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无线传感器网络中,汇聚节点是网络的瓶颈.由于传感器网络自身的特点,传统有线网络中的拥塞控制策略不再适用.已有的大多数拥塞控制策略和算法都没有充分考虑往返时延(RTT)对算法性能的影响.同时由于实际传感器网络运行中存在非线性、时间延迟和参数时变等干扰因素,若设计的控制器参数固定,不具有学习能力,则实际运行中收敛性差,收敛速度慢,无法达到控制队列长度的目标.针对以上问题,提出一种基于灰色预估神经网络控制队列的控制器,利用RBF神经网络的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题,并利用灰色GM(1,1)预测器有效地解决了大时滞对网络性能的影响,最后通过仿真验证了这一算法的有效性. 相似文献
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基于工学结合的网络综合布线教学改革实践 总被引:1,自引:0,他引:1
钟达夫 《数字社区&智能家居》2010,(6):1348-1349
该文阐述了网络综合布线在课程体系的作用,提出了工学结合的教学设计和教学方法,最后给出教学改革产生的教学效果。 相似文献
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通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟. 相似文献
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针对无线传感器网络中汇聚节点的拥塞,设计一种基于灰色预估神经网络控制队列的控制器.利用RBF神经网络的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题,并利用灰色GM(1,1)预测器有效地解决了在汇聚节点易发的大时滞对网络性能的影响.仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性. 相似文献