Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Self-learning Clustering Protocol in Wireless Sensor Networks for IoT Applications

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F22%3A10248417" target="_blank" >RIV/61989100:27240/22:10248417 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-84910-8_16" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-84910-8_16</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-84910-8_16" target="_blank" >10.1007/978-3-030-84910-8_16</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Self-learning Clustering Protocol in Wireless Sensor Networks for IoT Applications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The integration of Wireless sensor networks (WSN) and Internet of Things (IoT) perform many tasks control or monitor the surrounding area or the environment. The WSN-based IoT consists of many sensor nodes connect which transmit the collecting data of the environment to the manager through the Internet. The network topology requires high reliability connections while requires low energy consumption at the sink node and long network lifetime. In this paper, we introduce the self-learning clustering protocol to discover neighbors and the network topology. The cluster head is selected based on the information of the neighbors and the residual energy of the node. The maximum number of cluster members is set according to the network density. The proposed protocol can adapt the changing of the dynamic network with low energy consumption; therefore, ensuring the network connectivity. The simulation results show that the proposed clustering protocol performs well in terms of long network lifetime and high throughput while comparing to other clustering protocols. (C) 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

  • Název v anglickém jazyce

    A Self-learning Clustering Protocol in Wireless Sensor Networks for IoT Applications

  • Popis výsledku anglicky

    The integration of Wireless sensor networks (WSN) and Internet of Things (IoT) perform many tasks control or monitor the surrounding area or the environment. The WSN-based IoT consists of many sensor nodes connect which transmit the collecting data of the environment to the manager through the Internet. The network topology requires high reliability connections while requires low energy consumption at the sink node and long network lifetime. In this paper, we introduce the self-learning clustering protocol to discover neighbors and the network topology. The cluster head is selected based on the information of the neighbors and the residual energy of the node. The maximum number of cluster members is set according to the network density. The proposed protocol can adapt the changing of the dynamic network with low energy consumption; therefore, ensuring the network connectivity. The simulation results show that the proposed clustering protocol performs well in terms of long network lifetime and high throughput while comparing to other clustering protocols. (C) 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20203 - Telecommunications

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2018140" target="_blank" >LM2018140: e-Infrastruktura CZ</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Networks and Systems. Volume 312

  • ISBN

    978-3-030-84909-2

  • ISSN

    2367-3370

  • e-ISSN

    2367-3389

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    149-157

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Tchaj-čung

  • Datum konání akce

    1. 9. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku