I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m bedd e d Sy s t em s   ( I J RE S)   Vo l.  14 ,   No .   3 ,  N o v em b e r   20 25 ,   p p .   7 8 5 ~ 8 0 9   I SS N:  2089 - 4 8 6 4 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijre s . v 14 . i 3 . pp 7 8 5 - 8 0 9           785       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Clustering   with   h iera rchica l routi n g   (G M M C H R ):   a   new  g a uss ia n mix ture   mo del f o r wi reles s sens o r net wo rks       Nee t u Sik a rwa r ,  Ra nje et   Sin g h T o m a r   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c   a n d   C o mm u n i c a t i o n ,   I TM   U n i v e r si t y ,   G w a l i o r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   3 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Au g   1 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  9 ,   2 0 2 5       Wi re les s  se n so r  n e two rk s   ( W S Ns )  a re   wid e ly   d e p lo y e d   in   m il it a r y   su rv e il lan c e ,   i n d u strial  a u t o m a ti o n ,   a n d   re a l - ti m e   e n v iro n m e n tal  m o n it o rin g ,   y e t  th e ir  p e rfo rm a n c e   is  c o n stra i n e d   b y   li m it e d   se n so r  n o d e   ( S N)  e n e rg y ,   lea d in g   to   re d u c e d   n e two r k   li fe ti m e   (NL) .   Ad d re ss in g   t h e se   c h a ll e n g e s,  t h is  stu d y   p r o p o se s  g a u ss ian   m ix t u re   m o d e l  c lu ste rin g   wit h   h iera r - c h ic a l  ro u ti n g   (G M M CHR)  p ro to c o l  th a t  i n teg ra tes   p ro b a b i li stic  c lu ste rin g   wit h   e n e rg y - a wa re   h iera rc h ica l  ro u ti n g   to   a m e li o ra te  b o t h   e n e rg y   e fficie n c y   (EE )   a n d   sc a lab il it y .   T h e   n e two rk   is  p a r t it io n e d   in to   n e a r  c lu ste rs  (NC)  a n d   fa r   c lu ste rs   (F C)  b a se d   o n   n o d e   d is tan c e   fro m   th e   b a se   sta ti o n   (B S ) .  Clu ste r   h e a d s   (CHs )  a re   se lec ted   u sin g   a   fit n e ss   fu n c t io n   (F F )   th a t   c o m b i n e s  re sid u a l  e n e rg y   (RE)   a n d   sp a ti a l  p r o x imit y ,   wi th   F Cs  f o rm e d   v ia  e n h a n c e d   g a u ss ian   m ix tu re   m o d e l s  (EG M M )   a n d   m u lt i - le v e l  r o u ti n g   f o r  b a lan c e d   e n e rg y   c o n su m p ti o n .   M ATLAB  R 2 0 2 1 a   sim u latio n s  u n d e r  two   c o n f ig u ra ti o n s,   1 0 0   n o d e s  i n   2 0 0   n o d e s  in   a   2 0 0 × 2 0 0   m ²   re g io n   a n d   1 0 0   n o d e s  in   a   1 0 0 × 1 0 0   m ²   a re a ,   d e m o n stra te  th a t  G M M CH R  e x ten d s  NL   b y   2 0 – 2 3 %   c o m p a re d   to   th e   b e n c h m a rk   e n e rg y   e fficie n t   h y b rid   c lu ste ri n g   a n d   h iera rc h ica l  ro u ti n g   ( EE HCH R )   p ro to c o l .   F o r  e x a m p le,  i n   t h e   1 0 0 - n o d e   sc e n a rio ,   G M M CHR   d e lay s  th e   first  n o d e   d e a d   (F ND )  to   6 6   ro u n d s ,   h a lf  n o d e   d e a d   (HN D)  to   9 1 1   ro u n d s,   a n d  las t  n o d e   d e a d   (LND )  to   1 6 0 1   r o u n d s,   o u tp e rf o rm in g   EE HCH R  b y   2 1 ,   1 7 6 ,   a n d   2 4 2   ro u n d s,  re s p e c ti v e ly .   In   a d d it i o n ,   G M M CHR  su sta in s   o v e r  7 0 %   c o v e ra g e   b e y o n d   1 2 0 0   ro u n d s  a n d   d e li v e rs  o v e r  1 7 , 0 0 0   p a c k e ts  to   th e   BS   — su b sta n ti a ll y   h i g h e r  th a n   EE HCH R,   HE ED,   a n d   lo w - e n e rg y   a d a p ti v e   c lu ste ri n g   h iera rc h y   ( LE ACH ) .   Th e   h y b rid   a p p ro a c h   imp r o v e s  lo a d   b a lan c in g ,   a d a p ts  t o   v a ry i n g   n o d e   d e n siti e s,   a n d   sc a les   e ffe c ti v e ly   f o r  lar g e   d e p lo y m e n ts.  Th e se   re su lt s   sti p u late   t h a t  G M M CHR  is   a   p ro m isin g   c a n d id a te  fo r  e n e r g y - e fficie n t   WS N  a p p li c a ti o n s,  e n c o m p a ss in g   Io T  a n d   sm a rt  e n v iro n m e n t  m o n it o ri n g .   K ey w o r d s :   C lu s ter in g   alg o r ith m   C o v er ag e  r atio   E n er g y   ef f icien cy   Gau s s ian   m ix tu r e  m o d el   Hier ar ch ical  r o u tin g   Pack et  d eliv er y   W ir eles s   s en s o r   n etwo r k s   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nee tu   Sik ar war   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ic  a n d   C o m m u n icatio n ,   I T M  Un iv er s ity   Gwa lio r ,   I n d ia   E m ail:  n ee tu s ik 1 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   B ac k g r o u n d :  w ir eless   s en s o r   n etwo r k s   ( W SNs )   h av e  attr ac ted   s ig n if ican t  r esear ch   in te r e s t  o v er   th e  p ast  two   d ec ad es  d u e  to   t h eir   wid e  ap p licab ilit y   i n   r ea l - tim e  m o n ito r i n g   s ce n ar i o s   s u ch   as  ec o lo g ical   o b s er v atio n ,   i n d u s tr ial  au to m a tio n ,   s m ar t  cities,  an d   h ea lth ca r e  s er v ices  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   A  ty p ical  W SN  en co m p ass es   s p atially   d is tr ib u ted   s en s o r   n o d es  ( SNs )   th at  co llab o r ativ ely   s en s e  ec o lo g i ca l  p ar am eter s   s u ch   as  tem p er atu r e,   p r ess u r e,   an d   m o tio n ,   tr an s m itti n g   d ata  to   a  ce n tr al  b ase  s tati o n   ( B S)  f o r   s u p p lem en tal  p r o c ess in g   [ 3 ] .   Desp ite  th eir   p o ten tial,  W SNs   f ac e  f u n d am en tal  co n s tr ain ts   in   ter m s   o f   b atter y   p o wer ,   m em o r y ,   an d   co m p u tatio n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 8 6 4   I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   3 ,  No v em b er   2 0 2 5 :   785 - 809   786   ca p ac ity .   E n er g y   ef f icien cy   ( E E )   is   th e   m o s t  im p o r ta n t  o f   th em   s in ce   SNs   ar e   f r e q u en tly   p lace d   in   d an g er o u s   o r   in ac ce s s ib le  lo ca tio n s   wh er e  it is   n o t v iab le  to   ch an g e  t h e  b atter ies  [ 4 ] .   C lu s ter in g - b ased   r o u tin g   p r o t o co ls   ar e  a   wid ely   a d o p te d   ap p r o ac h   to   a m elio r atin g   EE   a n d   n etwo r k   life tim e  ( NL )   o f   W SNs   [ 5 ] .   W ith   th e  h elp   o f   th ese  p r o to co ls ,   n etwo r k s   ar e  d i v id ed   in t o   clu s ter s ,   o r   co llectio n s   o f   n o d es,  ea ch   o f   w h ich   is   led   b y   a  C H  wh o   is   r esp o n s ib l e  f o r   co llectin g   a n d   tr an s m itt in g   d ata  B S.  Lo w - en er g y   a d ap tiv e  clu s ter in g   h ie r ar ch y   ( L E AC H)   an d   o th e r   ea r ly   co n c o r d s   [ 6 ] ,   [ 7 ]   in tr o d u c ed   r an d o m ized   C H  r o tatio n   to   b alan ce   en er g y   u t ilizatio n .   Ho wev er ,   p r o t o co ls   lik e  L E AC H  an d   HE E D  ex h ib it  lim itatio n s   in   s ca lab ilit y   an d   ad ap tab ilit y   d u e  to   th eir   s tatic  clu s ter in g   m ec h an is m s ,   wh ich   p er f o r m   p o o r ly   i n   lar g e - s ca le   n etwo r k s   with   v ar iab le  e n er g y   d is tr ib u tio n ,   n o d e  m o b ilit y ,   o r   u n ev e n   d en s ity   [ 8 ] .   T o   o v er co m e   th ese  s h o r tco m i n g s ,   r ec e n t  r esear ch   h as   ex p l o r ed   p r o b ab ilis tic  an d   m ac h in e  lear n in g   ( ML ) - b ased   clu s ter in g   f o r   d y n am ic  C H  s elec tio n .   Gau s s ian   m ix tu r e  m o d el s   ( GM M)   h av e  s h o wn   p r o m is e  in   m o d elin g   s p atial  n o d e   d is tr ib u tio n s ,   o p tim izin g   clu s ter   ce n tr o id s ,   an d   m in im izin g   in tr a - clu s ter   d is tan ce s .   Fo r   in s tan ce ,   Ho jjatin ia  et  a l.   [ 9 ]   ap p lied   GM M  to   m ax im ize  NL   in   m u lti - s in k   s ce n ar i o s ,   wh ile  W u   et  a l.   [ 1 0 ]   d em o n s tr ated   th at  GM M - b a s ed   clu s ter in g   en h an ce s   f le x ib ilit y   in   h eter o g en eo u s   W SN  d ep lo y m en ts .   Nev er th eless ,   m o s t  ex is tin g   ap p r o ac h es  s till   s u f f er   f r o m   f r eq u en t  r e - clu s ter in g ,   h i g h   co m m u n icatio n   o v e r h e a d ,   a n d   i n e f f i c i e n t   i n t e r - c l u s t e r   r o u ti n g ,   e s p e ci a l l y   u n d e r   v a r y i n g   t o p o l o g i e s   a n d   e n e r g y   c o n d i t i o n s   [ 1 1 ] .   As  a  r esu lt,  th e  in ce n tiv e  o f   b u ild in g   a  h y b r id   an d   f lex ib le  m o d el  th at  co m b in es  th e  p r o b ab ilis tic  p o ten tial  o f   GM M  with   a  h ier ar ch ical   e n er g y - awa r e  r o u tin g   ap p r o ac h   is   to   o p tim ize   clu s ter in g   an d   tr a n s f er en ce   o f   in f o r m atio n .   T h is   wo u ld   en a b le  en h an ce d   s ca lab ilit y ,   en er g y   b alan ce   a n d   r esil ien cy   o f   d if f er e n t  W SN  ap p licatio n s .   Pro b lem   s tatem en t :  W SN s   ar e  h ig h ly   s en s itiv e  to   lim ited   en er g y   r eser v es,  u n ev e n   en er g y   d is tr ib u tio n ,   an d   f r e q u en t  to p o lo g ical  ch an g es,  lead in g   to   s h o r ter   n etwo r k   life s p an s ,   d eg r ad ed   co v er a g e,   an d   u n r eliab le  co m m u n icatio n .   E x is tin g   clu s ter in g   an d   r o u tin g   p r o to co ls   s tr u g g le  to   ac clam atize   ef f ec tiv ely   to   v ar iatio n s   in   n o d e  d en s ity ,   e n v ir o n m en tal  c o n d itio n s ,   an d   r esid u al  e n er g y   ( R E ) ,   r esu lt in g   in   im b alan ce d   en er g y   c o n s u m p tio n ,   ex ce s s iv e  r e - c lu s ter in g ,   an d   i n cr ea s ed   laten cy   [ 1 1 ] .   C o n v en tio n a l  p r o to co ls   s u ch   a s   en er g y   e f f icien t  h y b r id   clu s te r in g   an d   h ier ar ch ical  r o u tin g   ( E E HC HR )   [ 1 2 ] ,   HE E D  [ 1 3 ] ,  an d   LE AC H  [ 1 4 ]   f ail  to   jo in tly   co n s id er   s p atial  d is tr ib u tio n   an d   RE   d u r in g   C H  s elec tio n   [ 1 5 ] ,   wh ile  m an y   h ier ar ch ical  r o u tin g   s tr ateg ies  in tr o d u ce   r ed u n d a n t  co m m u n icatio n   an d   o v e r lo ad   in   lar g e - s ca le  d ep lo y m en ts   [ 1 1 ] .   T h ese   lim itatio n s   h ig h lig h t  th e  n ee d   f o r   an   a d ap tiv e,   i n tellig en t  p r o to co l  th at  ca n   b alan ce   en e r g y   u s ag e,   r ed u ce   r e - clu s ter in g   f r eq u en cy ,   m ain ta in   h ig h   c o v er ag e ,   an d   en s u r e  lo n g - ter m   n etwo r k   s tab ilit y .   Pro p o s ed   s o lu tio n :  th is   s tu d y   p r o p o s es  g au s s ian   m ix tu r e  m o d el  clu s ter in g   with   h ier a r - ch i ca l  r o u tin g   ( GM MCH R )   p r o to c o l,  wh ich   in teg r ates  p r o b ab ilis tic  s o f t  clu s ter in g   v ia  e n h an ce d   g a u s s ian   m ix tu r e  m o d el   ( E GM M)   with   an   en er g y - aw ar e  h ier ar ch ical  r o u tin g   m ec h an is m .   T h e  p r o to co l  p ar titi o n s   th e  n etwo r k   in t o   n ea r   clu s ter s   ( NC )   an d   f ar   clu s ter s   ( FC )   b ased   o n   th e  d is t an ce   f r o m   B S.  C lu s ter   h ea d s   ( C Hs )   ar e  s elec ted   u s in g   a  d y n am ic  fi tn ess   f u n c tio n   ( FF )   co m b in in g   RE   an d   s p atial  p r o x im ity ,   with   d if f er en tiated   C H  r o les:   d esig n ated   clu s ter   h ea d s   ( DC H s )   f o r   NC   an d   ce n tr al  clu s ter   h ea d s   ( C C H s )   f o r   FC .   T h is   h y b r id   d esig n   aim s   to   o p tim ize  clu s ter   f o r m atio n ,   b alan ce   en er g y   u s ag e,   am o r tize  late n cy ,   an d   e x ten d   th e   NL   in   b o th   s m all - s ca le   an d   lar g e - s ca le  W SN d ep lo y m en ts .   R esear ch   o b jectiv es :  th e  f o llo win g   r esear ch   o b jectiv es o f   th i s   wo r k   ar e:   -   T o   f lo u r is h   a  h y b r id   clu s ter in g   p r o to co l  in teg r atin g   E GM M  with   h ier ar ch ical  r o u ti n g   f o r   ad ap tiv e  a n d   en er g y - ef f icien t c lu s ter   f o r m at io n .   -   T o   im p lem en t  d if f er en tiated   C H  s elec t io n   s tr ateg ies  ( DC H   an d   C C H)   b ased   o n   RE   an d   s p atial  d is tan ce   m etr ics.   -   T o   ev alu ate  GM MCHR   p er f o r m an ce   u n d er   v a r y in g   n etwo r k   d en s ities   an d   d ep lo y m en t scale s .   -   T o   co m p ar e  GM MCHR   with   b en ch m ar k   p r o t o co ls   ( E E HC HR ,   L E AC H,   an d   HE E D)   u s i n g   m etr ics  s u ch   as NL ,   co v er ag e,   an d   p ac k et  d eliv er y   p r o p o r tio n .   No v el  co n tr ib u tio n s :  th e  f o llo win g   r esear ch   n o v el  co n tr ib u ti o n   o f   th is   wo r k   ar e:   -   First in teg r atio n   o f   E GM M - b a s ed   s o f t c lu s ter in g   with   h ier ar ch ical  r o u tin g   f o r   W SN e n er g y   o p tim izatio n .   -   Dy n am ic  FF   co m b in in g   RE   an d   s p atial  p r o x im ity   f o r   ad ap tiv e  C H  s elec tio n .   -   Du al - clu s ter   ap p r o ac h   ( NC   a n d   FC )   to   e n h an ce   s ca lab ilit y   an d   b alan ce   en er g y   c o n s u m p tio n   ac r o s s   th e  n etwo r k .   -   Dem o n s tr ated   20 – 2 3 %  en h an ce m en t   in   NL   an d   o v e r   7 0 %  s u s tain ed   co v er ag e   co m p ar ed   to   E E HC HR   in   MA T L AB   s im u latio n s .   -   Ap p licab ilit y   to   lar g e - s ca le  I o T   an d   s m ar t   en v ir o n m en t   m o n ito r in g   r eq u ir in g   lo n g - ter m ,   en er g y - ef f icien t   o p er atio n .   Or g an izatio n   o f   th e  p ap er :   th e   r em ain in g   d o cu m e n t  is   s tr u ct u r ed   as  f o llo ws.  Sectio n   2   p r e s en ts   p r io r   wo r k   an d   r esear c h   g ap s .   Sectio n   3   ex p lain s   th e  th eo r etica l  b ac k g r o u n d   o f   GM M  an d   h i er ar ch ical  r o u tin g .   Sectio n   4   d escr ib es  th e  p r o p o s ed   GM MCH R   ap p r o ac h   an d   it s   s im u latio n   r esu lts .   Fin ally ,  s ec tio n   5   co n clu d es  th e  s tu d y   an d   p r o v id es c lo s in g   r em ar k s   an d   d ir ec tio n s   f o r   f u t u r e  wo r k .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4 8 6 4       C lu s ter in g   w ith   h iera r ch ica l ro u tin g   ( GMMC HR ) :   a   n ew g a u s s ia n   mixtu r e  mo d el  fo r   …   ( N ee tu   S ika r w a r )   787   2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   T h e  cu r r en t  s ec tio n   will  cr iti ca lly   an aly ze   th e   av ailab le  cl u s ter in g   an d   r o u tin g   p r o to c o ls   in   W SN s   an d   p o in t  o u t  th ei r   p r o f icien c y ,   v u ln er ab ilit y ,   an d   en e r g y - e f f icien cy .   I t  also   p o in ts   o u t  th e  r esear ch   g ap s   th a t   p r o v id e   m o tiv atio n   to   th e  d ev e lo p m en t o f   th e  p r o p o s ed   GM MCHR   ap p r o ac h   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   C o m p a r ativ e  s tu d y   o f   liter atu r e  wo r k   u s ed   f o r   E E   r o u tin g   in   W SN   Ref .   