本文關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江工商大學(xué)》 2013年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法研究

孔玉靜  

【摘要】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)是新興的智能信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),集成了傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、嵌入式控制技術(shù)、分布式計(jì)算與存儲(chǔ)技術(shù)及無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)等,成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)分布密集,相鄰節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)具有較高相似性,使網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)存在一定的冗余,消耗過(guò)多通信能量。相關(guān)研究證明,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量主要消耗在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以減少網(wǎng)絡(luò)中的冗余信息,提高數(shù)據(jù)傳輸效率,從而降低通信能耗。 目前,很多學(xué)者在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層中對(duì)數(shù)據(jù)融合進(jìn)行研究。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與層次路由協(xié)議相結(jié)合,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法(Back-Propagation Data Fusion Algorithm,簡(jiǎn)稱(chēng)BPDFA)。 首先,對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)層次路由協(xié)議LEACH進(jìn)行研究,分析了它的網(wǎng)絡(luò)模型及工作流程；根據(jù)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗的情況,提出最優(yōu)簇頭個(gè)數(shù)的選擇方法；分析了LEACH協(xié)議中存在的優(yōu)缺點(diǎn)。 其次,針對(duì)LEACH協(xié)議存在的簇頭分布不均、簇頭選舉沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量等問(wèn)題,提出改進(jìn)路由協(xié)議LEACH-E。在分簇時(shí),LEACH-E考慮了相鄰節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),使簇頭比較均勻地分布在網(wǎng)絡(luò)中；在選舉簇頭時(shí),LEACH-E考慮了簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)剩余能量,從而均衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。 再次,將改進(jìn)路由協(xié)議LEACH-E的分簇結(jié)構(gòu)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合,提出新的數(shù)據(jù)融合算法BPDFA。該算法在每個(gè)分簇結(jié)構(gòu)中設(shè)計(jì)一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,把采集到的原始數(shù)據(jù)通過(guò)相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理,得到能夠反映原始數(shù)據(jù)特征的少量數(shù)據(jù)信息。只需要將處理好的特征數(shù)據(jù)傳輸給匯聚節(jié)點(diǎn),減少數(shù)據(jù)信息傳送量,降低通信能耗,從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。 最后,本文利用NS-2仿真軟件進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明：數(shù)據(jù)融合算法BPDFA較LEACH協(xié)議在降低節(jié)點(diǎn)平均能耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命方面具有更優(yōu)越的性能。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 梁銀;;傳感器節(jié)點(diǎn)的節(jié)能策略研究[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī);2007年02期

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9 梁(韋華);于海斌;;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)物理層協(xié)議的研究現(xiàn)狀[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第六屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

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9 羅清岳;[N];電子資訊時(shí)報(bào);2007年

10 記者 陸成鋼　通訊員 尚曉天;[N];嘉興日?qǐng)?bào);2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 孫大洋;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能問(wèn)題研究[D];吉林大學(xué);2010年

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10 馬永波;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)精確動(dòng)態(tài)定位及其安全性問(wèn)題研究[D];吉林大學(xué);2010年

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1 邢二慶;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法的研究[D];沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院;2010年

2 李宏娟;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中安全數(shù)據(jù)融合的研究[D];大連理工大學(xué);2011年

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4 張向賓;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合研究[D];河南科技大學(xué);2009年

5 田洋;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)決策層數(shù)據(jù)融合的研究[D];遼寧大學(xué);2011年

6 龔靜;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于壓縮感知技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮方法研究[D];西南交通大學(xué);2011年

7 張文超;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的相關(guān)研究[D];南京郵電大學(xué);2012年

8 徐占偉;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于事件驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)融合算法研究[D];太原理工大學(xué);2010年

9 杜菲;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位跟蹤算法研究[D];蘇州大學(xué);2011年

10 石永紅;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合的安全性研究[D];華東理工大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：67379