Resumen

El consumo de energía y la eficiencia energética de la red de sensores inalámbricos son problemas importantes en la red del Internet de las Cosas. En este artículo, consideramos la optimización de la topología de red basada en la teoría de redes complejas para resolver el problema de la eficiencia energética de las WSN. Proponemos el modelo de eficiencia energética de WSN de acuerdo con el principio básico del mundo pequeño de las redes complejas. La red de mundo pequeño tiene características de agrupación similares a las de las reglas de la red, pero también tiene similitudes con las redes aleatorias de longitud media de camino pequeña. Puede utilizarse para optimizar la eficiencia energética de toda la red. Se propone el número óptimo de nodos sumideros múltiples de la topología WSN para optimizar la eficiencia energética. A continuación, se aplica el análisis de agrupación jerárquica para implementar esta agrupación de los nodos sensores y elegir los nodos sumideros de los nodos sensores como cabeza de agrupación. Mientras tanto, se propone un método de actualización para determinar el nodo sumidero cuando se produce la muerte de cierto nodo sumidero que puede causar la parálisis de la red. Los resultados de la simulación verifican la eficiencia energética del modelo propuesto y validan la actualización de los nodos sumideros para garantizar el funcionamiento normal de la WSN.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:eficiencia energética, wsn, nodos sumideros, longitud media del camino pequeña, red de mundo pequeño, nodo sumidero determinado, teoría de redes complejas, problema de eficiencia energética, análisis de agrupación jerárquica, nodos sumideros múltiples
• Keywords:energy efficiency, wsn, sink nodes, small average path length, small world network, certain sink node, complex network theory, energy efficiency problem, hierarchical clustering analysis, multiple sink nodes