M e t h o d   F e a t u r e s   P e r f o r ma n c e   A d v a n t a g e   R e se a r c h   g a p s   F u t u r e   w o r k   [ 1 6 ]   F Q A – h y b r i d   c l u st e r i n g   &  r o u t i n g   u s i n g   f u z z y   i n f e r e n c e   sy st e m  ( F I S ) + q u a n t u m   a n n e a l i n g   ( Q A )   F I S   f o r   C H   sel e c t i o n ;   e n e r g y   t h r e s h o l d ;   Q A   f o r   C H – B S   r o u t i n g ;   o n - d e m a n d   r e - c l u st e r i n g   C o m p a r e d   w i t h   FC - R B A T ,   F R N S EER ,   B O A - A C O ,   O A F S - I M F O   o n   e n e r g y   u sa g e ,   l i v e   n o d e s,  N L,   a n d   t h r o u g h p u t   R e d u c e s  c o m p u t a t i o n   c o s t ,   i mp r o v e s s t a b i l i t y ,   a n d   e n e r g y - e f f i c i e n t   r o u t i n g   Li mi t e d   sca l a b i l i t y   e v a l u a t i o n   f o r   l a r g e   d y n a mi c   W S N s   Ex t e n d   t o   h e t e r o g e n e o u s WS N s   a n d   I o T - b a se d   d e p l o y m e n t s   [ 1 7 ]   EO A M R C L – e n e r g y   o p t i m i z a t i o n   u si n g   g r e y   w o l f   o p t i m i z e r   (GWO)   H i e r a r c h i c a l   a r c h i t e c t u r e ;   c e n t r a l i z e d   st r a t e g y ;   u p d a t e d   C S M A / C A ;   f o c u s  o n   d u t y   c y c l e   &  p a t h   o p t i m i z a t i o n   O u t p e r f o r m e d   C G A - G W O ,   D W EH C ,   EEU C   i n   N L  &  e n e r g y   c o n su mp t i o n   R e d u c e d   c o l l i si o n s ,   b e t t e r   c h a n n e l   e st i mat i o n ,   a n d   i mp r o v e d   EE   N o   se c u r i t y   mec h a n i sm   i n t e g r a t i o n   Ex p l o r e   s e c u r e   e n e r g y - a w a r e   r o u t i n g   p r o t o c o l s   [ 1 8 ]   K - M e d o i d s+A S F O   +E - C E R P   C H   se l e c t i o n   v i a   K - me d o i d s  & A S F O ;   sh o r t e s t   p a t h   w i t h   E - C ER P   P D R :   1 0 0 %,   P L R :   0 . 5 %,   p o w e r :   1 . 9 7   mJ ,  t h r o u g h p u t :  0 . 9 9   M b p s,  l a t e n c y :   0 . 0 5   s,   a n d   N L :   5 9 0 8   c y c l e s   H i g h   P D R ,   l o w   l a t e n c y ,   b e t t e r   n e t w o r k   l i f e   Te st e d   u p   t o   1 0 0   n o d e s   o n l y     Te st   i n   l a r g e - sca l e   W S N s &  h e t e r o g e n e o u s  e n v i r o n m e n t s   [ 1 9 ]   F i r e f l y + S M O   b i o - i n sp i r e d   e n s e mb l e   N o n - c l u st e r i n g   R P   u si n g   h y b r i d   b i o - i n s p i r e d   o p t i m i z a t i o n   Li f e t i me   g a i n :   3 0 . 9 1 % ,   3 2 . 1 2 %,   1 2 . 4 %,   1 3 . 5 0 %  o v e r   b e e   c o l o n i e s ,   P S O ,   S F LA ,   a n d   G W O   S i g n i f i c a n t   l i f e s p a n   g a i n s  u n d e r   v a r i o u s   set t i n g s   La c k s  d e t a i l e d   e n e r g y   c o n su mp t i o n   b r e a k d o w n   A p p l y   t o   3 D / u n d e r w a t e r   se n so r   n e t w o r k s   [ 2 0 ]   H EC R A – mo d i f i e d   LEA C H   f o r   u n d e r w a t e r   W S N s   C H   se l e c t i o n   b a s e d   o n   R E  &   n o d e   d e g r e e ;   o p t i m i z e s  c l u st e r   c r e a t i o n   & t r a n smi ssi o n   I mp r o v e d   N L ,   p a c k e t   d e l i v e r y ,   a n d   R E  o v e r   LEA C H ,   EER B LC ,   a n d   EEC M R   R o b u st   i n   u n d e r w a t e r   c o mm u n i c a t i o n   F o c u se d   o n l y   o n   u n d e r w a t e r ;   n o   c r o ss - d o m a i n   v a l i d a t i o n   A d a p t   f o r   t e r r e st r i a l + u n d e r w a t e r   h y b r i d   W S N s   [ 2 1 ]   M o t h   F l a me + S S O   mu l t i - c r i t e r i a   c l u st e r i n g   B i o - i n sp i r e d   r o u t i n g ;   st a b i l i t y - f o c u se d   C H   sel e c t i o n ;   t h r o u g h p u t   &  d e l a y   o p t i m i z a t i o n   6 %  l o n g e r   N L,   1 8 . 6 %  l o w e r   e n e r g y   u sa g e   t h a n   e x i st i n g   m e t h o d s   S t a b l e   c l u s t e r s,   e x t e n d e d   l i f e   N o   f a u l t - t o l e r a n c e   mec h a n i sm   I n t e g r a t e   f a u l t   r e c o v e r y   m e t h o d s   [ 2 2 ]   LEA C H - K - mea n s   C H   se l e c t i o n   u si n g   K - mea n s   i n   LEA C H   Lo n g e r   N L,   r e d u c e d   EC   o v e r   st a n d a r d   LEA C H   S i mp l e   i n t e g r a t i o n   w i t h   LEA C H   O n l y   b a s i c   c l u st e r i n g ,   n o   r o u t i n g   o p t i m i z a t i o n   C o m b i n e   w i t h   e n e r g y - a w a r e   r o u t i n g   [ 1 0 ]   G M M + D N N   G M M   w i t h   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   EER   EC :   0 . 5 6 1   J;   a d a p t a b l e   t o   d i f f e r e n t   t o p o l o g i e s   H a n d l e s  d y n a m i c   W S N   t r a f f i c   p a t t e r n s   Li mi t e d   r e a l - w o r l d   t e st i n g   F i e l d   i m p l e me n t a t i o n   w i t h   I o T  d e v i c e s   [ 9 ]   G D EC A – g a u ssi a n   d i s t r i b u t i o n - b a s e d   e n e r g y   &  c l u st e r i n g   a l g o r i t h m   G M M   p a r a m e t e r   e st i mat i o n   f o r   C H   se l e c t i o n   & si n k   r o u t i n g   40 – 5 0 %  E C   r e d u c t i o n ,   mai n t a i n e d   a c t i v i t y   t i l l   si mu l a t i o n   e n d   En e r g y - e f f i c i e n t   si n k   r o u t i n g   Li mi t e d   t o   g a u ssi a n   d i s t r i b u t i o n   a ssu m p t i o n   A d a p t   f o r   n o n - g a u ssi a n   n o d e   d i s t r i b u t i o n s   [ 1 2 ]   EEH C H R   F C M +   e u c l i d e a n   d i s t a n c e + R E;   h i e r a r c h i c a l   r o u t i n g   w i t h   D C H   &  C C H   O u t p e r f o r m e d   F C M ,   R EH R ,   F F TH R ,   U C R A - G S O ,   C C A - G W O   i n   l i f e t i me  &  c o v e r a g e   R e d u c e d   c l u st e r i n g   r o u n d s,   i mp r o v e d   C H   sel e c t i o n   N o   e v a l u a t i o n   i n   mo b i l e   W S N s   Ex t e n d   t o   m o b i l e   a n d   l a r g e - sca l e   I o T  sy st e ms     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 8 6 4   I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   3 ,  No v em b er   2 0 2 5 :   785 - 809   788   2 . 1 .     Wirele s s   s ens o r  net wo r k s   wit h  o ptim iza t io n t ec hn iqu es   W an g   et  a l.   [ 1 6 ]   p r esen tin g   F QA,   a  clu s ter in g   an d   r o u tin g   t ec h n o lo g y   t h at  co m b in es  QA   an d   f u zz y   lo g ic  to   in cr ea s e  n etwo r k   s tab ilit y   wh ile  co n s u m in g   less   en er g y .   FIS  an d  QA   m eth o d s   ar e  u s ed   in   th is   h y b r id   m eth o d .   T h e   p r o to co l   u s es  FIS  to   ch o o s e  ap p r o p r iate  C Hs.  T h ey   em p lo y e d   QA   a p p r o ac h   to   d eter m i n e  a   r o u te  b etwe en   C Hs  an d   B S.  I n   o r d e r   to   ch o o s e  p r o s p ec tiv e  C Hs,  th ey   estab lis h ed   an   en er g y   th r esh o ld ,   wh ich   also   r ed u ce d   c o m p u tin g   tim e.   I n   c o n tr ast  to   p er io d ic  clu s ter in g ,   th ey   g r ea tly   d ec r ea s ed   co m p u tatio n   an d   c o s ts   b y   u tili zin g   a  g lo b al  a p p r o ac h   t o   n etwo r k   m ain ten an ce   v ia  o n - d em an d   r e - cl u s ter in g .   FQA  was  co m p ar ed   to   v ar io u s   alg o r ith m s ,   in clu d in g   FC - R B AT ,   FR N SEE R ,   OAF S - I MFO ,   an d   B OA - AC O,   u s in g   m etr ics  s u ch   as  en er g y   u s ag e,   liv e  n o d es,  n etw o r k   d u r ab ilit y ,   a n d   th r o u g h p u t.   Kad d i  et  a l.   [ 1 7 ]   p r o p o s es  th e  E OAM R C L   m eth o d   th at   s ee k s   to   o p tim ize  en e r g y   u s ag e   o f   W SNs   tak in g   in t o   ac co u n t  GW O  to   b r in g   im p r o v ed   o u tc o m es.  T h e  g r ee n   en e r g y   s o lu tio n s   o f   E OAM R C L   f o cu s   o n   p o wer   c o n s u m p tio n   o f   tr an s m is s io n ,   d esira b le  d u ty - c y cle   allo ca tio n   an d   p at h way s .   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   ad o p ts   h ier ar c h ical  n etwo r k   a r ch itectu r e  in   a d o p tio n   o f   a  c en tr alize d   s tr ateg y .   T h e  n etw o r k   p e r f o r m an ce   at  lar g e  is   en h an ce d   b ec a u s e  o f   t h e  in teg r atio n   as  it  r ed u ce s   th e   n etwo r k   c o llis io n s ,   en h an ce s   th e  ac cu r ac y   o f   th e   ch an n el  esti m atio n ,   an d   m in im izes  th e  en er g y   co n s u m p ti o n .   