A Novel Method Energy Efficient Clustering Using Segmentation and Fuzzy Logic in Wireless Sensor Networks

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 632

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CBCONF01_0144

تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395

چکیده مقاله:

Saving energy is a serious challenge in wireless sensor networks. Accordingly, algorithms designed to operate in these networks must meet the requirements of efficiency with respect to energy consumption. One fundamental strategy to reduce energy consumption in wireless sensor networks is clustering. There are numerous ways to select cluster-heads. The present paper is innovative in its use of centralized segmentation at the sink and distributed fuzzy logic in each node to form the clusters. Since we have benefited from segmentation and clustering, we propose hybrid clustering method. Segmentation and fuzzy logic are employed to specify the number of clusters and the selection of cluster-heads respectively. Contrary to other methods, in the present one first the cluster, and then the cluster-heads are selected. When compared to other clustering algorithms, it will be shown that the proposed method has a better performance with respect to minimizing energy consumption and maximizing network lifetime.

نویسندگان

Masoud Mohamadianpour

Departman of Electronic Engineering ImamReza Internatinal University Mashhad, Iran

Sobhan Sofi Mowloodi

Departement of Electrical Engineering South Tehran Branch, Islamic Azad University Tehran, Iran (IEEE Student Member)

Bahareh Hassanbeygi

Departement of Electrical Engineering South Tehran Branch, Islamic Azad University Tehran, Iran

Mina Ghanbari

Departement of Electrical Engineering Mahabad Branch, Islamic Azad University Mahabad, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Zhang, P. J., Guo, G. Z., & Yu, Z. Z., ...
  • P. Saxena, P. Prasenjit, N. Kumar, Energy Aware Approach in ...
  • R.V. Kulkarni, A. Forster, G.K. Venayagamo orthy, _ Computational Intelligence ...
  • W.R. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, _ Energy- Efficient ...
  • X. H. Wu and S. Wang, "Performance comparison of LEACH ...
  • I. Gupta, D. Riordan, S. Sampalli, "Cluster-head Election using Fuzzy ...
  • G. Ran, H. Zhang, S. Gong, "Improving on LEACH Protocol ...
  • A.A. Salehpour, B. Mirmobin, A. Afzali-Kusha, S. Mohammadi, "An energy ...
  • S. Mao, C. Zhao, Z. Zhou, Y. Ye, _ Improved ...
  • Mobile Networks and Applications, Vol. 18, Issue 2, 2013, pp ...
  • H. Bagci, A. Yazici, _ energy awar fuzzy approach to ...
  • S.A. Sert, H. Bagci, A. Yazici, "MOOFCA: Multi-objective fizzy clustering ...
  • Liu, B., Dousse, O., Wang, J., & Saipulla, A. (2008, ...
  • F. Aurenhammer _ _ Voronoi diagrams - A survey of ...
  • ACM Computing Surveys , vol. 23 , no. 3 , ...
  • نمایش کامل مراجع