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Large scale wireless sensor networks raise many challenges in the design of efficient and effective routing algorithm due to their complexity and hardware constraints. However, the scalability challenge may be mitigated from a macroscopic perspective. One example is the distributed De la Garza iteration (DDLGI) algorithm for global routing load-balancing, based on a set of partial differential equations iteratively solved by the De la Garza method. We theoretically analyze the parallelism of DDLGI and illustrate that the region of interest may impact the degree of parallelism and error. Furthermore, though DDLGI always converges, the slow convergence and long-range information exchange problems may lead to excess energy consumption in communication. Thus, we propose various enhanced De la Garza routing (E-DLGR) algorithms to alleviate the energy consumption problem by which nodes may exchange less information and only need to exchange information with closer nodes to complete each iteration. Our theoretical analysis and simulation results show that the proposed E-DLGR algorithms may have less transmission overhead, thus further reducing energy consumption, and converge faster while still maintaining adequate accuracy.
相似文献This work proposed a new path to synthesize Ni-phyllosilicate through the reaction of nickel hydroxide and silica sol on the surface of Ni-foam to form the monolithic Ni-phyllosilicate/Ni-foam catalyst. Ni-phyllosilicate could reprint the morphology of nickel hydroxid and firmly anchor on the framework of Ni-foam, which obtained fine Ni particles of 2.8 nm after reduction in H2 at 650 °C, resulting in high catalytic activity for CO2 methanation. In addition, the Ni-phyllosilicate/Ni-foam catalyst showed high long-term stability in a 100 h-lifetime test owing to the combined effects of surface confinement of Ni-phyllosilicate, firm anchoring between Ni-phyllosilicate and Ni-foam, as well as the high heat transfer property of Ni-foam.
Graphical Abstract 相似文献