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1、分簇算法綜述reviewofclusteringalgorithmsinwsn2014年11月27日分簇算法綜述基本思想意義分類比較總結(jié)分簇基本思想什么是分簇基本過(guò)程簇首產(chǎn)生簇的形成數(shù)據(jù)傳輸SinkClusterClusterhead建立和維護(hù)數(shù)據(jù)傳輸路徑網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)控制分簇的意義解決的問(wèn)題優(yōu)勢(shì)評(píng)測(cè)指標(biāo)有效的消除數(shù)據(jù)冗余，促進(jìn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合減少了通信量和通信距離可擴(kuò)展性強(qiáng)，低負(fù)載，低能耗，避免沖突，負(fù)載均衡，魯棒性強(qiáng)能耗生命周期融合率網(wǎng)絡(luò)時(shí)延分簇算法的分類路由驅(qū)動(dòng)LEACH，HEED以及在此基礎(chǔ)上的改進(jìn)算法等編碼驅(qū)動(dòng)分布式信源編碼融合驅(qū)動(dòng)考慮數(shù)據(jù)相關(guān)性，分簇并
2、選擇代表節(jié)點(diǎn)LEACH最經(jīng)典的路由協(xié)議按輪周期性運(yùn)行建簇階段：節(jié)點(diǎn)以一定的概率，隨機(jī)的選舉成為簇首數(shù)據(jù)傳輸階段：各個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)與簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，再轉(zhuǎn)發(fā)給sink節(jié)點(diǎn)完全基于通信將地理上相近的節(jié)點(diǎn)劃分到一簇沒(méi)有具體的融合策略缺點(diǎn)DistributedSourceCoding編碼+路由利用節(jié)點(diǎn)的邊信息(sideinformation)進(jìn)行編碼結(jié)合分簇策略，利用局部信息缺點(diǎn)每個(gè)源只壓縮一次大部分編碼方式需要全局的相關(guān)性信息壓縮編碼復(fù)雜度較高self-codingforeign-codingabcabcSrSr2Sr+SeSr+2SeSrSrDataCorrela
3、tion-Based基本思想建立數(shù)據(jù)模型->選擇簇首節(jié)點(diǎn)->分簇->代表節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)α-local空間相關(guān)性分簇算法定義了一個(gè)空間相關(guān)性權(quán)值，衡量節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)的平均相關(guān)程度選舉的簇首需要滿足兩個(gè)條件：權(quán)值大于上界或小于下界；同時(shí)保證鄰居節(jié)點(diǎn)中沒(méi)有其他簇首節(jié)點(diǎn)其他節(jié)點(diǎn)則根據(jù)地理空間距離選擇加入最近的簇PCC，DDCD等各類算法的比較名稱分類算法策略能量效率網(wǎng)絡(luò)時(shí)延擴(kuò)展性負(fù)載均衡算法復(fù)雜度LEACH路由驅(qū)動(dòng)分布式低低低中等低HEED路由驅(qū)動(dòng)分布式中等中等中等中等中等DOC編碼驅(qū)動(dòng)分布式中等高低中等高M(jìn)EGA編碼驅(qū)動(dòng)集中式高中等低好中等α-local融合驅(qū)動(dòng)分
4、布式高低高差高PCC融合驅(qū)動(dòng)集中式高高低好中等總結(jié)和展望以數(shù)據(jù)為中心的傳輸和數(shù)據(jù)融合技術(shù)的結(jié)合形成合理的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，便于管理和控制有效的感知數(shù)據(jù)的相關(guān)性，獲得最佳分簇效果消除數(shù)據(jù)冗余和容錯(cuò)性檢驗(yàn)兼顧均衡算法的復(fù)雜度和網(wǎng)絡(luò)時(shí)延參考文獻(xiàn)[1]LiuX.Asurveyonclusteringroutingprotocolsinwirelesssensornetworks[J].Sensors,2012,12(8):11113-11153.[2]RajagopalanR,VarshneyPK.Dataaggregationtechniquesinsensornet
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