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详细程序-EWSN 2024
09:45-10：07在无电线嵌入式系统Pietro Farina（Trento University，IT）上，预训练模型的记忆效率能量自适应推断； Subrata Biswas（美国伍斯特理工学院）； Eren Yildiz（EGE University，TR）； Khakim Akhunov（特伦托大学，IT）；萨德·艾哈迈德（Saad Ahmed）（美国佐治亚理工学院）； Bashima Islam（美国伍斯特理工学院）； Kasim Sinan Yildirim（Trento大学，IT）
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
使用高级N-RSA加密
无线传感器网络（WSN）到目前为止遇到了许多问题，因为它们开放，适应性且资源有限。这些问题包括隐私，有效性和能源消费。敏感信息应始终在无线网络上谨慎传输，因为这些网络上的公共通信有时是不可靠的。尽管层次路由方法可能处理许多应用程序，但是集群头（CH）选择和网络过载分布存在困难问题。在这项工作中引入了安全的低能自适应聚类层次结构（SLEACH）协议密码N-RSA方法（SLEACH-N-RSA），以改善网络寿命，降低能源消耗并确保高安全性。SLEACH-N-RSA协议的第一步是使用改进的Leach协议，该协议基于设置阈值函数值的估计剩余能量（ERE）和耗尽的能量（DE），以决定谁将是CH以及群集将如何形成。在第二步中，建议的N-RSA加密算法已用于确保传输数据的机密性。与其他当前使用的协议相比，在网络寿命，数据包输送率，能源消耗和执行时间方面，提出的SLEACH-N-RSA协议的性能分析显示出更好的性能结果。实验结果表明，所提出的协议优于其他现有协议。
WSNCT 经济数据 - 科林县第四季度
• 计算机和数学 • 医疗从业人员和技术 • 管理 • 销售及相关 • 办公室和行政支持 • 商业和财务运营 • 食品制备和服务相关 • 运输和物料搬运 • 医疗保健支持 • 安装、维护和维修
WSNA流感疫苗接种偏差SWMC RN 2023/ ... div>
•医护人员可能会定期接触传染病。我了解，和平医疗提供的流感疫苗接种并不是要保证我不会感染这种疾病。现有的福利计划在疾病或接触时可以使用。我已经阅读并充分理解了有关此拒绝表格的信息。Name: (printed) Employee#__________________ Print Name:______________________________________________ Signature: ____________________________________________________ Date: _____________________________
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
研究论文 WSN 网络中传感器节点部署的粒子群优化算法
为了解决无线传感器网络因资源有限、开放部署、无人值守等特点导致节点定位过程中存在安全隐患的问题，本文结合目前WSN节点提出一种主流的定位算法，通过降低网络定位中的误差，使无线传感器网络定位技术发挥到实用效益，实现基于节点资源和有限容量的WSN发射源定位。将一些定位技术应用到发射源定位中，取得了一些有意义的结果。针对无线传感器网络中主要节点定位算法存在的问题，深入研究定位技术的功耗、定位精度等问题，降低定位误差。实验表明，在节点发送不同状态时，保持节点数150不变，通信半径不变，环境输出不变，网络中的骨干节点数可以改变，两种算法经过多次仿真实验，都可以看到定位方案受到锚节点部分影响的定位结果曲线。
使用区块链和防止WSN
安全是WSN必不可少的关注部分。在真实的现状时代，可靠的机制和路由方案正面临着不同的相遇，而且也很棘手。问题在识别不信任的节点和从源到目的地遵循的路线以及WSN中电池状态的约束时发现了问题。没有有效的技术来避免辩护性节点攻击。当前的研究文章通过采用区块链技术就可以解决其他持久缺点，例如使用区块链的安全AODV来解决其他持续的缺点。通过执行现有系统的仿真和实验验证，本研究文章的结果表示成功识别和发生恶意节点，端到端延迟，数据包输送比率以及通过PUT性能评估。还使用NS2区块链算法模拟了区块链数据库中节点的注册和AODV协议中黑洞攻击的行为。
基于分布式卡尔曼滤波器的分布式计算解决方案，用于基于 WSN 的水管道监测中的泄漏检测
摘要：无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信，这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中，我们提出了一种完全分布式的解决方案，其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏，而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量，展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性，并介绍了功耗。物理实现的结果表明，分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性，同时保持了 WSN 的使用寿命。
使用动态自适应技术实现 IOUT 的水下 WSN
摘要 —本文考虑了能耗和网络寿命之间的权衡。本文提出了一种称为能量动态自适应路由 (EDAR) 协议的最佳路由协议。DAR 协议使用最佳动态自适应路由方法在传感器节点的可靠性或数据包传送率 (PDR) 与误码率 (BER) 之间保持权衡。所提出的方法在三个不同的阶段运行，即初始化、动态路由和传输。在初始阶段，UWSN 中的所有节点在网络中的所有节点之间共享位置和剩余能量信息。在动态路由阶段，利用基于最优有向无环图 (DAG) 的路由选择来选择邻居和后继节点。这有助于连续路由将数据包从一个节点传输到另一个节点。在这里，使用有向无环图的成本函数来更好地传输数据包。实验结果表明，所提出的方法遇到了传统协议中提出的问题，并提高了具有更高 BER 的数据包的可靠性。索引术语 —水下传感器网络、物联网、有向无环图、动态自适应路由