异构无线传感器网络中基于深度学习的节能聚类方法文档

数据集概述

本数据集为一篇研究论文，提出了DL-HEED协议，将图神经网络（GNN）集成到异构无线传感器网络（WSNs）的聚类过程中，通过节点剩余能量、节点度、空间位置等特征实现智能簇头选择，以提升网络生命周期和能效。

文件详解

• 文件名称: applsci-15-08996-v2.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 该文档是研究论文全文，涵盖DL-HEED协议的设计原理、实现方法及仿真实验结果，包括传统HEED协议的局限性分析、深度学习模型在WSNs聚类中的应用逻辑，以及网络生命周期和能效提升的验证数据。

适用场景

• 无线传感器网络研究: 分析深度学习在WSNs节能聚类算法中的应用效果
• 物联网技术优化: 探索资源受限IoT环境下的能效提升方案
• 深度学习应用研究: 研究图神经网络在网络拓扑与节点特征分析中的实践
• 工业与城市物联网部署: 为智能城市、工业自动化场景的WSNs优化提供技术参考