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17.11.2018 | Ausgabe 3/2020

Wireless Networks 3/2020

An information entropy based-clustering algorithm for heterogeneous wireless sensor networks

Zeitschrift:
Wireless Networks > Ausgabe 3/2020
Autoren:
Walid Osamy, Ahmed Salim, Ahmed M. Khedr

Abstract

This paper proposes a novel dynamic, distributive, and self-organizing entropy based clustering scheme that benefits from the local information of sensor nodes measured in terms of entropy and use that as criteria for cluster head election and cluster formation. It divides the WSN into two-levels of hierarchy and three-levels of energy heterogeneity of sensor nodes. The simulation results reveal that the proposed approach outperforms existing baseline algorithms in terms of energy consumption, stability period, and the network lifetime.

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