【摘 要】
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无线传感器网络通常包含多个感知节点,由于各节点携带能量通常有限,在获取必要的信息的同时,如何延长无线传感器网络的生命期是目前的一个研究热点.当对空间物理环境的状态进行监测时,如某个室内环境的温度和湿度,显而易见,某些传感器节点可以在可容忍的误差范围内良好地表征其柞邻较近的传感器的状态.找到这些传感器节点代表,利用这些传感器节点代表的信息,来获知整个网络的状态,将大大减少整个无线传感器网络的通信和能
【机 构】
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浙江大学 计算机学院,杭州浙江310027
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无线传感器网络通常包含多个感知节点,由于各节点携带能量通常有限,在获取必要的信息的同时,如何延长无线传感器网络的生命期是目前的一个研究热点.当对空间物理环境的状态进行监测时,如某个室内环境的温度和湿度,显而易见,某些传感器节点可以在可容忍的误差范围内良好地表征其柞邻较近的传感器的状态.找到这些传感器节点代表,利用这些传感器节点代表的信息,来获知整个网络的状态,将大大减少整个无线传感器网络的通信和能量消耗,延长其生命期.近期,一种新的聚类方法,“近似度传播”(Affinity Propagation)算法被提出.与众所周知的K中心聚类算法不同,“近似度传播”算法将所有数据点作为潜在的聚类中心(“范例”)来对待,同时在各数据点之间交换信息,直到得到一组较好的“范例”.本文中,我们应用近似度传播算法的来选择无线传感器网络中的“范例”.与原算法不同,在实验中,加入了不同程度的空间约束.实验结果表明,空间约束下的近似度传播无线传感器网络信息获取模型,能够有效地找到网络中的“范例”节点,在可允许的误差下,获取必要的监测信息；同时,网络中的有限资源,如能量,也得到了充分的节省.
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