针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将每个簇中的节点均匀分布，每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据，从而形成传输数据的最短路径；并根据集中式TDMA（时分多址）调度模型，运用基于微粒群的Pareto优化方法，使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优。仿真结果表明，上述算法不但可以最大化网络的生存时间，还可以有效的降低数据融合时间，减少网络延时。
标签： 低能耗 时延 无线传感器 网络数据
上传时间： 2014-12-29
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无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快，节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题，容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响，提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法，通过引入Q学习的反馈机制，动态感知网络的状态信息，当故障发生时，自适应地选择恢复路径，保证数据实时顺利传输。仿真结果表明，该算法降低了错误选择故障或拥塞路径的概率，在故障感知、故障恢复和延长网络寿命等方面，表现出了良好的性能。
标签： 无线传感网络 算法
上传时间： 2013-10-26
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上传时间： 2014-12-02
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