无线传感器网络中用于数据聚合的所提寿命最大化树的性能比较
网络与互联网体系结构
2013-01-18 v1
摘要
在本文中，使用分组级模拟器来探索所提出的DLMT和CLMT算法在各种流量条件下的性能。将所提算法的性能与已有的E-Span树结构进行了比较。这些所提算法倾向于延长节点寿命，以增加树根收集的信息量。分布式寿命最大化树（DLMT）以具有较高能量的节点被选为数据聚合父节点为特征，而集中式寿命最大化树（CLMT）的特征在于识别瓶颈节点，以在给定节点集中以集中方式收集数据。通过选择Forwarded Diffusion作为我们的底层路由平台，模拟在J-Sim上进行。我们的模拟结果表明，当数据通过DLMT聚合时，事件源的功能寿命最多可提高147%，当数据通过CLMT聚合时最多可提高139%。我们提出的DLMT算法在不增加延迟的情况下，最多显示出13%的额外寿命节省。当在这些所提树结构中考虑树深度时，分组交付率也显示出显著增加。此外，与E-Span相比，使用DLMT和CLMT还减少了延迟。
引用
@article{arxiv.1301.3997,
title = {Performance Comparison of Proposed Lifetime Maximizing Trees for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks},
author = {Deepali Virmani and Satbir Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.3997},
year = {2013}
}
备注
13 pages, 8 figures; International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE)Volume 3 Issue 1 2011