【摘 要】
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部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗.为了延长无线传感
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,总参信息化部驻成都地区军事代表室,
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部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗.为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法.仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量.
Sensor nodes deployed in the wireless sensor network monitoring area periodically collect and transmit the sensing data, and the spatial correlation between the data collected by the sensor nodes increases the redundancy of the collected data and the network energy consumption. In order to extend the wireless sensor network , This paper proposes a spatial association clustering algorithm based on frequent item mining.The simulation results show that compared with the existing algorithms, this algorithm reduces the network energy consumption, prolongs the life cycle of the network and guarantees the acquisition The quality of the data.
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