.png){kind=icon}
返回
Optimization and localization based framework for priority-aware node ranking and routing in IoT-driven acoustic systems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.adhoc.2025.103893.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
信标节点排序对于最小化能量消耗和优化数据路由在物联网驱动的水下声学传感器网络（UASN）中至关重要，其中精确的节点定位对于水下机器人、无人自主车辆和基于位置的服务等应用至关重要。本研究提出了一种高效的信标节点排序框架，通过整合改进的PageRank机制与生物启发式元启发式方法，包括使用蚁群优化（ACO）进行最优路径选择、人工蜂群（ABC）识别高适应度节点以及鱼群搜索（FSS）进行最优节点选择。为提高定位精度，通过自适应数学方法优化PageRank参数，同时评估能量消耗、定位误差和路由优化等关键性能指标。所提出的定位优先级排序算法（PRAL）旨在实现能量高效定位，适用于无障碍和障碍丰富的环境，评估定位误差、成功率、无效定位率和每节点平均定位时间。在Network Simulator-v3.35和AquaSim框架下，PRAL相较于基线方法（MBIL、LoMoB、LSMB等）展现出显著改进，实现了98%的定位成功率（较基线提高6%）、定位误差降低3.7%、能量消耗减少18%、网络寿命延长20%以及障碍处理效率提升15%。该框架通过有效缓解定位和能量消耗挑战，增强了深海环境中的数据传输可靠性、定位精度和网络整体性能。
Keyword:
Optimization
Page rank mechanism
Meta-heuristic
Fitness function
Beacon node
Localization
Hybridization
期刊
IF:
4.8
论文数:
540
被引数:
6.2K
机构
引用论文
Hybridization and Optimization of Bio and Nature-Inspired Metaheuristic Techniques of Beacon Nodes Scheduling for Localization in Underwater IoT Networks水下水物联网网络中信标节点调度定位的混合与优化生物和自然启发式元启发式技术.png)
Mathematics
OAAI
MathematicsIF0
OAAI分享收藏TANVEER: Tri-Angular Nearest Vector-Based Energy Efficient Routing for IoT-Enabled Acoustic Sensor and Actor Networks (I-ASANs)SENSORS
OAAI
SENSORSIF3.5
OAAI分享收藏PHEE: Identifying influential nodes in social networks with a phased evaluation-enhanced searchNEUROCOMPUTING
NEUROCOMPUTINGIF6.5
PREAI
分享收藏Mathematical modeling of a Hybrid Mutated Tunicate Swarm Algorithm for Feature Selection and Global Optimization混合变异海鞘群算法在特征选择和全局优化中的数学建模OAAI
OAAI分享收藏分享收藏Performance assessment of the metaheuristic optimization algorithms: an exhaustive review元启发式优化算法的性能评估: 详尽的综述
PREAI
分享收藏Energy-Aware and Reliability-Based Localization-Free Cooperative Acoustic Wireless Sensor NetworksIEEE ACCESSOAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏
查看更多内容