E OAM R C L   s co r ed   b etter   in   a  MA T L AB   ass es s m en t  th an   “CGA - GW O ”,   “DWEHC”,   an d   E E UC ”,   p r o to co ls ,   s p ec if ically   in   ter m s   o f   NL   an d   en er g y   co n s u m p tio n .   I n   c o n ju n ctio n   with   u p d ated   C SMA/C A  tec h n iq u e,   t h is   d em o n s tr ates  th a t  GW O  m ay   ass is t   o p tim ize  E E   an d   n etwo r k   p er f o r m an ce .   B ased   C h er ap p a  et  a l.   [ 1 8 ] ,   SNs   ar e  clu s ter ed   u s in g   th e  K - m ed o id s   ap p r o ac h   with   ASFO.  T h i s   s tu d y ' s   m ain   o b jectiv e  is   to   d eter m in e  b est  way   to   ch o o s e  C H  wh ile  lo wer in g   laten cy ,   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   n o d e  d is tan ce .   B ec au s e  o f   th ese  co n s tr ain ts ,   o p tim izin g   u tili za tio n   o f   en er g y   r eso u r ce s   is   o n e  o f   m o s t   cr u cial  p r o b lem s   in   W SNs .   I n   o r d er   to   co n tin u o u s ly   r ed u ce   n etwo r k   o v er h ea d ,   th e  s h o r test   p ath   is   f o u n d   u s in g   an   E - C E R P.  T h e  s u g g e s ted   m eth o d   p er f o r m e d   b etter   th an   th e  p r e v io u s   m eth o d s   in   ev alu atin g   e r r o r   esti m atio n s ,   p ac k et  d eliv er y   r atio s   ( PDR s ) ,   p ac k et  d elay s ,   t h r o u g h p u t,  p o wer   co n s u m p tio n ,   n etwo r k   life s p an ,   an d   p ac k et  lo s s   r ates.  T h e   q u ality - of - s er v ice  m e asu r es  y iel d ed   th e   f o llo win g   r esu lts :  PDR   ( 1 0 0 %)  o v er   1 0 0   n o d es,  PLR  ( 0 . 5 %),   p o wer   c o n s u m p tio n   ( 1 . 9 7   m J ) ,   th r o u g h p u t  ( 0 . 9 9   Mb p s ) ,   p ac k et  la ten cy   ( 0 . 0 5   s ) ,   a n d   n etwo r k   life s p an   ( 5 9 0 8   cy cles) .   Kr is h n an   et  a l.   [ 1 9 ]   o f f er s   a n   en s em b le  m eth o d   with   a   b io - i n s p ir ed   ap p r o ac h   th at  m ak es  u s e  o f   SMO  an d   f ir ef l y   alg o r ith m s   in s tead   o f   a  W SN  R P  b ased   o n   clu s ter in g .   T h e  r esu lts   s h o wed   t h at,   u n d e r   v ar i o u s   n etwo r k   s ettin g s ,   th e  av er ag e  life s p an   g ain s   wer e  ( 3 0 . 9 1 %,  3 2 . 1 2 %,  1 2 . 4 %,  an d   1 3 . 5 0 %),   r esp ec tiv ely ,   wh en   co n tr ar y   to   b ee   c o lo n ies,  PS O,   SF L A,   an d   GW O.     2 . 2 .     Clus t er ing   in  wire less   s ens o r  net wo rk s   Sh i  et  a l.   [ 2 0 ]   f o c u s in g   o n   th e   u n d er wate r   s en s o r   n etwo r k s ,   h av e  o f f e r ed   a  HE C R A  as  a   s o lu tio n   to   en er g y   lim itatio n s   an d   d ata  tr an s m is s io n   u n wav er in g   is s u es.  No t  o n ly   d o es  th e  p r o to c o l  i n co r p o r ate  RE   an d   no d e  d eg r ee   in to   C H  s elec tio n   p h ase  o f   t h e  class ic  L E AC H  p r o to co l,  b u t  it  also   p er f o r m s   o p tim izatio n s   th r o u g h o u t   th e  clu s ter   c r ea tio n   an d   d ata  tr a n s m is s io n   p h as es,  f o r   e x am p le,   wh en   c h o o s i n g   clu s ter s   to   j o in .   T h e  co u n t  o f   s u cc ess f u lly   d eli v er ed   p ac k ets,  r esi d u al  n o d e  e n er g y ,   an d   n etwo r k   life s p an   a r e  all  im p r o v ed   b y   HE C R A  co m p ar ed   to   cu ttin g - ed g e  m eth o d s   lik e   L E AC H,   E E R B L C ,   an d   E E C MR.  T h is   in cr ea s es  NL   an d   en s u r es e f f icien t d ata  tr a n s m is s io n .   Vellaic h am y   et  a l.   [ 2 1 ]   d elin ea tes   an   alg o r ith m ic   s o lu tio n   to   th e  o p tim u m   b io - in s p ir e d   r o u tin g   a n d   m u lti - cr iter ia  clu s ter in g   wh ich   is   ca p ab le   o f   ex ten d in g   th e  li f e  o f   n etwo r k s ,   en a b les  W SN - b ased   ap p licatio n s   to   h av e  lo n g e r   life tim es,  an d   ca u s es  clu s ter s   to   b e  m o r e  s tab le.   C lu s ter in g   as  an   ef f ec ti v e  m eth o d   o f   d ata   ag g r eg atio n   en h an ce s   lo n g ev it y   b y   cr ea tin g   g r o u p s .   Mu lti - cr iter ia  clu s ter in g   is   u s ed   in   s ele ctin g   th e   b est  C H.   On ce   an   ad eq u ate  C H  h as  b ee n   s elec ted ,   a  co m b in e d   tech n i q u e  th at  h as  b o t h   m o th   f lam e  an d   SS O  ap p r o ac h   is   u s ed   to   m ea s u r e   n etwo r k   s t ab ilit y   to   d ef in e   m o s t  a p p r o p r i ate  d ata  tr a n s m is s io n   ch an n el  th at  ca n   b e   u s ed   b y   a  C H,   with in   a  s in k .   T h e y   a n a ly ze   th e  s u g g ested   tech n iq u e   b ased   o n   th e   p ast  m et h o d s   c o m p ar in g   th em   in   d u r atio n ,   “e n er g y   u s ag e” ,   “t h r o u g h p u t”,   “late n cy ” ,   an d   “ en d - to - en d   d elay ”.   I n   co n tr ar y   to   m o d er n   d ay   r o u tin g   tech n iq u es,  th e  n etwo r k   ca n   la s t 6 %   lo n g er   an d   less   1 8 . 6 %   i n   en er g y   co n s u m p tio n .   B h ih   et  a l.   [ 2 2 ]   d u e  to   en er g y   c o n s tr ain ts ,   th e   d ep lo y m en t  o f   W SNs   r eq u ir ed   s o p h is ticated   tech n iq u es to   in cr ea s e  th e  NL .   A  n o v el  clu s ter in g - b ased   r o u t in g   m eth o d   n am e d   L E AC H  h as b ee n   p r o p o s ed   to   s o lv e  th is   p r o b lem .   T h e  K - m ea n s   clu s ter in g   ap p r o ac h   is   em p lo y ed   b y   L E AC H - K - m e a n s   to   ch o o s e  b est   clu s ter   lead er s .   L E AC H  an d   L E AC H - K - m ea n s   clu s ter in g   t ec h n iq u es  h av e   b ee n   co n tr asted .   T h e  s im u latio n   f in d in g s   s h o w  t h at  th e  L E AC H - K - m ea n s   p r o t o co l  m a y   in c r ea s e  a  n etwo r k ' s   life s p an   an d   r ed u ce   its   en er g y   u s e.     2 . 3 .     M et a heuris t ic  a nd   m a c hin e  lea rning   a pp ro a ches i n  wire less   s ens o r  net wo rk   o ptim iza t io n   W u   et  a l.   [ 1 0 ]   u tili ze   th e   p o wer   o f   a  DNN  an d   a   GM M.   T h is   p a p er   p r esen ts   a  n ew  a p p r o ac h   to   ac h iev in g   E E R   in   W SN.  T r ad itio n al  r o u tin g   s y s tem s   s o m etim es  clash   wh en   f ac ed   with   d y n am ic  n etwo r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4 8 6 4       C lu s ter in g   w ith   h iera r ch ica l ro u tin g   ( GMMC HR ) :   a   n ew g a u s s ia n   mixtu r e  mo d el  fo r   …   ( N ee tu   S ika r w a r )   789   p r o b lem s ,   lead i n g   to   u n s u s tain ab le  E C .   T h e  GM M+ DNN  i s   a  lo n g - last in g   a n d   s u cc ess f u l  E E R   ap p r o ac h   in   a   wid e  v ar iety   o f   W SN  s ettin g s ;  it  ca n   ac clim atize   t o   v ar io u s   n etwo r k   t o p o lo g ies  an d   tr af f ic   p atter n s .   A   r ec en t   p r o g r ess   ap p r o ac h   is   tr an s ce n d e d   b y   GM M+ DNN  with   an   E C   o f   0 . 5 6 1   J .   Ho jjatin ia  et  a l.   [ 9 ]   s u g g est  th e  cr ea tiv e  m eth o d   k n o w n   as  G DE C A,   wh ich   wo r k s   u n d er   th e  p r ac tical  p r em is e  th at  n o d e  d is tr ib u tio n s   ar e  Gau s s ian   d is tr ib u tio n   m ix es.  B ec au s e  o f   th is ,   GDE C A  f in d s   t h e  GM M   p ar am eter s   an d   f its   it  to   t h e  n o d es  u s in g   a   d is tr ib u tio n   esti m atio n   m eth o d   b o r r o wed   f r o m   ML .   T h e  co m p u te d   p ar am eter s   ar e  s u b s eq u e n tly   u tili s ed   b y   C H  in   its   s elec tio n   p o licy .   Als o ,   th e  r o u tin g   o f   s in k s   is   d ef in ed   b y   th e   d is tr ib u tio n   o f   n o d es.  E n e r g y   u s ag e  was  f o u n d   to   h a v e  d ec r e ased   b y   ar o u n d   4 0 - 5 0 %.  