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Wireless Networks

Enhanced mobile sink path optimization using RPP-RNN algorithm for energy efficient data acquisition in WSNs

  • 05.11.2024
  • Original Paper
Erschienen in:
Verfasst von
Vignesh Saravanan K
Kavipriya S
Vijayalakshmi K
Erschienen in
Wireless Networks | Ausgabe 2/2025

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Abstract

Der Artikel diskutiert die Optimierung mobiler Senkenwege in drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) unter Verwendung eines neuartigen, rangbasierten Planungs-Algorithmus mit rekurrenten neuronalen Netzwerken (RPP-RNN). Der RPP-RNN-Algorithmus wählt anhand von Energieaufwand, Multi-Hop-Datenübertragung und Datenpaketen bestimmte Sensorknoten als Hotspot-Knoten (HSNs) aus. Anschließend berechnet es anhand eines Deep-Learning-Modells den optimalen Fahrweg für die mobile Spüle, um das Problem des Energielochs zu lösen und die Langlebigkeit des Netzwerks zu verbessern. Die vorgeschlagene Methode wird durch Simulationen bewertet, die signifikante Verbesserungen bei der Energieeffizienz, Paketbereitstellungsquote und Netzwerklebensdauer im Vergleich zu bestehenden Algorithmen zeigen.
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Titel
Enhanced mobile sink path optimization using RPP-RNN algorithm for energy efficient data acquisition in WSNs
Verfasst von
Vignesh Saravanan K
Kavipriya S
Vijayalakshmi K
Publikationsdatum
05.11.2024
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Networks / Ausgabe 2/2025
Print ISSN: 1022-0038
Elektronische ISSN: 1572-8196
DOI
https://doi.org/10.1007/s11276-024-03850-x
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