网络分层 ,每 个节点都
和 它的相邻节点 交换 时间消息,通过分布 式卡 尔曼一致滤波器估计本节点 的时钟 偏移和 频率偏移 ,使得 全 网所 有节点 的虚
Ab s t r a c t : A n o v e l a l g o r i t h m b a s e d o n d i s t r i b u t e d Ka l ma n - c o n s e n s u s f i l t e r i s p r o p o s e d t o a c h i e v e a c c u r a t e t i me s y n c h r o n i z a t i o n i n mu l t i h o p wi r e l e s s s e n s o r n e t wo r k s .Th e p r o p o s e d a p p r o a c h d o e s n o t n e e d t o s e l e c t a r o o t n o d e o r c o n s t r u c t a s p a n n i n g t r e e i n t h e n e t wo r k .E v e r y n o d e e x c h a n g e s t i me me s s a g e wi t h i t s n e i g h b o r s a n d u s e s d i s t r i b u t e d Ka l ma n - c o n s e n s u s f i l t e r t o e s t i ma t e t h e t i me o f f s e t a n d s k e w.By t h i s wa y ,t h e v i r t u a l g l o b a l t i me i s c o mp u t e d a n d c o n v e r g e s t o a c o mmo n v a l u e .S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m e f f e c t i v e l y r e d u c e s t h e g l o b a l s y n c h r o n i z a t i o n e r r o r .Mo r e o v e r ,t h e f u l l y d i s t r i b u t e d a l g o r i t h m

无线传感器网络的时间同步与时钟校准方法

无线传感器网络的时间同步与时钟校准方法

无线传感器网络的时间同步与时钟校准方法无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以通过无线通信互相连接,协同工作以完成各种任务。

在无线传感器网络中,时间同步和时钟校准是非常重要的问题,对于网络的性能和可靠性有着直接的影响。

时间同步是指在无线传感器网络中,使得各个节点能够按照相同的时间标准进行操作。

这样可以实现节点之间的协同工作,提高整个网络的效率。

而时钟校准则是指将每个节点的本地时钟与全局时间进行校准,以保证节点之间的时间一致性。

目前,有许多时间同步和时钟校准的方法被提出和应用于无线传感器网络中。

其中,最常用的方法之一是基于时间戳的同步方法。

该方法通过在数据包中添加时间戳的方式,使得接收节点可以获取发送节点的发送时间,从而实现时间同步。

然而,由于无线传感器网络中节点的能源和计算能力有限,时间戳同步方法往往会带来较大的能耗和时延。

为了解决时间戳同步方法的问题,一些新的同步方法被提出。

其中之一是基于声波的同步方法。

该方法利用节点之间的声波通信,在网络中广播时间信号,从而实现时间同步。

由于声波传播速度较慢,节点之间的距离可以忽略不计,从而减小了能耗和时延。

此外,基于声波的同步方法还可以提供更高的精度和稳定性,适用于一些对时间要求较高的应用场景。

除了时间同步,时钟校准也是无线传感器网络中的重要问题。

时钟校准的目的是使得每个节点的本地时钟与全局时间保持一致,以避免时间误差对网络性能的影响。

目前,常用的时钟校准方法有两种:硬件校准和软件校准。

硬件校准是通过使用高精度的时钟源来校准节点的本地时钟,例如GPS信号。

然而,由于硬件成本较高,硬件校准方法在实际应用中并不常见。

相比之下,软件校准方法更加灵活和经济。

该方法通过网络中的节点之间相互协作,根据时间同步的结果来校准本地时钟,从而实现时钟的校准。

总的来说,无线传感器网络的时间同步和时钟校准是保证网络性能和可靠性的关键问题。

基于自动校准的WSNs时间同步算法

基于自动校准的WSNs时间同步算法
c o u n t s d y n a mi c a l l y .Co mp a r e d wi t h t he s yn c h r o n i z a t i o n a l g o r i t h m o f n o c li a b r a t i o n,i t c a n g r e a t l y r e d uc e t h e
p r e c i s i o n, c o mb i n e s a v e r y l o w c o mp l e x i t y t i me s e l f - c a l i b r a t i o n s c h e me , t h e c h i l d n o d e s c a l i b r a t e t h e i r c l o c k
韩 永朋 , 安 勇 ,牟荣增 ,阎跃 鹏 ,
( 1 . 中国 科 学 院 微 电 子研 究所 昆 山分 所 , 江苏 昆山 2 1 5 3 4 7 : 2 . 中 国科 学 院 微 电子 研 究 所 , 北京 1 0 0 0 2 9 )