An o th er   c o n s eq u en ce   o f   GDE C A  is   th at  it  m ain tain s   n etwo r k   ac tiv ity   u n til  th e  s im u l atio n   ter m in ates.  T h e  o u tco m es  d em o n s tr ate  th at   th is   ap p r o ac h   is   s u p er i o r   f o r   s in k   r o u te  ca lcu latio n s   an d   th a t  s to ch asti c  ch an g es  to   th e  n u m b er   o f   s in k s   r aise   p o wer   co n s u m p tio n .   Acc o r d in g   to   Pan ch al   an d   Sin g h   [ 1 2 ] ,  E E HC HR   is   a  n o v el  clu s ter in g   tech n i q u e  th at   in tr o d u ce   in   W SN  to   in cr ea s e  NL .   E u clid e an   d is tan ce   p ar am eter ,   f u zz y   C - m ea n s   ( FC M)   ap p r o ac h ,   lo c atio n   o f   BS ,   an d   R E   o f   n o d es  a r e  all   u t ilized   in   th is   in n o v ativ e   ad ap ti v e  an d   h y b r id   cl u s ter in g   s ch em e ,   wh ic h   aim s   to   m in im is e   n o d e' s   en er g y   u tili za tio n .   T h is   r ed u ce s   th e  n etwo r k ' s   en er g y   u s ag e  b ec au s e  th e  clu s ter in g   is   o n ly   d o n e  in   a   f ew  r o u n d s .   T h e  e n er g y - ef f ici en t   FF   is   u s ed   to   ch o o s e  all  o f   th e  C Hs;   it  am elio r ates  C H  s elec tio n   p r o ce s s   b y   ad ju s tin g   to   n o d es'   r em ain in g   en er g y .   T h e   p o s tu latio n   o f   d ir ec t  C H   ( DC H )   an d   ce n tr al   C H   ( CCH ) ,   wh ich   ar e  ch o s en   b ased   o n   v a r io u s   f itn ess   f ac to r s   an d   s er v e  as  r elay s   f o r   a  s m all  am o u n t   o f   o t h er   C Hs,  ar e  als o   in tr o d u ce d   as  p ar t  o f   th eir   h i er ar ch ical  p ac k et  r o u tin g   m et h o d   f o r   th e  n etwo r k ' s   EE .   E E HC H R ' s   s im u latio n   f in d in g s   d em o n s tr ated   th at,   in   co m p ar is o n   to   o t h er   s im ilar   c u r r en t  al g o r ith m s ,   s u c h   as  FC M,   R E HR ,   FF T H R ,   UC R A - GSO,   an d   C C A - G W O ,   it in cr ea s es NL ,   co v er a g e ,   an d   EE .     2 . 4 .     Resea rc h  g a ps   Desp ite   s u b s tan tial   p r o g r ess   i n   clu s ter in g   an d   r o u tin g   p r o to co ls   f o r   W SN s ,   s ev er al  cr itica l  r esear ch   g ap s   r em ain   th at  lim it th e  e f f i cien cy ,   ad a p tab ilit y ,   an d   r ea l - wo r ld   d ep l o y m en t  o f   c u r r en t  m o d els:   -   L im ited   ad ap tab ilit y   to   d y n a m ic  to p o lo g ies :  m an y   m o d els,  s u ch   as  L E AC H - K - m ea n s   an d   E OAM R C L   ass u m e  s tatic  to p o lo g ies  an d   c en tr alize d   co n tr o l.  T h is   r estric ts   th eir   u s ab ilit y   in   en v ir o n m e n ts   wh er e  n o d e  m o b ilit y   o r   t o p o lo g y   v ar iatio n   is   co m m o n ,   s u c h   as m ilit ar y   o r   d is aster - r esp o n s e  s ce n ar io s .   -   I n ad eq u ate  s u p p o r t  f o r   h eter o g en eity   a n d   s ca lab ilit y :  p r o t o co ls   lik e  an d   o f f er   h ig h   p er f o r m an ce   u n d er   h o m o g en eo u s   o r   s m all - s ca l e  n etwo r k   ass u m p tio n s .   Ho wev er ,   th ey   lack   r o b u s t  ev alu atio n   o n   h eter o g en e o u s   n o d es  o r   lar g e - s ca le  d ep lo y m en ts ,   wh e r e  c o m m u n icatio n   r a n g es,  e n er g y   ca p ac ities ,   an d   r o les m ay   v ar y   s ig n if ican tly .   -   I n s u f f icien t  r ea l - tim e  r e - clu s ter in g   m ec h a n is m s :  p er io d ic  o r   s tatic  clu s ter in g ,   as  u s ed   in   tr ad itio n al  m o d els  ( e. g . ,   L E AC H  an d   HE E D) ,   lead s   to   u n n ec ess ar y   en er g y   o v er h ea d .   Alth o u g h   FQA  [ 1 6 ]   in tr o d u ce s   o n - d em an d   r e - clu s ter in g ,   m o s t  p r o to co ls   s till   lack   ef f icien t  r e - c lu s ter in g   s tr ateg ies  th at  a d ap t  b ased   o n   r ea l - tim e  en er g y   a n d   to p o lo g y   m et r ics.   -   Ov er lo o k e d   tr ad e - o f f   b etwe e n   co m p lex ity   a n d   ef f icien cy :  tech n iq u es  in teg r atin g   ad v a n c ed   in tellig en ce ,   lik e  GM M+ DNN  o r   GDE C A  s h o w  s tr o n g   p er f o r m an ce   b u t  o f ten   in c u r   s ig n if ican t   co m p u t atio n al,   m ak in g   th em   less   f ea s ib le  f o r   r eso u r ce - co n s tr ain ed   SNs   with o u t lig h t weig h t a lter n ativ es.   -   L im ited   co n s id er atio n   o f   s ec u r ity   an d   f au lt  to ler a n ce :  f ew  e x is tin g   m o d els  ad d r ess   s ec u r ity   th r ea ts   o r   f au lt  to ler an ce   in   h o s tile e n v ir o n m e n ts .   W h ile  en er g y   an d   life s p an   ar e  well - s tu d ied ,   th e  r esil ien ce   o f   th e  r o u tin g   m ec h an is m   u n d er   n o d e  f ailu r e s ,   d ata  tam p er in g ,   o r   e n er g y   at tack s   is   lar g ely   u n ad d r ess ed .   -   Ap p licatio n - s p ec if ic  g a p s   ( e . g . ,   u n d er wate r   o r   h ar s h   e n v ir o n m en ts ) :  p r o to co ls   s u c h   as  HE C R A   d em o n s tr ate  th e   p r o m is e  in   th e  u n d er wate r   W SNs ,   th o u g h .   M o s t  o f   th e  p r o to c o ls   a r e  o p tim ized   to   ter r estrial  W SN s ,   wh ich   ca n n o t  b e  g e n er alize d   to   o th er   s ce n ar io s   s u ch   a s   u n d er wate r ,   ae r ial,   o r   s m ar t   cities.   I n   o r d er   to   ad d r ess   a  cu r r en t  is s u e  an d   ad d r ess   th e  d is co v e r ed   r esear ch   g ap s   i n   W SNs ,   th e  o f f er ed   GM MCH R   m eth o d o lo g y   p r o p o s es  a  n u m b er   o f   n o v elt ies.  T h r o u g h   h ier a r ch ical  r o u tin g ,   it  in cr ea s es   s ca lab ilit y ,   lo wer s   co m m u n ica tio n   o v er h ea d ,   a n d   b o o s ts   n etwo r k   e f f icien c y   in   lar g e - s ca le  s ettin g s .   An   FF   th at  b alan ce s   n o d e  d is tan ce   an d   RE   is   u s ed   to   o p tim is e  en er g y   u s ag e,   p r o d u cin g   h o m o g e n o u s   clu s ter s   an d   a  lo n g er   NL .   Prio r   i n ef f icien cie s   ar e  elim in ated   b y   th e   h ier ar ch ical  r o u tin g   with   ce n tr al   an d   d esig n ate d   clu s ter   h ea d s ,   wh ich   am o r tize  r o u tin g   laten cy   an d   r ed u n d a n cy .   Fu r th er m o r e ,   b y   d y n am ically   m o d if y in g   clu s ter in g   r o u n d s   in   r esp o n s e  to   e n er g y   av ailab ilit y ,   th e  m eth o d   l o wer s   h ig h   en e r g y   co s ts   ass o ciate d   with   f r e q u en t   r e - clu s ter in g   an d   g u ar a n tees u s ef u ln ess   in   r ea l - wo r ld   s itu atio n s .       3.   M E T H O D   T o   en h an ce   NL   in   W SNs ,   th is   s tu d y   p r o p o s es  th e  GM MCHR   tech n iq u e,   wh ich   o p tim izes  n o d e  en er g y   u tili za tio n   b ased   o n   RE .   T h e   m eth o d o lo g y   b eg in s   with   n etwo r k   in itializatio n   in   MA T L AB   R 2 0 2 1 a,   wh er e  SNs   ar e  r an d o m l y   d ep l o y ed   in   two   s ce n ar io s :  a  1 0 0 ×1 0 0   m ²   ar ea   with   1 0 0   n o d es   an d   a  2 0 0 ×2 0 0   m ²  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 8 6 4   I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   3 ,  No v em b er   2 0 2 5 :   785 - 809   790   ar ea   with   2 0 0   n o d es.  T h e  s in k   n o d e  ( BS )   is   lo ca ted   at  ( 1 5 0 ,   1 0 0 )   f o r   s ce n ar io   1   an d   a t  ( 0 ,   0 )   f o r   s ce n ar io   2 .   Af ter   d ep l o y m en t,   th e   n etwo r k   is   f u r th er   s ep ar ated   i n to   NC   an d   FC   d ep en d in g   o n   d is tan c e  lev el  am id s t  ea c h   n o d e  an d   b ase  s tatio n   ( d n 2 B S).   I t w o u ld   th en   co m p u te  n u m b er   o f   o p tim al  clu s ter s   in   th e  f ar   r eg io n   ( FC o p t)   to   in p u t  b alan ce d   e n er g y   d is tr ib u tio n .   