モバイルシンクを用いた産業用WSNのためのツリークラスターベースのデータ収集アルゴリズム

無線センサーネットワーク（WSN）は、大量の異種センサーデータを収集するさまざまな産業アプリケーションに広く適用されています。しかし、WSNのデータ収集戦略のほとんどは、局所的または全体の展開エリアでホットスポット問題を回避することができません。ホットスポット問題はネットワークの接続性に影響を与え、ネットワークの寿命を減少させます。したがって、モバイルシンクを使用したWSNのためのツリークラスターベースのデータ収集アルゴリズム（TCBDGA）を提案します。新しい重みベースのツリー構築方法を導入します。構築されたツリーのルートノードは、ランデブーポイント（RP）として定義されます。さらに、トラフィック負荷とルートノードへのホップ数に基づいて、サブランデブーポイント（SRP）と呼ばれる特別なノードが選択されます。RPとSRPは、データ収集のためのモバイルシンクの停止ポイントとして見なされ、一定期間後に再選択が可能です。シミュレーションと他のアルゴリズムとの比較により、TCBDGAはネットワーク全体の負荷を大幅にバランスさせ、エネルギー消費を減少させ、ホットスポット問題を緩和し、ネットワークの寿命を延ばすことができることが示されています。