基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法_cg10000147修改稿

为减少无线传感器网络的通信量,降低能量消耗,设计了一种基于神经网络的数据融合算法(BPNDA),该算法将BP神经网络和传感器网络分簇路由协议有机结合,将每个簇设计成一个神经网络模型,通过神经网络提取原始数据中的少量特征数据,然后将特征数据发送给汇聚节点,从而提高数据收集效率,延长网络生存时间。仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗。     

基于PSO-BP的无线传感器网络数据融合算法研究

为提高无线传感器网络(WSN)数据融合效率,减少网络的通信量以及降低传感网的能量消耗,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法;该算法将粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值后,与传感器网络分簇路由协议有机结合,将无线传感器网络中簇头和节点等同于BP神经网络里的神经元,利用优化后的BP神经网络有效地提取WSN数据融合原始数据之中的少量特征数据,之后把提取的特征数据发送到汇聚节点,进而提升数据融合效率,延长网络生存周期;仿真实验证明,与LEACH算法、BP神经网络和GABP算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点总能耗的15%,延长网络生存时间。     

基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

一种节能的无线传感器网络路由协议的设计与实现

在无线传感器网络的路由协议中,基于簇的路由协议在拓扑管理、能量利用、数据融合等方面具有优势。本文针对目前已有协议能量消耗大、网络寿命短等问题,提出了一种能量感知的基于分布式簇算法的无线传感器网络协议EA-HEED。此协议改进了分布式的簇头选举算法,分配时分复用时隙并在簇头节点建立一棵路由树,从而提高簇头选举效率;设计了休眠冗余节点的簇内活动节点调度算法,减少能耗;采用考虑节点能量和节点与基站距离的簇头节点组织路由树方法、最小化网络开销以及能量负载平衡方法,优化路由协议,有效延长网络寿命。仿真结果表明,与LEACH和HEED协议相比,EAHEED协议可以进一步延长网络寿命。     

基于LEACH协议节能路由算法的研究与优化

针对LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议在分簇算法中存在的未考虑节点的剩余能量,簇头节点分布位置不合理等缺陷,提出基于LEACH协议的节能路由改进算法。在原有协议的基础上,优化了成簇的条件,充分考虑了剩余能量与相对位置,使得无线传感器网络的寿命得到进一步延长。仿真实验结果表明改进后的算法有效降低了网络能耗,提高了无线传感器网络的性能。     

改进的无线传感器网络LAC分簇路由协议

无线传感器网络的路由协议是无线传感器网络研究的关键技术,在延长网络寿命,减少节点能耗方面有着重要的作用。提出一种基于LAC的改进分簇路由协议。该协议中,对LAC的簇头选择机制进行了改进,考虑了节点的能量和连通性。同时,对于LAC中的处于同一区域的节点,根据节点的分布形成不同大小的簇,使得簇头的负载更均匀,从而延长网络的生存时间。仿真结果显示：本协议能更好地延长网络的寿命。     

一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法

为降低无线传感网络的能量消耗,提出了一种基于神经网络的数据融合改进算法(NBPNA),该算法将无线传感网络的分簇路由协议与BP神经网络结合起来,通过神经网络方法对簇内节点采集到的信息进行数据拟合,提取训练拟合好的权值与阈值,把其作为信息融合值传输;同时再通过将上一次拟合好的权值与阈值赋予下一次网络训练来减少神经网络的训练步数,减少网络训练所需的耗能;通过实验验证,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗,延长网络寿命,同时还验证了本算法在环境监测等方面的可行性和有效性。     

基于LEACH协议的簇头多跳(LEACH-M)算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.早先提出的LEACH协议是无线传感网中的低功耗自适应分层路由算法,但节点通过一跳通信将数据传送给簇头,簇头也通过一跳通信将聚合后的数据传送给基站,这样会造成簇头节点负载过重,在LEACH协议中引入簇头多跳算法,使得簇头之间形成一个多跳的最优路径通向基站,从而减少了簇头节点能量的消耗,延长了传感网的寿命.实验表明此方法行之有效.     