I n   ca s e  o f   NC ,  RE   b as ed   an d   d is tan ce - b ased   f itn ess   f u n ctio n   ( FDC H)   is   u s ed   to   s elec t  DC H.   B y   m ea n s   o f   an   E GM M  FC   ar e  co n s tr u cted ,   an d   ea ch   o f   th em   is   p r o v is io n e d   with   a  C C H.   T h e  d ata  tr an s m is s io n   i s   also   h ier ar ch ical  wh er e  d ata  is   d ir ec tly   tr an s m itted   b y   n o d e s   n ea r   BS ,   an d   NC   n o d es  ar e   ac co u n tab le  t o   d is s em in ate  d ata  t o   th eir   DC H,   an d   FC   n o d es  also   r elay   t h e  d ata   t o   th eir   C Hs,  wh ich   th en   tak es  ag g r eg ate  d ata  eit h er   to   th eir   C C H  o r   DC H  b ased   o n   wh er e  th ey   ar e  clo s est  to .   Fin ally ,   all   co ll ec ted   d ata   is   tr an s m itted   to   BS ,   co m p letin g   an   en e r g y - e f f icien t  m u lti - h o p   c o m m u n icatio n   c y cle.   T o   ass ess   p o ten tiality   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d ,   s ev er al  k e y   m etr ics  ar e  em p lo y ed ,   in clu d in g   f ir s t   n o d e   d ea d   ( FND ) ,  HND,   last   n o d e  d ea d   ( L ND ) ,  co v er ag e  r atio   ( C R ) ,   an d   to t al  en er g y   co n s u m p tio n ,   wh ic h   co llectiv ely   ass ess   th e  m o d el' s   ef f icien cy   in   ex t en d in g   n etwo r k   life s p an ,   m ai n tain in g   c o v er a g e,   an d   r e d u c in g   en e r g y   u s ag e.   Fig u r e  1   illu s tr ate   f lo wch ar t  o f   p r o p o s ed   GM MCHR   m o d el .           Fig u r e  1 .   Flo wch ar t  o f   p r o p o s ed   GM MCHR   m o d el       3 . 1 .     G a us s ia n m ix t ure  m o de l   T h e  GM M  p r o b a b il it y   m o d e l  u s es  am al g a m at io n   o f   G au s s i an s .   I t  e m e r g es  to   b e  Ga u s s i a n   f u n c ti o n   m o d el,   w h i ch   is   c lo s e r   t o   t h e   n at u r al   d is t r i b u ti o n   an d   e asi er   t o   wo r k   wit h   te c h n ica ll y .   T h is   s t u d y   em p l o y s   GM M,   al th o u g h   t h e r e  a r e  alt er n a ti v e  m e th o d s ,   i n cl u d i n g   c lu s t er s   wit h   Ga u s s ia n   d is tr ib u tio n s ,   t o   p r o d u c e  a   Gau s s ia n   d is t r i b u ti o n   i f   t h e   i n i tial  d is tr ib u t io n   was n ' t  o n e   [ 9 ] .   " N o r m a l   d is t r i b u ti o n s "  o r   " b e ll  c u r v es"  ar e  o t h e r   n a m es   f o r   u n i v a r i ate   G au s s ia n   d is t r i b u ti o n s ,   w h e n   t h e   o u t c o m e  is   t h e   a v e r ag e  o f   s ev e r al   o cc u r r en ce s   i n   ( 1 ) .     ( | , ) =   1 √ 2  2 ( − ) 2 2 2   ( 1 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4 8 6 4       C lu s ter in g   w ith   h iera r ch ica l ro u tin g   ( GMMC HR ) :   a   n ew g a u s s ia n   mixtu r e  mo d el  fo r   …   ( N ee tu   S ika r w a r )   791   G  is   Gau s s ian   f u n ctio n ,   wh e r e  v ar ian ce   is   r ep r esen ted   b y   σ ^2   an d   m ea n   b y   μ .   W h en   v o lu n teer in g   with   a  Gau s s ian   d i s tr ib u tio n   th at  is   u n iv ar iate,   th is   eq u atio n   d eter m in es  th e  h ig h est  ch a n ce   o f   a  d ev iatio n ,   wh ich   is   s h o wn   b y   v ar ian ce   ( σ ^2 ) .   I n   co n tr ast,  th e  m ea n   ( μ )   r ep r esen ts   th e  h ig h est  lik elih o o d .   I f   th e  Gau s s ian   d is tr ib u tio n   was m u ltiv ar iab le,   two   o r   m o r e  v ar iab les we r e  ad d ed   to   th e  u n iv ar iate  n o r m al  d is tr ib u tio n   [ 2 3 ] .   A   m ea n   v ec to r   an d   a   co v a r ian ce   m atr ix   m u s t u n d er g o   at  least o n e  p ar am eter is atio n ,   w h ich   is   estab lis h ed   b y   ( 2 ) :     ( | , ) =   1 √ ( 2 | | ) [ = 1 2 ( − ) 1 ( − ) ]   ( 2 )     T h e  m ea n   ( µ)   r e f lects  th e  lar g est  p r o b ab ilit y ,   wh ile  Σ   r ep r esen ts   co v ar ian ce   ac r o s s   d if f er en t   Gau s s ian   d is tr ib u tio n   f ield s ,   wh ich   m ay   b e  ca lcu lated   u s in g   ( 3 ) :        ( | , ) =   1 √ 2 | | =   − 1 2  ( 2 ) − 1 2  | | − 1 2 ( − ) − 1 ( − )   ( 3 )     B ec au s e  o n ly   s in g le  Gau s s ian   d is tr ib u tio n   is   p o s s ib le,   d esig n er s   ca n   s et  d er iv ativ e  o f   ln   p ( x | )   to   0   an d   u s e  ( 4 )   to   ( 7 ) .      ( | , )  = 0   ( 4 )      ( | , )  = 0   ( 5 )     So lv e  d ir ec tly   f o r   µ  an d   ∑.     = 1 ( ∑ = 1 )   ( 6 )     = 1 ∑ ( − ) ( − ) = 1   (7 )     Key   ad v an ta g es o f   GM Ms in   W SN c lu s ter in g :   -   E llip tical  clu s ter   m o d elin g   v ia   co v ar ian ce   m atr ices o f f er s   f le x ib ilit y   b ey o n d   is o tr o p ic  clu s ter s .   -   So f t a s s ig n m en ts   u s in g   p o s ter i o r   p r o b ab ilit ies allo w  n u an ce d   clu s ter   m em b er s h ip .   -   Mo d el  s elec tio n   cr iter ia  lik e  B I C   f ac ilit ate  p r in cip led   d eter m in atio n   o f   G.   T h is   p r o b ab ilis tic  f r am ewo r k   is   cr itical  f o r   d y n am ic  W SN  d ata   d is tr ib u tio n s ,   allo win g   m o r e  a d ap tiv e   an d   ac cu r ate  clu s ter in g   th a n   h ar d   t h r esh o ld   m et h o d s .     3 . 2 .     E nh a nce  g a us s ia n m ix t ure  m o del   Usi n g   th e  id ea   o f   r o tatin g   C H  s elec tio n   in   L E AC H  alg o r ith m ,   n o d es'   R E ,   an d   th eir   d is tan ce   f r o m   B S   ( d _ n 2 B S),   a  n o v el   p liab le  an d   h y b r i d   clu s ter in g   tec h n iq u e   f o r   W SN  h as  b ee n   cr ea ted   b y   i n teg r atin g   a   GM M  ap p r o ac h .   NL   an d   m o r e  ef f ec tiv e  u tili s atio n   o f   n o d es'   en er g y   s h o u l d   r esu lt  f r o m   th is .   T h e  p u r p o s e  o f   th is   ac tio n   was  to   r aise  th e  NL .   B e ca u s e  o f   th e  lin k s   b etwe en   n o d es  an d   th e  B S,  th e   ce n tr alize d   clu s ter in g   o f   ea ch   r o u n d   allo ws  f o r   ex ce s s iv e  en er g y   u s ag e.   B y   u s in g   ad a p tiv e  clu s ter in g ,   wh ich   d y n a m ic ally   am o r t izes  th e   q u an tity   o f   clu s ter in g   r o u n d s ,   th ey   wer e  ab le  to   elim in ate  th is   u n n ec ess ar y   en er g y   u s ag e .   Hy b r id   clu s ter in g   r ed u ce s   s tr ess   o n   th e   C Hs  an d   b alan ce s   en er g y   c o n s u m p tio n   o f   n etwo r k .   As  a  r esu lt,  th is   h y b r id   a n d   a d ap tiv e   clu s ter in g   tech n iq u e   h elp s   to   r ed u ce   d is p en s ab le  u s e  o f   n etwo r k   en er g y .   Fo llo win g   th e   co n clu s io n   o f   th is   p r o ce d u r e,   all   C Hs  ar e  ch o s e n   u s in g   s u g g ested   FFs ,   wh ich   ar e  ad a p tiv ely   u p d ate d   b ase d   o n   th e  r em ain in g   C M  en er g y   as e ac h   C M' s   en er g y   co n s tan tly   l o wer s   d u e  to   in f o r m atio n   ex ch a n g e  wit h   its   d esti n atio n .   T h e  id ea   o f   DC H  an d   C C H  was  d escr ib ed   i n   th is   s ec tio n   to   en h a n ce   i n ter - clu s ter   c o m m u n icatio n .   T h e  n ew  h ier a r ch ical  p ac k et  r o u tin g   tech n iq u e   b ein g   s u g g e s ted   is   b ased   o n   a  n o d e' s   r elativ e  d is tan ce   ( E . d . )   f r o m   its   C C ,   B S,  an d   RE .   W h ile  p ac k et  r o u tin g   an d   C H  s elec tio n   ar e  d o n e  in   ea ch   r o u n d   in   a  d is p er s ed   m an n er ,   th e  cl u s ter in g   p o r tio n   o f   t h e  GM MCHR   p r o ce s s   is   o n ly   ca r r ied   o u t  ce n tr ally   i n   a   f ew  r o u n d s .   T h r ee   s tag es  co m p r is e  a  p r o p o s ed   wo r k ' s   o p er atio n :  h ier ar ch ica l  p ac k et  r o u tin g   tech n i q u e,   e n er g y - ef f icien t  C H  s elec tio n ,   an d   ad a p tiv e  an d   h y b r id   clu s ter in g .     