Agrupamento em Anel com Eficiência Energética para Prolongar o Tempo de Vida das RSSFs

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Bol As redes de sensores sem fios (RSSF) enfrentam desafios significativos em termos de eficiência energética devido ao elevado consumo de energia dos chefes de agrupamento (CHs) perto da estação de base, o que leva a um rápido esgotamento de energia e à divisão da rede. Para resolver este problema, este estudo propõe uma técnica de agrupamento em anel com seleção optimizada de CH e um protocolo de encaminhamento adaptável para equilibrar a distribuição de energia, prolongar o tempo de vida da rede e melhorar as taxas de entrega de pacotes. Ao dividir a rede em anéis concêntricos de larguras variáveis e ao empregar uma abordagem de comunicação híbrida, o método reduz o consumo de energia nos nós próximos à estação base. Os resultados da simulação demonstram um desempenho superior às abordagens existentes, com maior longevidade da rede e maior eficiência. O trabalho futuro pode explorar a seleção de CH com base em fuzzy e uma melhor transmissão de dados entre clusters para uma maior otimização.

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As redes de sensores sem fios (RSSF) enfrentam desafios significativos em termos de eficiência energética devido ao elevado consumo de energia dos chefes de agrupamento (CHs) perto da estação de base, o que leva a um rápido esgotamento de energia e à divisão da rede. Para resolver este problema, este estudo propõe uma técnica de agrupamento em anel com seleção optimizada de CH e um protocolo de encaminhamento adaptável para equilibrar a distribuição de energia, prolongar o tempo de vida da rede e melhorar as taxas de entrega de pacotes. Ao dividir a rede em anéis concêntricos de larguras variáveis e ao empregar uma abordagem de comunicação híbrida, o método reduz o consumo de energia nos nós próximos à estação base. Os resultados da simulação demonstram um desempenho superior às abordagens existentes, com maior longevidade da rede e maior eficiência. O trabalho futuro pode explorar a seleção de CH com base em fuzzy e uma melhor transmissão de dados entre clusters para uma maior otimização.


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EAN
  • 9786136405513
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