机器学习驱动的聚合意识比特图MAC协议,用于在WSN中节能传输数据
Fuhid Alanazi1, Mohammad N Alanazi2
1Faculty of Computer and Information Systems, Islamic University of Madinah, Madinah, 42351, Saudi Arabia. alanazi@iu.edu.sa.
Scientific reports
|October 22, 2025
概括
一个集成意识的节能位映射介质访问控制协议 (AABMP) 减少了无线传感器网络中的数据包传输. 这种方法通过智能聚合数据和使用机器学习来预测传输决策的数据偏差来提高能源效率.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 电气工程 电气工程
- 网络化 网络化 网络化
背景情况:
- 无线传感器网络 (WSN) 和物联网 (IoT) 需要节能数据传输协议.
- 现有的中型访问控制 (MAC) 协议往往难以在WSN中平衡能源消耗和数据传输效率.
研究的目的:
- 提出一个聚合意识的节能比特映射媒介访问控制协议 (AABMP),用于在WSN和物联网中高效地传输数据.
- 通过尽量减少不必要的数据传输,减少传感器节点的能源消耗.
主要方法:
- AABMP通过估计移动窗口的平均值和计算当前读数的偏差来汇总数据.
- 机器学习方法用于预测传输决策的数据偏差.
- 最优的机器学习方法与位映射MAC协议集成.
主要成果:
- 聚合意识的ML方法通过识别冗余数据,显著减少传输数据包的数量.
- 使用英特尔LAB数据集进行的性能评估证明了其实用性和节能.
- 在各种场景中,AABMP在能源效率方面优于现有的MAC协议.
结论:
- 在面向物联网的WSN部署中,AABMP为数据传输提供了实用和节能的解决方案.
- 拟议的偏差感知聚合和ML集成有效地减少了冗余数据传输.
- 该协议显示了显著的能源节约,使其适用于资源有限的WSN环境.