要 :针对无线传感器 网络 ( WS N s ) 中时钟偏 移问题 , 提 出了一种 基于 自动校准 的时间同步算法 , 采 用
Ke y w o r d s :w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k s ( WS N s ) ; t i m e s y n c h r o n i z a t i o n ; s e l f - c li a b r a t i o n ; l o w p o w e r c o n s u m p t i o n
t he t i me o f t he c h i l d no de s c a n be s y nc h r o ni z e d t o t h e s i n k n o d e . And o n he t p r e mi s e o f e n s u ing r s y n c h r o n i z a t i o n

关于无线传感器网络的时间同步技术探究

关于无线传感器网络的时间同步技术探究

关于无线传感器网络的时间同步技术探究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是由大量分布在空间中的无线传感节点组成的自组织、自适应的网络系统,它们可以感知、控制、处理和通信。

由于无线传感器网络中的节点大多是由电池供电的,节点之间的通信和定位等操作需要耗费大量的能量,因此能源是无线传感器网络中的一个关键问题。

在无线传感器网络中,为了实现网络的正常运行和协调工作,各个节点需要保持时间同步,以便协调节点之间的通信和数据处理。

时间同步技术是无线传感器网络中的重要研究方向之一,它主要解决无线传感器网络中各个节点间的时钟同步问题,以确保网络中各个节点的时间都是一致的。

时间同步技术对于无线传感器网络中的数据处理、事件协调、能源管理等方面都具有重要的意义。

在本文中,将探讨关于无线传感器网络的时间同步技术的研究现状和发展趋势,并分析其在实际应用中存在的挑战和解决方法。

无线传感器网络中的时间同步技术可以分为两大类:基于内部时钟和基于外部时钟的时间同步技术。

基于内部时钟的时间同步技术是指通过网络内部的通信和消息传递来实现节点之间的时间同步;而基于外部时钟的时间同步技术则是指通过外部时钟源(如GPS卫星)来为网络中的节点提供统一的时间基准。

具体的时间同步技术包括:全局时间同步和局部时间同步、基于时戳和基于握手等。

在无线传感器网络中,由于节点之间的通信具有不确定性和随机性,导致了节点之间的通信延迟和时钟漂移,因此要实现时间同步需要解决一系列技术难题,包括通信延迟补偿、时钟漂移校准、误差估计和误差补偿等。

目前,常见的时间同步算法有:Reference Broadcast Synchronization(RBS)、Timing-Sync Protocol for Sensor Networks(TPSN)、Flooding Time Synchronization Protocol(FTSP)等。

WSN中簇组结构上的时间同步算法研究

WSN中簇组结构上的时间同步算法研究陶志勇;胡明;王颖慧【摘要】时间同步作为无线传感器网络的关键技术之一,对整个无线传感器网络的发展起着不可替代的作用.提出了类似于分簇结构的基站—簇首—组首—组内的层次结构.在基站簇首之间采用了单向广播同步机制和双向成对同步机制,有效利用网络中节点的广播信息;在簇首组首之间采用了主动和被动结合的双向同步算法;在组内采用了TPSN算法;用实验仿真的方式,清晰的显示出这种层次结构的特点;将这些算法结合在一起,在保证精度的前提下,大幅度的降低了能量消耗.%Time synchronization is one of the key technologies for wireless sensor networks, and that plays an irreplaceable role for the development of the entire wireless sensor network. A the base station - the first cluster-the first group - the group's hierarchy is proposed similaring structure of clustering. It combines unidirectional reference broadcast and pair-wise mechanism between the base station and the first cluster, the messages for time synchronization are reduced greatly. A combined active and inactive two-way synchronization algorithm is used between the first cluster and the first group. In experimental simulation, it clearly shows the characteristics of this hierarchy. Combination of these algorithms are not only ensure the accuracy of network, but also greatly reduce energy consumption.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)009【总页数】3页(P2597-2599)【关键词】无线传感器网络;时间同步;簇首;组首;双向同步;单向同步;TPSN【作者】陶志勇;胡明;王颖慧【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言随着传感器技术、MEMS技术、无线通信技术和微电子技术的进步,低成本、低功耗的微型多功能传感器快速发展。

关于无线传感器网络的时间同步技术探究

关于无线传感器网络的时间同步技术探究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)已经被广泛应用于环境监测、农业、医疗等各种领域。