3 . 2 . 1 .   Ada ptiv e  a nd   hy brid clus t er ing   W h en   all  n o d es  en g ag e  in   s u b s tan tial  en er g y   co n s u m p tio n   a n d   in ter ac tio n   with   th e  B S  s u b s eq u en t  to   n o d e  d ep lo y m en t,   a  clu s ter in g   p r o ce s s   is   in itiated .   C o n s eq u e n tly ,   th e   clu s ter in g   p r o ce s s   is   ca r r ied   o u t  in   ju s t  a  f ew  r o u n d s   in   a n   a d ap tiv e   wa y   to   d ec r ea s e   th is   ex ce s s iv e  e n er g y   u s e  [ 2 4 ] .   I t  was  also   en d o r s ed   t h at  L E AC H  ap p r o ac h   in v o lv ed   in v en itv e  p ar am eter ,   R clu s t,  f o r   a d ap tiv e  clu s ter in g   th at  co n s id er es  b o t h   co u n t  o f   ND  in   a   n etwo r k   an d   n o tio n   o f   r o tatio n - b ased   C H  s elec tio n   ( r   m o d ( 1 /p ) ) .   In   ( 8 )   m ay   b e  u s ed   to   ca lcu late  th is   as  a  d ec lar atio n   f o r   R clu s t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 8 6 4   I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   3 ,  No v em b er   2 0 2 5 :   785 - 809   792    . =   {     1 ,                                                           = 1 1 , ( ) > 0    (  ( 1 ) ) =   0 0 ,                                            ℎ    ( 8 )     wh er e  th e   cu r r e n t  s im u latio n   r o u n d   is   R   an d   th e  v ar iab le   p   is   u tili ze d   to   p r o m o te  ci r cu lar   cl u s ter in g .   T h e  m o s t  am o u n t  o f   cy cles th at  co n s er v e  n etwo r k   e n er g y   is   eq u al  to   p =0 . 0 5 .     3 . 2 . 2 .   E nerg y - ef f icient   clus t er   hea d   s elec t io n   Usi n g   2  ,     &    ( o p tim al  d is tan ce   f o r    )   all  n o d es  ar e  d iv id ed   in to   two   g r o u p s   in   h y b r id   clu s ter in g :     an d   .   T h e  s u m   o f      an d     is   eq u al  to   ag g r eg ate  am o u n t  o f   clu s ter s .   Her e,    = p N   is   g r ea test   q u an tity   o f   n o d es  th at  m ay   b e  a   p a r t  o f    .   I t  is   d eter m in ed   b y   th e  i d ea l  v alu e   o f   p   ( p er ce n tag e   o f   ag g r eg ate   n o d es  ( ) )   wh ich   w ill  b e  s cr u n tin ize   u s in g   p er f o r m an ce   m ea s u r es,  s u c h   as  th e   n etwo r k ' s   lo n g ev ity   an d   en er g y   u s e.   T h o s e  n o d es   wh i ch   s atis f y   o n   2  ≤   ,   wo u ld   b e  p lace d   in   a  s in g le   clu s ter   ca ll ed    .  Her e,      d ep en d s   u p o n    ℎ   &   ,   an d   ca n   b e  co m p u ted   as ( 9 ) :     = { 2  ℎ ,       2  ℎ ≤ ℎ ℎ ,                    ℎ    ( 9 )     h er e ,  2  ℎ   is   E . d .   am id s t  B S  an d    ℎ   n o d e  ( f a r th er m o s t  n o d e  f r o m   B S  with in      lim it).   All  s u c h   n o d es   th at  d o   n o t  s atis f y   2  ≤   ,   ar e  d is tr ib u ted   in t o   an   o p tim u m   n u m b er   o f   FC s   (  )   u s in g   th e   E GM M  tech n iq u e  [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   Her e,   t h e  ex p r ess io n   f o r      is   p r ed icate d   o n   t h e  id ea l  n u m b er   o f   clu s te r s   as  d etailed   in   [ 2 7 ] ,   an d   is   co m p u te d   as ( 1 0 ) :      = √ ′ 2 √   ( 2 )   ( 1 0 )     wh er e,   ′ =     −      is   co u n t  o f   ali v e  n o d e s     o m itti n g      n o d es,      is   ag g r eg ate  q u an tity   aliv e   n o d es  o f   n etwo r k ,      s tip u lates  co u n t  o f   C Ms  in   a    ,  ∗   s ig n if ies  s en s in g   r eg i o n ,   a n d      s ti p u lates  av er ag e  E . d .   am id s t D C H  an d   r em n an t n etwo r k   C Hs th at  h av e   b ee n   em p lo y ed   f o r   co n v ey in g   ab o v e   .   a.   DC H  s elec tio n   A  NC ,   C H  th at  s en d s   an d   r ec eiv es  p ac k ets  s tr aig h t  f r o m   BS   is   r ef er r ed   to   as  a  DC H.   T h e  d is tin ctio n   d _ C M2 B S  b etwe en   B S  an d   C M  s h o u ld   b e  co n s id er e d   b e f o r e  ch o o s in g   it.  Fo r   DC H  s elec tio n ,   th ey   h a v e   th er ef o r e  p r o p o s ed   a  n ew  f itn ess   f u n ctio n   ( )   th at  is   d ep en d en t  o n   R E   (   )   o f   C Ms  as  well  a s   th eir    2  .   T h e  f o llo win g   f o r m u la  is   u s ed   in   NC   to   d eter m in e  ea ch   C M' s   f itn es s   v alu e;  th e  C M  with   h ig h est   f itn ess   v alu e  is   r ef er r ed   t o   as DCH a n d   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 1 ) :      =   . 1 + ( 1 − ) . 2   ( 1 1 )     I n   s u ch   a  s ce n ar io ,   1   r e p r ese n ts   RE   co m p ar ed   to   t h e  o r ig i n al  en er g y   r atio   o f   a  C M  ( 1=  /  ) ,   & 2   is   p r o p o r tio n   o f   r elativ e  E . d .   a m id s t  B S  an d   C M  ( 2 = (  ℎ−  2  )/  ℎ ) .   T h e  FD C H ' s   p ar am eter   is   eq u al  to   r elian ce   o n   d is tan ce   an d   en er g y   is   in itially   d eter m i n ed   at  a  v al u e.   B ec au s e  co n s tan t  co m m u n icatio n   with   th e  C H  ca u s es  ea c h   C M  to   p er p etu ally   lo s e  en er g y   o f        0 . 5   [ 2 8 ] .   Valu e    s hou l d   b e  m o d if ied   af ter   ea ch   r o u n d   b ased   o n   C Ms'      an d   th r esh o ld   en er g y   f o r   (  ℎ )   C H  s elec tio n   in   a   s p e cif ic  clu s ter   s in ce   co n tin u o u s   in ter ac tio n   with   t h e  C H  lead s   ea ch   C M  to   co n tin u o u s ly   l o s e  en er g y .   He r e,    ℎ =  ,   an d   it  is   d iv id ed   i n to   4   s ec tio n s   =0 . 8 0 ,   0 . 6 0 ,   0 . 4 0 ,   an d   0 . 2 0   d ep e n d in g   o n   ea c h   clu s ter .   In   ( 1 2 )   m ay   also   b e   u s ed   to   ca lcu late  th e  eq u atio n   f o r   .     =   {         0 . 5 (  ≥   0 . 80 ∗ ) 0 . 6 (  ≥   0 . 60 ∗ ) 0 . 7 (  ≥   0 . 40 ∗ ) 0 . 8 (  ≥   0 . 20 ∗ ) 0 . 9                                     (  ℎ  )   ( 1 2 )     Her e,      is   lo west     am id s t  C Ms in   th at  clu s ter ,   wh ich   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 3 ) ,      = {  { 1 , 2 . . . . .  } { } ,   { 1 , 2 . . . . .  } { } ,    ( 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4 8 6 4       C lu s ter in g   w ith   h iera r ch ica l ro u tin g   ( GMMC HR ) :   a   n ew g a u s s ia n   mixtu r e  mo d el  fo r   …   ( N ee tu   S ika r w a r )   793   wh er e     s tip u lates n o .   o f   C Ms in   an y     clu s ter s .   b.   C H  s elec tio n   in   FC s   Giv en   th at  e v er y   C H  is   p er s is ten t  co n tact  u tili s in g   its   GM M  an d   C Ms  ap p r o ac h   ef f ec tu ates  m o r e  C Ms  n ea r er   th e  ce n tr o id   o f   th e  clu s ter ,   a  clu s ter   ce n tr o i d   n ea r   C H  will  en s u r e  h ig h - q u ality   E r es.  As  a  co n s eq u en ce   o f   th is ,   it  m o d if ied   th e  FF   o f   th e  GM M   m eth o d   with in   th e  co n tex t  o f   th e  d is tan ce   p ar am eter   f o r   th e   p u r p o s e  o f   s elec tin g   C Hs  in   FC   clu s ter s .   B o th    &   d is tan ce   ar e  u tili ze d   in   th e  p r o c ess   o f   cr ea tin g   FF .   u tili zin g     ,   ev er y   C M  in   an y   o f   th e   C Hs  is   ab le  to   attain   its   f itn ess   v alu e,   an d   th e  C H  th at  was   ac h iev ed   was  th e  C M  th at  h a d   th e   g r ea test   d eg r ee   o f   f itn ess .   W h en   C Ms  ar e  y o n d er   f r o m   th eir   ce n tr o i d   an d   th e  C M  with   th e   h i g h est  l ev el  o f   f itn ess      was  its   C H.   I f   C Ms  ar e  y o n d er   f r o m   t h eir   ce n tr o id     (  2 >   )   th eir       co n s id er   b o th   e n er g y   a n d   d is tan ce   p ar a m eter s .   