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
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
隐形曼青应助Once采纳,获得10
1秒前
1秒前
流浪完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
12A发布了新的文献求助10
1秒前
寂灭之时发布了新的文献求助10
1秒前
moonnight发布了新的文献求助10
1秒前
iris2333发布了新的文献求助10
3秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
Owen应助humble采纳,获得10
6秒前
6秒前
宝来发布了新的文献求助10
8秒前
万能图书馆应助moonnight采纳,获得10
9秒前
9秒前
Owen应助叶揽风声采纳,获得20
9秒前
11秒前
阳光宝贝发布了新的文献求助10
11秒前
默流完成签到 ,获得积分10
11秒前
无限的晓灵完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
狄百招发布了新的文献求助10
13秒前
chen完成签到 ,获得积分10
14秒前
roe发布了新的文献求助10
14秒前
Hello应助科学修仙采纳,获得10
14秒前
Aaron完成签到 ,获得积分10
14秒前
科目三应助iris2333采纳,获得10
15秒前
15秒前
ssh完成签到,获得积分10
15秒前
拼搏的帽子完成签到 ,获得积分10
16秒前
豆豆完成签到,获得积分10
17秒前
英勇皮卡丘完成签到,获得积分10
17秒前
无限灵松完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
zhu发布了新的文献求助10
18秒前
zzz发布了新的文献求助10
19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
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443580
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257418
关于积分的说明 17586894
捐赠科研通 5502274
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900939
邀请新用户注册赠送积分活动 1877987
关于科研通互助平台的介绍 1717534