在WSN中,时间同步技术是一个关键性问题,它可以用来进行协调和通信的时间戳比较,从而实现更加精确和高效的数据传输和计算。

在无线传感器网络中,每个无线传感器节点都是独立的,因此它们之间的时钟并不同步。

如果任意两个传感器节点都有各自不同的时间,那么将导致数据的混乱和错误。

例如,当我们通过两个传感器节点来测量某个事件的时间差时,如果两个传感器节点时间并不同步,测量结果就没有意义。

因此,时间同步技术对于无线传感器网络的应用非常重要。

在传感器网络中,有两种不同的时间同步技术:硬件同步和软件同步。

硬件同步指的是通信设备可以使用精确的外部参考将其时钟与其他通信设备同步,例如使用GPS(全球定位系统)信号来同步设备的时钟。

软件同步是指通过网络通信来达到时间同步,即在网络中通过时间同步协议来协调各个传感器节点之间的时钟。

常见的时间同步协议有以下几种。

1.NTP (网络时间协议)NTP是一种广泛应用的时间同步方案,它能够同步网络中的各个设备的时钟。

通过NTP,设备可以通过互联网或专用网络接收时间同步信息。

NTP通过将设备的时钟与网络中已知的参考时钟进行比较,调整设备的时钟,从而实现设备之间的时间同步。

3.TDDS (时态分布式同步协议)TDDS是一种分布式的时间同步协议,是基于时态理论的一种时间同步算法。

TDDS能够在传感器节点之间高效地同步时间,具有高精度、高可靠性、易于实现和灵活性等优点。

TDDS采取分布式同步方式,节点之间的同步通过消息传递实现,克服了中心节点同步方式的单点故障问题。

同时,TDDS采用链式校正技术,避免了周期性重同步,可实现长时间的时钟同步。

因此,TDDS被广泛应用于无线传感器网络中的时间同步。

时间同步是无线传感器网络中一个重要的技术,传感器网络的各种应用都需要进行时间同步。

WSN中基于事件驱动的簇型时间同步协议

WSN中基于事件驱动的簇型时间同步协议徐世武;王平【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)004【摘要】针对事件驱动的无线传感器网络,提出一种K覆盖的簇型时间同步算法(K-CTSA).当节点检测到事件发生时,广播事件信息,邻居节点收到广播信息后,从休眠转为激活状态.为了保证监测事件的准确性,必须保证在监测区域的K覆盖.结合模糊逻辑在事件发生区域选举K个节点协同完成任务,并选举一个簇首节点.为了保证监测任务的可靠性,处于激活的节点必须保证时间的同步,簇首与成员节点之间采用最小线性二乘法估算时钟偏移与漂移.实验仿真表明,K-CTSA在保证同步精度的前提下,网络节点生存时间与稳定期都明显优于TPSN协议.%In this paper, we propose a K cover clustering time synchronization algorithm(K-CTSA) based on event driven for wireless sensor networks. When events are detected by a node, the node broadcasts event message. The neighbor nodes switch from dormancy to activation after they receive the broadcast message. In order to ensure the accuracy of the monitoring event, K coverage must be guaranteed in the monitoring area. In this paper, we election K nodes in the event area based on fuzzy logic and the K nodes cooperate to complete the task. The K-CTSA algorithm can select a cluster head from the K nodes. In order to ensure the reliability of monitoring tasks, the clock in the active nodes must be synchronized. Clock offset and drift are estimated by using the minimum linear two multiplicationbetween cluster head and intra cluster nodes. Experimental simulation shows that the network node survival time and stability of K-CTSA are obviously better than the TPSN, which under the premise of ensuring the synchronization accuracy.【总页数】5页(P162-166)【作者】徐世武;王平【作者单位】福建师范大学协和学院信息技术系,福州 350117;福建师范大学光电与信息工程学院,福州 350117【正文语种】中文【相关文献】1.基于事件驱动型的WSN跨层MAC协议 [J], 董颖;崔梦瑶;周占颖;吴昊;吕杨;张超2.基于能量有效的多层动态分簇WSN时间同步算法 [J], 袁凌云;朱云龙;甘健侯;刘珺3.基于动态分簇的低开销WSNS时间同步协议研究 [J], 朱微维;丁恩杰;苗曙光;李彦玮;杜存功4.基于分簇的低功耗多跳WSN时间同步机制 [J], 关新平;张晓静;刘志新5.一种事件驱动型WSN状态监测信息路由协议 [J], 吕佳;吴振华;刘琳岚因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于自适应阈值处理的WSN协作时间同步算法

