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Progetto e valutazione di algoritmi per la raccolta
dati affidabili su reti di sensori senza cavo
pacchetto di aggiornamento fra due nodi (ad uno o più vicinati di distanza).
Questa scarsa necessità di comunicazione rende l’algoritmo molto poco
pesante a livello di traffico introdotto sulla rete e quindi risulta facilmente
integrabile in qualsiasi applicazione che prevede una partizione in cluster o
una stima della densità.
3.5 CLUSTERING: STATO DELL’ARTE
Molti sono gli studi presenti in letteratura dedicati al clustering di reti di
sensori senza cavo e questi possono essere classificati in base all’approccio
seguito per effettuare proprio la procedura di clustering. In particolare
verranno trattati algoritmi basati su criteri di prossimità, potenza
trasmissiva, numero di hop (k-hop clustering), budget-based
Un primo lavoro è quello di Heinzelman et al [10] che propongono il
protocollo LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)
appositamente ideato per applicazioni atte al monitoraggio ambientale.
L’approccio sul quale si basa il protocollo è fondato sulle seguenti 2
assunzioni: (i) esiste un'unica base station con la quale tutti i sensori
vogliono comunicare; (ii) tutti i sensori hanno la possibilità di comunicare
direttamente con la base station. Al fine di riguardare il consumo energetico
dei nodi il protocollo LEACH seleziona un numero p di sensori che fungono
da cluster-head, dove p è un parametro che deve essere esaminato dal punto
di vista ingegneristico a priori. I cluster-heads comunicano direttamente con
la base station e gli altri nodi inoltrano le proprie misurazioni attraverso i
cluster-heads (tipicamente quello più vicino a loro). Al fine di distribuire
equamente il consumo energetico dei nodi il protocollo LEACH implementa
una procedura di load-balancing che permette ai vari nodi di diventare
cluster-heads in differenti istanti temporali. Si prevede inoltre che un nodo
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