An energy-efficient asynchronous neighbor discovery algorithm based on cyclic difference set in duty-cycle wireless sensor networks

计算机科学 邻居发现协议 异步通信 无线传感器网络 能源消耗 分布式计算 无线 调度(生产过程) 集合(抽象数据类型) 算法 能量(信号处理) 鉴定(生物学) 序列(生物学) 计算机网络 高效能源利用 k-最近邻算法 知识抽取 无线网络 近似算法 无线传感器网络中的密钥分配 数据挖掘
作者
Chao Meng,Xiaoyong Yan,Lin Guo,Zhixin Sun,Pan Wang
出处
期刊:Journal of Network and Computer Applications [Elsevier BV]
卷期号:226: 103854-103854 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jnca.2024.103854
摘要

In duty-cycle wireless sensor networks(WSNs), as nodes are not necessarily synchronized, many asynchronous neighbor discovery algorithms have been proposed over the past several years. However, existing algorithms are not strong enough to support all heterogeneous duty-cycle networks in terms of energy cost and discovery latency. In this article, the authors develop a novel neighbor discovery algorithm based on the mathematical theory of relaxed cyclic difference set(RCDS), which can achieve the asynchronous neighbor discovery at predictable and minimal energy consumption while allowing sensory nodes to select dissimilar duty cycles. Moreover, the authors also offer a theoretical analysis of RCDS in order to obtain the duty-cycle scheduling sequence of sensory nodes. According to the characteristics of RCDS, the method presented by the authors can minimize energy consumption without increasing discovery delay. Finally, extensive experiments indicate that the algorithm in this paper can achieve the better performance advantages in terms of discovery latency, discovery rate, and scalability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LILI完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
4秒前
PEi完成签到,获得积分10
5秒前
盛夏蔚来发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
橙猫猫发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助50
8秒前
8秒前
刘十三发布了新的文献求助20
10秒前
redspiderlily发布了新的文献求助10
10秒前
852应助云烟采纳,获得10
11秒前
赤恩完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
研友_VZG7GZ应助ppap4采纳,获得10
14秒前
js发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
火柴盒完成签到,获得积分10
17秒前
冯劫完成签到,获得积分10
17秒前
魏煜佳完成签到,获得积分10
18秒前
科研通AI5应助盛夏蔚来采纳,获得10
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助50
18秒前
20秒前
完美世界应助科研的牲口采纳,获得10
20秒前
橙猫猫发布了新的文献求助10
20秒前
grey冲项目完成签到,获得积分10
21秒前
小李呀发布了新的文献求助10
22秒前
Zzz发布了新的文献求助10
22秒前
js完成签到,获得积分10
23秒前
向阳生长发布了新的文献求助10
23秒前
日央完成签到,获得积分10
24秒前
xiaodusb完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
25秒前
27秒前
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Acute Mountain Sickness 2000
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
Thomas Hobbes' Mechanical Conception of Nature 500
Wolbachia-mediated fitness enhancement and reproductive manipulation in the South American tomato pinworm, Tuta absoluta 400
One Health Case Studies: Practical Applications of the Transdisciplinary Approach 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5100043
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4311763
关于积分的说明 13435223
捐赠科研通 4139226
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2267870
邀请新用户注册赠送积分活动 1270769
关于科研通互助平台的介绍 1207108