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首页> 外文期刊>International journal of mobile computing and multimedia communications >Adaptive Mobile Sink for Energy Efficient WSN Using Biogeography-Based Optimization
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Adaptive Mobile Sink for Energy Efficient WSN Using Biogeography-Based Optimization

机译：基于生物地理的优化的自适应移动水槽，用于节能型WSN

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Early death of cluster heads (CHs) located near the sink due to excessive data relay load causes energy holes in wireless sensor networks (WSNs). A widely adopted solution to energy hole problem is to divide the deployment region into multiple sub regions and use mobile sink (MS) to aggregate data from each sub-region. However, inside a sub-region, CHs close to MS dissipate their energy quickly and die despite of the sink mobility. The authors map the problem of distributing data relay load optimally to multiple CHs and locating MS near these multiple CHs using metaheuristic algorithm biogeography-based optimization (BBO). Furthermore, there is a need of optimum routing of data to the MS inside each sub-region of a MS WSN. Proposed mobile sink distributed load routing algorithm (MSDR-BBO) selects the optimum routing CHs in MS WSN as per data transfer requirements of sensor nodes (SNs) and CHs. MSDR-BBO is validated using Matlab simulation as well as Netsim emulator, and it outperforms latest MS WSN algorithms like nested routing, SENMA, and CMS2TO by 4.6%, 11.7%, and 17.4%, respectively.
机译：由于过度的数据中继负载，位于接收器附近的簇头（CH）的早期死亡导致无线传感器网络（WSN）出现能量孔。解决能量漏洞问题的一种广泛采用的解决方案是将部署区域划分为多个子区域，并使用移动接收器（MS）汇总每个子区域的数据。但是，在一个子区域内，靠近MS的CH会快速耗散能量，并且尽管汇的移动性也会消失。作者使用元启发式算法基于生物地理的优化（BBO），将数据中继负载最佳地分配到多个CH并将MS定位在这些CH附近的问题。此外，需要将数据最佳路由到MS WSN的每个子区域内的MS。提议的移动接收器分布式负载路由算法（MSDR-BBO）根据传感器节点（SN）和CH的数据传输要求在MS WSN中选择最佳路由CH。 MSDR-BBO已通过Matlab仿真和Netsim仿真器进行了验证，其性能比嵌套路由，SENMA和CMS2TO等最新的MS WSN算法分别高出4.6％，11.7％和17.4％。

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