An optimal path selection in a clustered wireless sensor network environment with swarm intelligence-based data aggregation for air pollution monitoring system

Murali Subramanian; N. Jaisankar

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An optimal path selection in a clustered wireless sensor network environment with swarm intelligence-based data aggregation for air pollution monitoring system

机译：集群无线传感器网络环境下基于群体智能数据汇聚的最优路径选择

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Air pollution obtains a key concern in India owing to faster economic development, urbanisation and industrialisation connected with increased energy demands. But these methods are expensive and provide low resolution sensing data. Also the monitoring system has high communication overhead, power consuming and time. To solve the above problem a clustered wireless sensor network-based air pollution monitoring system with swarm intelligence is discussed. Initially, the sensor nodes in the networks are grouped into clusters and the cluster head is selected using the glowworm swarm optimisation (GSO) algorithm and Cuckoo search algorithm (CSA). Then the air quality index (AQI)-based fuzzy rule is formed using fuzzy inference system (FIS). Then the data aggregation is using the improved artificial fish swarm algorithm (IAFSA) and hybrid bat algorithm (HBA) to find the optimal path for efficient data transmission by reducing the communication overhead. The bat fitness function is calculated using differential evolution (DE). The result shows that the proposed method is improved than the obtainable one in stipulations of network energy utilisation, delay and throughput and aggregation latency.

机译：由于更快的经济发展，与能源需求相关的城市化和工业化，空气污染成为印度的主要关切。但是这些方法很昂贵，并且提供低分辨率的传感数据。而且，监视系统具有高的通信开销，功耗和时间。为了解决上述问题，讨论了一种基于集群无线传感器网络的群体智能空气污染监测系统。最初，将网络中的传感器节点分组，并使用萤火虫群优化（GSO）算法和布谷鸟搜索算法（CSA）选择簇头。然后利用模糊推理系统（FIS）形成了基于空气质量指数（AQI）的模糊规则。然后使用改进的人工鱼群算法（IAFSA）和混合蝙蝠算法（HBA）进行数据聚合，以通过减少通信开销找到有效数据传输的最佳路径。蝙蝠适应度函数是使用差分进化（DE）计算的。结果表明，该方法在网络能量利用，时延，吞吐量，聚合时延等方面均优于现有方法。

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来源
《International Journal of Computer Aided Engineering and Technology》 |2018年第4期|378-103|共14页
作者
Murali Subramanian; N. Jaisankar;
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作者单位

School of Computing Science and Engineering, VIT University, Vellore, Tamilnadu, India;

School of Computing Science and Engineering, VIT University, Vellore, Tamilnadu, India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
air pollution; air quality index; AQI; Cuckoo search algorithm; CSA; artificial fish swarm algorithm; cluster; aggregation; fuzzy logic; FL;

机译：空气污染;空气质量指数;AQI;布谷鸟搜索算法;CSA;人工鱼群算法;集群;聚集;模糊逻辑;FL;

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