无线传感器网络路由协议LEACH的研究与改进

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,作为一种WSN路由协议,因为其优秀的节能效果和其简单的规程得到了广泛的认可。但是LEACH簇首算法存在簇首开销大、簇首没有确定的数量和位置等不足,而在成簇后的稳定阶段,节点通过一跳通信将数据传送给簇首,簇首也通过一跳通信将聚合后的数据传送给基站,这样会造成簇首节点负载过重,针对LEACH算法的不足,本文在LEACH协议的基础上提出了改进,NS2模拟实验表明改进后的算法减少了簇首节点能量的消耗,延长了传感器网络的寿命。     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值,以预测结果为基础,采用蚁群算法获取分区节点的最优路径,完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明,本文设计的路由协议簇首能耗方差较小,存活节点数和节点剩余能量更多,接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见,本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。     

无线传感网中一种智能数据融合算法的实现及仿真分析

在无线传感网中,传感器节点一般都由自身装配的电池供电,难以进行电量补充,因此节约电量对于无线传感网来说至关重要.为了提高无线传感网能量使用效率,延长网络生存时间,提出了一种结合遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络的智能数据融合算法 GAPSOBP(BP Neural Network Data Fusion algorithm optimized by Genetic algorithm and Particle swarm).GAPSOBP算法将无线传感网的节点类比为BP神经网络中的神经元,通过神经网络提取无线传感网采集的感知数据并结合分簇路由对收集的传感数据进行融合处理,从而大幅减少发往汇聚节点的网络数据量.仿真结果表明,与经典LEACH算法和PSOBP算法相比,GAPSOBP算法能有效减少网络通信量,节约节点能量,显著延长网络生存时间.     

基于分簇的无线传感器网络节能路由算法

无线传感器网络中,节点能量及其消耗率影响网络的稳定性和整个网络的生命周期.针对传感器网络能量有限的特点,提出了一种基于分簇的节能路由算法.通过用改进的四色算法选举簇头,并建立网络逻辑簇结构,使网络簇的逻辑结构更加合理.以节能为目的,增加了能量信息维护和节点能量保护.仿真实验表明了该算法的有效性.     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

基于博弈论能耗均衡的WSN非均匀分簇路由协议

在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点间能耗不均容易引发 “能量空洞”现象,影响整个网络的性能。针对这个问题,提出了一种基于博弈论能耗均衡的非均匀分簇路由(GBUC)算法。该算法在分簇阶段,采用非均匀分簇结构,簇的半径由簇头到汇聚节点的距离和剩余能量共同决定,通过调节簇头在簇内通信的能耗和转发数据的能耗来达到能耗的均衡;在簇间通信阶段,通过建立一个以节点剩余能量和链路可靠度为效益函数的博弈模型,利用其纳什均衡的解来寻找联合能耗均衡、链路可靠性的最优传输路径,从而提高网络性能。仿真结果表明:与能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法和非均匀分簇节能路由(UCEER)算法相比,GBUC算法在均衡节点能耗、延长网络生命周期等性能方面有显著的提高。     

无线传感器网络分簇路由协议的改进研究

针对无线传感器网络(WSN)中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究,提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。     

无线传感器网络分簇路由协议的改进研究

针对无线传感器网络（WSN）中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究．提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。     

无线传感网中基于能量矩阵的多簇头分簇算法

在能量异构的无线传感器网络环境下,提出了一种基于能量矩阵的剩余能量预测模型和新的聚簇路由协议。模型中引入卡尔曼过滤算法,协议中节点通过建立相邻节点剩余能量预测机制,使选举簇头节点的概率与节点当前剩余能量直接相关,以均衡节点的能量消耗,延长网络寿命。此外,还通过多簇头方法,提高数据传输可靠性。仿真实验结果表明,LEACH-EM协议在延长网络生命周期和减少能量消耗上比其他协议有了很大改善。     

基于停车诱导系统的能量均衡可靠路由协议的设计

无线传感器网络中节点的能量是有限的,如何设计一个能有效节能的路由协议是其研究的热点之一.针对实际的停车位诱导系统提出了一种能量均衡的可靠路由协议.该协议在网络的初始阶段先建立全局网络拓扑,然后根据能量代价函数选择下一跳转发的节点,节点上方有障碍物的时候更新节点的可靠度信息.由于综合考虑了节点的剩余能量、跳数、邻居节点的距离以及可靠度等因素,使得网络节点能量的消耗得以均衡,达到延长网络生命周期的目的.在仿真平台对能量均衡的可靠路由协议进行了仿真分析,并且和最短路径路由进行了对比,从网络生命周期、网络能量均值以及网络能量方差三个方面分别分析,验证了本协议的优越性.最后将协议应用到实际的停车位诱导系统中,取得了较显著的效果.     

一种基于地理位置信息的高能效无线传感器网络

分簇协议的目的是要利用节点有限的资源, 完成高效的数据采集任务, 延长网络使用寿命. 在基于簇的网络结构基础上, 提出并行分布式自组织成簇协议 (Parallel distributed self-organization clustering protocol, PDSOCP), 按地理位置将目标区域划分为若干均匀分布的逻辑区域, 每个区域根据节点剩余能量多少以及到区域内其余节点平均距离远近选择一个簇头, 以代理和簇头共同管理簇事务, 并建立了自适应路由. 实验表明, 该算法能够减少网络能耗, 有效延长网络寿命, 获得更好的性能.