21、无线传感器网络与胃癌检测的技术探索

无线传感器网络与胃癌检测的技术探索

无线传感器网络相关研究

在无线传感器网络（WSN）领域，有多种算法和模型被提出以解决不同的问题。
1. 现有算法分析
- CWOA ：该算法在能量方面表现出色，能获得较高的检测率、最短的延迟、最高的能量和吞吐量，但端到端误差相对较高。
- 自适应鸡群优化方法 ：Borkar 等人在 2019 年提出的该方法用于最佳簇头（CH）选择。通过创新的自适应支持向量机（SVM）分类的入侵检测系统（IDS），能发现恶意传感器节点，减少节点故障，提高传输率。不过，与其他现有方法相比，该模型的安全性较低，传输速度很慢，传输延迟也较高。
- RFDCAR 协议 ：Gobinath 和 Tamilarasi 在 2020 年描述的系统，能在网络传输数据前成功检测故障节点。由于其强大的故障检测和拥塞感知路由协议，在早期阶段可避免低能量节点的参与。但路由切换可能会增加电力成本，导致网络路径退化或拥塞。
- Taylor CSSA ：Vinitha 和 Rukmini 在 2022 年通过结合泰勒级数和修改后的猫樽群算法（C - SSA）创建了该算法。通过有效的簇头选择和数据传输实现了多跳路由，保证了网络的能源效率。然而，该模型的吞吐量非常低，存活节点较少，降低了网络的寿命。
2. WSN 算法考虑因素及评估指标
- 考虑因素 ：WSN 算法必须考虑数据丢失、节点故障、存储区域、