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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WSNs路由協(xié)議研究

發(fā)布時間:2024-05-28 22:06
  無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)面臨著實時路由、節(jié)點集群和數(shù)據(jù)完整性等諸多技術(shù)需求,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)可以為其提供一系列解決方案,增強WSNs適應(yīng)其周圍環(huán)境的動態(tài)行為能力。本文將研究重點放在WSNs路由協(xié)議上,以WSNs的小規(guī)模和大規(guī)模應(yīng)用為背景,首先論文概述了課題的研究背景和研究目的,介紹了 WSNs體系結(jié)構(gòu),對WSNs與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)進行了比較。分析了 ANN原理、算法模型,討論了 ANN與WSNs結(jié)構(gòu)上的相似性和功能上的互補性。對ANN在WSNs路由上的性能改善進行優(yōu)化研究并進行了實驗驗證。本文的主要工作有:(1)提出了一種結(jié)構(gòu)簡單的小簇集形式的自組織聚團結(jié)構(gòu)。在基于ANN的WSNs路由協(xié)議中,為了更多的保持平面路由協(xié)議簡單、易擴展、健壯性好的優(yōu)點,網(wǎng)絡(luò)首先以最近鄰的形式自組織聚集成為較小的簇集,這種組織形式節(jié)點間通訊代價小,簇集間干擾也較小。(2)借助于自適應(yīng)線性神經(jīng)元(Aptive Linear Neuron,ADALINE)的泛化學習能力,以互為最近鄰的“節(jié)點對”相互...

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-2三類無線網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別和聯(lián)系??Figure2-2?Differences?and?Connections?between?the?three?wireless?networks??

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通過連接控制器,具有了信息綜合、處理的能力。二十世紀末,第三代傳感器網(wǎng)絡(luò)??中由于現(xiàn)場總線技術(shù)的運用,形成了智能化。隨后,當前的WSNs在研宄人員將??無線自組網(wǎng)技術(shù)融入后形成。其發(fā)展歷程如圖2-1所示。?????域縫????????線MM???mm??????1965第H七麵代....


圖2-3傳感器節(jié)點體系結(jié)構(gòu)??

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2.?WSNs的體系結(jié)構(gòu)??隨著微電子產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與成熟,WSNs節(jié)點己經(jīng)高度集成化,每個節(jié)點都具??備獨立的組成模塊,如圖2-3所示。??傳娜夬?■?衡夬?通纖夬??|?;|?{?!?1??;?傳感器-勹AD/DC?r^。W(wǎng)絡(luò)層汊氣隨5層纖層?!??{?II?|?!??I....


圖2-5傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議堆??

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數(shù)據(jù)處理中心通過對收集到的數(shù)據(jù)進行進一步處理,最終提供給不同的終端用戶,??與此同時,數(shù)據(jù)處理中心需要根據(jù)用戶命令,下發(fā)網(wǎng)絡(luò)控制指令,根據(jù)用戶需求采??集進一步信息。整個WSNs結(jié)構(gòu)如圖2-4。??C?mm&m?、??V?V?〇?〇?〇?〇??、〇?〇?〇??用戶?〇?丨-’’?....


圖2*4區(qū)域內(nèi)傳感器分布??Figure2-4?Sensor?nodes?scattered?in?a?sensor?field??

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本文編號:3983791

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