本文選題：無線傳感網　切入點：混沌映射　出處：《電子技術應用》2014年11期

【摘要】：在密集部署的無線傳感器網絡中,相鄰傳感器的信號可能高度相關。在無線傳感網傳輸模型分簇的基礎上,針對Hopfield神經網絡極易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍歷性和類隨機性,提出一種改進的混沌Hopfield盲檢測算法解決無線傳感網簇內傳感器信號盲檢測問題。算法的思想是:利用混沌映射產生初始發(fā)送序列,并且在算法出現早熟收斂時進行小幅度的混沌擾動,借此降低算法的誤碼率。仿真結果表明,改進的混沌Hopfield神經網絡算法所需數據量極短,從而成功實現簇內簇首傳感器信號盲檢測。
[Abstract]:In the dense deployment of wireless sensor networks, the signals of adjacent sensors may be highly correlated. Based on the clustering of wireless sensor network transmission models, the Hopfield neural network is prone to fall into the local optimal solution, and the convergence speed is slow, and so on. Based on the ergodicity and quasi-randomness of chaotic sequences, an improved chaotic Hopfield blind detection algorithm is proposed to solve the problem of blind detection of sensor signals in wireless sensor networks. At the same time, small amplitude chaos disturbance is carried out when the algorithm has premature convergence, which can reduce the bit error rate of the algorithm. The simulation results show that the improved chaotic Hopfield neural network algorithm requires a very short amount of data. Thus, the blind detection of cluster head sensor signal is realized successfully.
【作者單位】： 南京郵電大學電子科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61302155) 校引進人才項目(NY212022)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1660168