本文選題：無(wú)線傳感網(wǎng)　切入點(diǎn)：混沌映射　出處：《電子技術(shù)應(yīng)用》2014年11期

【摘要】：在密集部署的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,相鄰傳感器的信號(hào)可能高度相關(guān)。在無(wú)線傳感網(wǎng)傳輸模型分簇的基礎(chǔ)上,針對(duì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jī)性,提出一種改進(jìn)的混沌Hopfield盲檢測(cè)算法解決無(wú)線傳感網(wǎng)簇內(nèi)傳感器信號(hào)盲檢測(cè)問(wèn)題。算法的思想是:利用混沌映射產(chǎn)生初始發(fā)送序列,并且在算法出現(xiàn)早熟收斂時(shí)進(jìn)行小幅度的混沌擾動(dòng),借此降低算法的誤碼率。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的混沌Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所需數(shù)據(jù)量極短,從而成功實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)簇首傳感器信號(hào)盲檢測(cè)。
[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(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61302155) 校引進(jìn)人才項(xiàng)目(NY212022)
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1660168