Resumen

La escasez de energía es uno de los grandes retos de las redes de sensores inalámbricos (WSN), por lo que el ahorro de energía se convierte en un factor importante para aumentar el ciclo de vida de la red. La fusión de datos permite combinar información de varias fuentes para proporcionar un escenario unificado, lo que puede ahorrar significativamente la energía del sensor y mejorar la precisión de los datos de detección. En este artículo proponemos un algoritmo de fusión de datos basado en clusters para la detección de eventos. Utilizamos el algoritmo k-means para formar los nodos en clusters, lo que puede reducir significativamente el consumo de energía de la comunicación intracluster. Las distancias entre las cabezas de cluster y el evento y la energía de los clusters se fuzzifican, para así utilizar una lógica difusa para seleccionar los clusters que participarán en la carga y fusión de datos. Los jefes de clúster también utilizan el método de lógica difusa para la toma de decisiones locales y, a continuación, los resultados de las decisiones locales se envían a la estación base. La fusión a nivel de decisión para la decisión final del evento la realiza la estación base de acuerdo con las decisiones locales cargadas y el grado de apoyo a la fusión de los clusters calculado por el método de lógica difusa. La eficacia de este algoritmo se demuestra mediante resultados de simulación.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:clusters, estación base, cabezas de cluster, método de lógica difusa, algoritmo de fusión de datos, grado de soporte de la fusión, método de lógica difusa, resultados de decisiones locales, redes inalámbricas de sensores, algoritmo
• Keywords:clusters, base station, cluster heads, fuzzy logic method, data fusion algorithm, fusion support degree, fuzzy logic method, local decision results, wireless sensor networks, algorithm