AHP-TOPSIS用于无线传感器网络的集群拓扑设计,地面传感器节点和安装在无人机上的节点汇

Respuestas Pub Date : 2021-05-01 DOI:10.22463/0122820x.3624
Luis Leonardo Camargo-Ariza, Maira Cecilia Gasca-Mantilla, Luis Jose Castrillo-Fernandez
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摘要

无线传感器网络通常由许多低功耗、低通信、低处理和低存储容量的节点组成。这些网络的设计提出了与能源消耗、延迟和信息收集方式有关的挑战。将节点配置为集群,并使用无人机作为收集节点,提高了网络的能源性能,方便了数据收集。然而,需要选择一个集群领导节点,将其他节点收集的数据集中起来,并将其转发到空中的移动设备。这项工作的目标是选择一个领先的集群节点,以优化网络性能。采用多准则决策方法进行选择。首先,使用层次分析过程来确定决策中使用的标准的优先级。然后,利用与理想解相似的偏好顺序技术来选择领先节点。因此,我们得到了标准的优先向量:剩余能量56.51%;接收信号强度级27.2%,传输能耗10.38%,相邻节点数5.91%。此外,提出了优化集群中领先节点选择的算法。
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AHP-TOPSIS para el diseño de redes de sensores inalámbrica con topología tipo clúster con nodos sensores en tierra y nodo sumideros instalado en un vehículo aéreo no tripulado
Las redes inalámbricas de sensores regularmente están formadas por numerosos nodos con baja capacidad de energía, comunicación, procesamiento y almacenamiento. El diseño de estas redes presenta desafíos relacionados con el consumo energético, latencia y modo de recolección de la información. La configuración de los nodos en clústeres y el uso de vehículo aéreo no tripulado como nodo recolector mejora el rendimiento energético de la red y facilita la recopilación de los datos. Sin embargo, se requiere de la selección de un nodo líder de clúster que concentre los datos recolectados por los otros nodos y los reenvíe al equipo móvil en el aire. El objetivo de este trabajo consiste en la selección del nodo líder de clúster que optimice el rendimiento de la red. Para la selección se aplica métodos de toma de decisiones multicriterio. Primero se emplea el proceso analítico jerárquico para identificar la prioridad de los criterios empleados en la toma de decisión. Posteriormente, se emplea la técnica para el orden de preferencia por similitud con la solución ideal para la selección del nodo líder. Como resultado se obtiene el vector de prioridades de los criterios: energía residual 56.51%; nivel de intensidad de señal recibida 27.2%, energía empleada en la transmisión 10.38%, y número de nodos vecinos 5.91%. Además, se propone el algoritmo para optimizar la selección del nodo líder en el clúster.
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