Ho wev er ,   wh en   t h e  C Ms  ar e  clo s er   to   th eir   ce n tr o id ,   th eir       is   o n ly   d ep en d en t  o n   en e r g y   p ar am eter s ,   an d   it  ca n   b e  ex p r ess ed   as  ( 1 4 ) ,   w h ich   m ay   b e  ca lcu lated   as   ( 1 4 ) :       =   {  1 + ( 1 − ) 3 ,     (  2 >   ) 1  ℎ    ( 1 4 )     I n   th is   in s tan ce ,   3   r e p r esen t ed   in   r elatio n   t o   ce n tr o id ' s   r elativ e  E . d .   o f   C M;  th e  ex p r ess io n   also   s ee m s   to   co m p u te  as ( 1 5 )   to   ( 1 7 ) :     3 =   (   −  2 ) /     ( 1 5 )       =    ∑ . . (  , ) = 1       ( 1 6 )       =   1 +   { 1 , 2 . . . . .  { . . (  , }   ( 1 7 )     Alg o r ith m   1 .   E n er g y - ef f icien t  C H  s elec tio n   Step 1:   for DCH Selection, do   Step 2:   Update the value of    using (12)  and   (13)    Step 3:   for     do   Step 4:   CM obtains its      value using   (11)   Step 5:   End   Step 6:   The CM is having highest      called DCH    Step 7:   End   Step 8:   for CH Selection in FCs, do   Step 9:   Update the value of    using (12)  and   (13)   Step 10:   for     do   Step 11:   CM obtains its      value using (14)   Step 12:   end   Step 13:   The CM is having highest      named CH    Step 14:   End     3 . 3 .     H ier a rc hica l  pa ck et   ro u t ing   in  wire less   s ens o r  net wo rk s   T h ey   p r o p o s e  an   u n c o n v e n tio n al  h ier ar ch ical  p ac k et  r o u tin g   tech n iq u e  to   b etter   u tili ze   th e  n etwo r k ' s   p o wer .   T h e  in tr ac l u s ter   r o u tin g   o f   th e  NC ,   wh ich   is   in   ch ar g e  o f   en s u r in g   ef f icien t  en e r g y   u s ag e  am o n g   its   C Ms,  is   in f o r m ed   b y   t h e  E . D.   Of   Mo r i g in atin g   b y   a  DC H   &   B S   2    &    2  .   T h e   C M  p ass es  its   d ata  p ac k et  to   DC H  if 〖 (d 〗 _ C M2 B S>d _ DC H2 B S)  is   s atis f ied ;  o th er wis e,   it   f o r war d s   it  s tr aig h t  to   B S.  As  a   r esu lt,  th e  u ltima te  o b jectiv e  o f   C M  in   NC   can   b e  ex p r ess ed   as f o llo ws ,   as   d eter m in ed   in   ( 1 8 ) :        . =   { , {  2  >  2   ,  ℎ    ( 1 8 )     in   th is   ca s e,   th e  D C H  g ath er s   an d   ag g r e g ates  d ata  p ac k ets  f r o m   a  s u b g r o u p   o f   its   C Ms  an d   s u b g r o u p   o f   FC s '  C Hs b ef o r e  s en d in g   th e m   s tr aig h t to   B S,  av o id in g   n ee d less   d is s em in atio n   to   th e  B S f r o m   th ese  n o d es.   E v e r y   F C ' s   C Ms   d el i v e r   d a ta   p a c k e t s   t o   t h ei r   C H s ,   a f t e r   w h i ch   a g g r e g a t e   a n d   c o m b i n e   ea c h   a n d   e v e r y   p a c k e t   t h a t   F C s '   C Ms   h a v e   s u p p l i e d .   M o r e o v e r ,   p r o p o s e d   F F   s c r u t i n i ze s   w h e t h e r   t h es e   C Hs   d e l i v e r   d a t a   t o   D C H  ( . )   i n   a  s i n g l e - h o p   o r   tw o - h o p   f a s h i o n ,   E . d .   a m i d s t   C H   &   B S   ( 2  ) ,   &   E . d . ,   a m i d s t  C C H  &   B S  ( 2  ) .   I n   t h i s   c a s e ,   C C H   i s   T h e   C H   wi t h   t h e   h i g h e s t   v a l u e   o f   f i t n e s s   a m i d s t   a l l   C Hs   i n   F C s .   A   f u n c t i o n   c a l l e d   F ( R o u t . )   d et e r m i n es   t h e  f i t n e s s   o f   t h es e   C H s ;  t h a t  i s ,   it   i s   d e f i n e d   as   f o l l o ws :  w h e r e   R E   a n d   2   a r e  t h e   d i s ta n c e s   f r o m   t h e   C H   c e n tr o i d   a n d   t h e   C H   c e n t r o i d ,   r e s p ec t i v e l y ,   w h ic h   i s   c o m p u t e d   u s in g   ( 1 9 ) :      . =    4 + ( 1 − ) 5   ( 1 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 8 6 4   I n t J Reco n f ig u r a b le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   3 ,  No v em b er   2 0 2 5 :   785 - 809   794   T h e  v alu e  o f   d e p en d e n cy   am i d s t  th e  p ar am eter s   o f   d is tan ce   an d   en er g y   ar e  ch o s en   to   b e  =0 . 5   in    .   I n   th is   o cc u r en ce ,   ′  s tip u lates  ce n tr o id   o f   all  C H s ,   wh ile   2    d elin ea tes  h ig h est  E . d .   am id s t  C H s   also   th eir   ce n tr o id .   Sin ce    2 =  2    m i g h t  s p o r ad ically   r esu lt in   v alu e  o f   x 5   b ein g   ze r o ,   th ey   ad d ed   "1 "  to   eq u atio n   o f    2    to   in ter ce p t t h is .   W h ile  o th er   C Hs  s en d   th eir   p ac k ets  to   DC H  v ia  C C H,   s o m e  C Hs  s en d   th em   to   DC H  d ir ec tly ,   co n n ec tin g   to   th e   B S.  Ad d itio n ally ,   th ese   C Hs  s atis f y   2  ≤  2    ( in clu d in g   C C H) .   Ho wev er ,   s u ch   (  2  ≤  2  )   will  s e n d   th eir   p ac k ets  to   B S  in   a  way   th at  DC H  d o esn ’ t  m ed iate  if   DC H  is   ab s en t  d u e   to   lack   o f   C Ms in   th e  NC .   On e   way   to   co m p u te  th e  d esti n atio n   o f   C H  is   to   u s e  ( 2 0 ) :       . =   {  ,                                                                                                   , (  2  ≤  2  )   | |   (        )  ,                                                               (  2  >  2  )   ( 2 0 )     Alg o r ith m   2 .   Hier ar ch ical  p ac k et  r o u tin g   s tr at eg y   Phase 1:   for  ℎ      do     Phase 2:   Determine the worth of   2    using (1)    Phase 3:   for     do     Phase 4:   Determine the worth of   2    using (8)    Phase 5:   if  (  2  >  2    then     Phase 6:   The CM  tranmits its data packet to DCH    Phase 7:   else    Phase 8:   CM transmits its data packet to BS.   Phase 9:   end   Phase 10:   end   Phase 11:   for     do   Phase 12:   Each CM transmits a data packet to its CH   Phase 13:   Identify CCH using Eq. (19)   Phase 14:   Obtain the value of   2    &    2    (1)   Phase 15:   if   2    ≤    2    then   Phase 16:   if   DCH is found,  then   Phase 17:   CH  transmits its Data  Packet (DP) to DCH   Phase 18:   else   Phase 19:   CH transmits its DP to BS    Phase 20:   end   Phase 21:   else   Phase 22:   CH sends its DP to CCH    Phase 23:   end   Phase 24:  end   Phase 25:   The data packet from DCH is sent instantly to BS .   Phase 26:   end      3 . 4 .     P r o po s ed  a lg o rit hm :  g a us s ia n m ix t ure  m o del c lus t er ing   wi t h hiera r - chica l r o uting   T h e  s u g g ested   alg o r ith m s '   s ta g es a r e  as f o llo ws:   Step   1 : “ Netwo r k   in itializatio n ”   1)   Dep lo y   n o d es :  ar r an g e  SNs   in   a  5 x 5   g r id   at  r an d o m .   E v e r y   n o d e  h as a   b e g in n in g   en e r g y   o f   0 . 5   J o u les.   2)   B S:  s p ec if y   wh er e  B S is   lo ca t ed   o n   t h e  g r id .   3)   Star tin g   p o in ts :  estab lis h   th e  s tar tin g   p ar a m eter s :   4)   I n itial  p ar am eter s :  estab lis h   th e  s tar tin g   p ar am eter s :   -   T h e  q u a n tity   o f   r o u n d s   ( R ) .   -   T h e  C H  s elec tio n   en er g y   t h r esh o ld .   -   T h e  lik elih o o d   o f   clu s ter in g   ( p =0 . 0 5 ) .   -   E n er g y   v alu es,  s u ch   as R E .   Step   2 : “ FF   ca lcu latio n   f o r   C H  s elec tio n ”   1)   C alcu late  FF :  d eter m in e  FF   f o r   ev e r y   n o d e,   co n s is d er in g   d is tan ce   f r o m   B S  ( d _ n 2 B S)  as  well  as  R E   ( E _ r es).   T h e  p o s s ib le  C Hs ar e  ch o s en   u s in g   th is   FF .  In   ( 2 1 )   i s   u s ed   to   ca lcu late  ea ch   n o d e' s   FF :     = . + ( 1 − ) .  2  ℎ     ( 2 1 )     α   is   a  weig h tin g   elem en t   in   th i s   ca s e,     is   a   RE ,    is   in itial  en er g y ,   a n d    2    is   a  d is tan ce   am i d s t  a  n o d e   an d   a  B S.   2)   Selectio n   o f   C Hs :  C Hs  ar e  s elec ted   f r o m   n o d es  with   h ig h est  FF .   T h e  C Hs   ar e  ch o s e n   b y   tak in g   in to   ac co u n t b o th   d is tan ce   an d   en e r g y .   Step   3 : “ Hy b r id   a n d   a d ap tiv e  clu s ter in g ”   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.