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改进PSO结合DSA技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法 被引量:5
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作者 任昌鸿 安军 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期122-129,共8页
针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)聚类过程中节点分布不均衡影响网络寿命的问题,提出一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法结合分布式空间分析(Distributed Space Analysis,DSA)技术的无线... 针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)聚类过程中节点分布不均衡影响网络寿命的问题,提出一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法结合分布式空间分析(Distributed Space Analysis,DSA)技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法。利用改进粒子群算法优化能量均衡分簇算法以促进网络能耗均衡分布,避免了网络热点问题并最大化传感器网络寿命;结合基于分布式空间分析的聚类技术,实现了整个无线传感器网络中集群构建的能耗均衡;对两种算法的优势进行深度融合,克服对初始聚类中心点选择等敏感问题的同时加快了聚类收敛速度,形成传感器节点位置的最优分簇。实验结果表明,该方法实现了对网络节点能耗均衡分簇的有效性,与其他的聚类技术相比功耗更低,因此网络寿命更长。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点分布 均衡密度聚类 分布式空间分析 改进粒子群算法
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