發(fā)布時(shí)間：2018-03-31 15:41

  本文選題：無線傳感網(wǎng)　切入點(diǎn)：LEACH算法　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年S2期

【摘要】：針對(duì)無線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)部署密度大、數(shù)據(jù)冗余度高、能量有限和易遭攻擊等問題,提出基于LEACH算法的多因子可靠數(shù)據(jù)融合優(yōu)化策略。該策略對(duì)LEACH算法做出3方面優(yōu)化改進(jìn):在數(shù)據(jù)融合的相似度計(jì)算中增加兩個(gè)可靠性優(yōu)化因子MN-LEACH和LF-LEACH;在數(shù)據(jù)傳輸中采用多路徑傳輸優(yōu)化因子MT-LEACH。在敵對(duì)環(huán)境中,為避免大量惡意節(jié)點(diǎn)干擾真實(shí)數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)融合精確度,首先對(duì)突發(fā)的非線性噪聲數(shù)據(jù)采用拉普拉斯函數(shù)而非高斯函數(shù)進(jìn)行過濾,然后采用MN-LEACH優(yōu)化因子計(jì)算相似度,通過加權(quán)平均進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,最后采用LF-LEACH優(yōu)化因子對(duì)鏈路傳輸進(jìn)行檢測(cè),并在傳輸時(shí)采用MT-LEACH優(yōu)化因子,從而使鏈路負(fù)載更加均衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該策略與傳統(tǒng)LEACH算法相比,在數(shù)據(jù)融合精確度、信噪比及能耗等方面有明顯的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Aiming at the problems of high deployment density of nodes, high data redundancy, limited energy and vulnerability to attack in wireless sensor networks, and so on, A multi-factor reliable data fusion optimization strategy based on LEACH algorithm is proposed. The strategy improves the LEACH algorithm in three aspects: adding two reliability optimization factors MN-LEACH and LF-LEACHin the similarity calculation of data fusion and data transmission. The multipath transmission optimization factor MT-LEACH. in hostile environments, In order to avoid a large number of malicious nodes interfering with real data and improve the accuracy of data fusion, the burst of nonlinear noise data is filtered by Laplace function instead of Gao Si function, and then MN-LEACH optimization factor is used to calculate the similarity. Through weighted average data fusion, LF-LEACH optimization factor is used to detect link transmission, and MT-LEACH optimization factor is used in transmission, which makes the link load more balanced. Experimental results show that the strategy is compared with the traditional LEACH algorithm. It has obvious advantages in data fusion accuracy, signal-to-noise ratio and energy consumption.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379079)資助
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【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)：1691376