【摘要】：針對水聲無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能問題,提出了一種基于時隙CSMA的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法;該算法利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)議自適應(yīng)水下環(huán)境,根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x調(diào)整發(fā)射功率,從而減少能量消耗,再結(jié)合時隙CSMA協(xié)議,使用隨機(jī)退避算法減少信道中的數(shù)據(jù)碰撞,使得重發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)量減少,節(jié)省能量;為驗證算法的有效性,仿真實現(xiàn)了該算法,結(jié)果表明,該算法能夠有效減少能耗,并延長網(wǎng)絡(luò)壽命。
[Abstract]:Aiming at the problem of energy saving in underwater acoustic wireless sensor networks, a reinforcement learning algorithm based on slot CSMA is proposed. The algorithm adapts the underwater environment with reinforcement learning protocol, adjusts the transmission power according to the distance of data transmission, and reduces the energy consumption. Combined with the slot CSMA protocol, the random Backoff algorithm is used to reduce the data collision in the channel. Reducing the number of retransmitted packets and saving energy; In order to verify the effectiveness of the algorithm, the simulation results show that the algorithm can effectively reduce energy consumption and prolong the network life.
【作者單位】： 周口師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西安交通大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61103143) 河南省科技廳自然科學(xué)研究計劃項目(132300410276) 河南省教育廳自然科學(xué)研究計劃項目(2010B520036)
【分類號】：TN929.3;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

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2 李世偉;水下傳感器網(wǎng)絡(luò)部署研究[D];河南科技大學(xué);2014年

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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8 李U，

本文編號：2425580