一种改进的物联网感知层簇维护优化算法

发布时间：2018-07-08 14:56

  本文选题：物联网 + 簇维护　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年01期

【摘要】：局域按需簇维护(local and on-demand maintenance of clusters,LDMC)具有多重优势,但仍可能因对受损簇即时维护导致频繁的局部业务中断和能量浪费,提出一种改进的物联网感知层簇维护优化算法,综合权衡对受损簇进行即时维护的成本和延时维护的代价,为应对不同受损状态和业务需要优化设定启动簇维护的条件,以降低网络维护开销和节点能耗,进一步延长网络生命周期。网络仿真软件(network simulation 2,NS2)仿真结果表明,与LDMC方法相比,该改进优化算法可减少业务中断次数和时长、降低簇维护时的能量消耗、增加数据发送总量,在仿真条件下网络生命周期最多可延长16.3%;且网络规模越大,该改进算法的优化效应越明显。
[Abstract]:Local on-demand cluster maintenance (local and on-demand maintenance of clusters) has multiple advantages, but it may lead to frequent local business disruption and energy waste due to the immediate maintenance of damaged clusters. This paper proposes an improved cluster maintenance optimization algorithm for the perceptual layer of the Internet of things. In order to reduce the network maintenance overhead and node energy consumption, the cost of immediate maintenance of damaged cluster and the cost of delayed maintenance are weighed synthetically, and the conditions of start-up cluster maintenance are optimized to deal with different damaged states and business needs, so as to reduce the network maintenance overhead and node energy consumption. Further extend the network life cycle. The simulation results of network simulation software (network simulation 2 show that compared with LDMCs, the improved optimization algorithm can reduce the number and duration of service interruption, reduce the energy consumption during cluster maintenance, and increase the total amount of data transmission. Under the condition of simulation, the life cycle of the improved algorithm can be extended to 16.3, and the larger the network size, the more obvious the optimization effect of the improved algorithm is.
【作者单位】： 重庆邮电大学自动化学院;重庆邮电大学信息与通信工程学院;重庆邮电大学移通学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170219) 教育部-中国移动科研基金研发项目(MCM20150202) 重庆市教委项目(KJ1602201)资助课题
【分类号】：TN929.5;TP391.44

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