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排序方式: 共有81条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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基于BWAS的无线传感器网络动态分簇路由算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为加快无线传感器网络路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(best-worst out system,简称BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法.该算法是基于无线传感器网络动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点.BwAS算法在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性.结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗.通过与基于蚂群算法(ACS)的路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于改进粒子群聚类的无线传感器网络能量均衡分簇策略* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对无线传感器网络能量约束特点,为实现节点能耗均衡、最大化网络寿命,提出了一种基于改进粒子群聚类的无线传感器网络能量均衡分簇算法。首先根据距离汇聚节点远近将网络进行区域划分和等级标定,以不同概率确定不同等级区域的分簇数量和规模。在活动等级区域内引入相同数量的粒子,根据K-均值聚类法形成多个初始粒子群,修改带惯性权重的粒子群算法,修改粒子飞行规则,并行智能搜索聚类。多个粒子群体的总结学习等优点加快了聚类收敛速度,克服了对初始聚类中心点选择较敏感的问题,形成了传感器节点位置的最优分簇,避免了网络热点问题,促进 相似文献
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本文基于海天背景目标提取技术的研究,给出一种实用的海天线提取算法。首先,采用空域滤波消除弱小船只目标和近域海浪杂碎波的干扰,对降噪后的红外图像进行形态学梯度运算,采用Ostu阈值分割方法,获取海天线边缘轮廓,然后利用Hough直线检测算法,获取海天线待拟合点数组,最后利用最小二乘法拟合海天线。实验结果表明,本算法能够准确、快速地提取海天线,为海上目标的快速探测跟踪奠定基础,对红外搜救设备进行海上目标探测跟踪具有重要意义。 相似文献
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