Zha o Xi a n
( Sc h o ol of I nf o r ma t i on a nd Com m un i c at i o n En gi ne e r i ng,G u i l i n U ni v e r s i t y of El e c t r o ni c Te c hn ol ogy,G u i l i n 54 1 00 4,Chi na)
Ke y wo r d s : WS N ;e r r o r a c c u mu l a t i o n ;c o o p e r a t i v e t i me s y n c h r o n i z a t i o n;a d a p t i v e t h r e s h o l d me c h a n i s m ;e n e r g y c o n s u mp t i o n
数, 减 小 信 道 的争 用 率 , 节 省 了 网络 同 步 开销 。应 用 统 计 信 号 估 计 理 论 对 该 同 步算 法 的性 能 进 行 了仿 真 , 仿 真结果表 明 , 本
算法在保证协作同步算法精度的前提下 , 降 低 了能 耗 。 关键词 : 无线传感 器网络; 误差累积 ; 协 作 时 间 同步 ; 自适 应 阈 值 ; 能 耗
c hi e ve a c c ur a t e t i me s ync hr oni z at i o n i n m ul t i h op wi r e l e s s s e ns or n e t wor k s . Syn c hr 0n i z a t i o n e r r or a c c um ul a t i on i s s o l v e d b y t h e pr op os e d a l go r i t hm , t he num be r o f t he me s s a g e s a nd c h a nne l c o nne c t i on i s dr a m at i c a l l y i n c r e as e d. By u s i ng t h e s pa t i a l a ve r a g e a nd t h e r a n do m ha c k - of f s t r a t e g y,t h e s y nc h r o ni z a t on o v e r h e a d an d t h e c h a nn el c ont e nt i on a r e r e d uc e d. A nd t he p e r f o r ma n c e i s ve r i f i e d by t he s i g na l e s t i ma t i o n t he or y .S i m ul a t i on r e s u l t s s h ow t h a t t he e ne r gy e f f i c i e nc y i s i m pr ov e d. M o — r e o ve r ,t h e pr op os e d a l go r i t hm e ns u r e s t he p er f o r ma nc e of s y n c hr oni z a t i o n.
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IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.5, May 2008 175

Manuscript received May 5, 2008 Manuscript revised May 20, 2008

An Energy-Aware Aggregation Tree Scheme in Sensor Networks Kilhung Lee Dept. of Computer Science and Engineering, Seoul National University of Technology, Seoul, Korea

Summary This paper presents a routing scheme for wireless sensor networks. We use an aggregation tree for sending the data from the sensor node to the base station. For an energy efficient operation of the sensor network in a distributed manner, an aggregation tree is built in order to minimize the total energy required to send data from the individual sensor nodes to the base station. An aggregation tree is a data gathering tree where the base station is the root and each sensor node is either a relaying or a leaf node of the tree. Through simulation, we found that the routing scheme that uses aggregation trees shows longer-lived characteristics when compared with other routing schemes. Keywords: sensor network, energy-aware routing, aggregation tree.

1. Introduction Recent developments in micro-electronics have enabled sensor nodes which have low-power, low-cost, high-performance processing characteristics, along with sophisticated communication facilities. These devices can gather information about their surrounding environment once they have been deployed in small or large areas. These are generally referred to as Wireless Sensor Networks (WSN) [1][2]. One of the most important constraints in sensor networks is their energy capacity. Usually, a sensor node is deployed in broad areas with a small battery attached to it. Sometimes, the node can receive its power from the environment (such as solar power), but more often, nodes are energy-bound. In such conditions, a more energy efficient sensor network is required that effectively overcomes the energy problem. Also, as many nodes are deployed in a wide area and many geographical or organic obstacles can be encountered in sensor network environments, flexibility and reliability are particularly important. For instance, the weather can frequently change, a new obstacle can affect the operating status of the node, or any other adverse condition, resulting in the connections between nodes to frequently be on and off. Hence, a highly reliable network and routing technology are paramount requirements so that link or node failures of indefinite duration cannot affect the overall operation.

In this paper, we develop a new routing scheme for sensor networks. It is energy efficient in that it can significantly reduce the energy consumed compared to other implementations. Further, we introduce a scheme to increase the operational lifetime of the most important sensor nodes.

2. Related Works A sensor node can communicate with the base station directly or through the cluster head, or through other relaying nodes. In a direct communication scheme, each node communicates directly with the base station. When the sensor network is large, the energy for communicating with the base station is correspondingly large. Hence, some nodes far apart from the base station will quickly run out of energy. The other scheme is the clustering scheme, where the nodes are grouped into clusters and one node of the cluster is made to carry all data from the nodes in its group to the base station. The LEACH (Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy) is a self-organizing and adaptive clustering protocol that uses randomization to distribute the energy load evenly among the sensor nodes [3]. In the LEACH scheme, the nodes organize themselves into a local cluster and one node behaves as a local cluster head. LEACH includes a randomized rotation of the high energy cluster head position such that it rotates among the sensors. This feature leads to a balanced distribution of the energy consumption to all nodes and makes it possible to have a longer lifetime for the entire network. Another version of LEACH, called LEACH-C [4], performs cluster formation at the beginning of each round using a centralized algorithm by the base station. This may produce better performance by evenly dispersing the cluster head nodes throughout the network. Many versions of cluster head selection algorithm have been developed. In [5], Guru et al. made some improvement to LEACH by merging multi-hop overlapping clusters. Further, instead of each cluster head directly transmitting data to remote base station, it does so via a cluster head closer to the base station. In [6], Chen elects cluster heads with more residual energy through local radio communication while achieving a good cluster head distribution. Furthermore, it introduced a method to

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