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无线传感器网络q分类融合算法
  • ISSN号:1671-7775
  • 期刊名称:江苏大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:189-193
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TN929[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏镇江 212013, [2]江苏大学机械工程学院,江苏镇江 212013, [3]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江 212013
  • 相关基金:基金项目:国家863计划项目(2006AA102258);国家自然科学基金资助项目(30771259);江苏省自然科学基金资助项目(BK2006076):江苏大学博士生科技创新基金资助项目(200509);江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目(200710)
  • 相关项目:基于信息融合的温室环境优化调控研究
中文摘要:

针对大规模无线传感器网络信息传输量和节能要求,提出一种新的与空间事件相关的融合算法。新的融合算法在分簇路由协议LEACH基础上,构建了包含区域信息的q分类数据结构,使之能够完成对包含区域信息的数据分布查询任务。通过仿真对包含区域信息的q分类融合算法的数据传输量与精确度等指标进行计算分析,将其结果与简单结构LIST融合算法进行比较。结果表明包含区域信息的q分类融合算法在节省能量、平衡网络负载等方面效果明显,网络规模越大节能效果越好,在保证网络寿命的前提下可以得到尽量完善的整个网络数据及对应的区域信息,提高了获取的网络数据质量。

英文摘要:

To meet the requirements of the tremendous transmission and energy-saving for large-scale wireless sensor networks, a novel aggregation algorithm integrated with spatial information event is presented by establishing a q-classification data structure on the platform of LEACH protocol. Distributed query of data including spatial information could be fulfilled with the algorithm. Computation and analysis on amount of data transmission and accuracy are carried out by developed algorithm, and also compared with the results obtained with conventional LIST algorithm. It shows that the q-classification aggregation algorithm integrated with spatial information event has advantages of energy-saving and balancing of network loads, which guarantees the quality of the network data.

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期刊信息
  • 《江苏大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:江苏大学
  • 主编:袁寿其
  • 地址:江苏省镇江梦溪园巷30号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbbj@ujs.edu.cn
  • 电话:0511-84446612
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-7775
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1668/N
  • 邮发代号:28-83
  • 获奖情况:
  • 原“机械电子部优秀科技期刊二等奖,江苏省高校学报优秀期刊一等奖,江苏省优秀科技期刊奖,江苏省期刊方阵优秀期刊,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8727