本文關(guān)鍵詞：基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法及模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量小型傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線通信技術(shù)自組織而成的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。由于傳感器節(jié)點(diǎn)的能量有限,導(dǎo)致無線傳感器網(wǎng)絡(luò)只能在有限的生命周期內(nèi)完成監(jiān)測任務(wù)。為了更準(zhǔn)確、更高效的對網(wǎng)內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和傳輸,我們將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠?qū)W(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總并去除冗余信息,從中提取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息來達(dá)到減少能耗的目的。本文通過選取S-LEACH路由協(xié)議及基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法來構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型。論文的主要工作和內(nèi)容如下:(1)將數(shù)據(jù)融合的思想應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)融合技術(shù)的相關(guān)知識進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。并且對常見的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議及數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行了分析。(2)針對傳統(tǒng)協(xié)議在簇頭選取機(jī)制及傳輸方式上的不足,改進(jìn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于分簇思想的S-LEACH路由算法。該算法實(shí)現(xiàn)在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、節(jié)點(diǎn)位置和節(jié)點(diǎn)密度來進(jìn)行簇頭的選舉。并且在簇頭到匯聚節(jié)點(diǎn)的傳輸過程中采用基于層次樹的單跳和多跳相結(jié)合的傳輸方式。最后,對該算法進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明S-LEACH算法極大地降低了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的能耗,提高了網(wǎng)絡(luò)生存周期。(3)介于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法收斂速度慢、融合結(jié)果平均誤差相對較大等缺點(diǎn),改進(jìn)了基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法。改進(jìn)后的算法采用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各層節(jié)點(diǎn)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化選擇,提高了算法的收斂速度。此外,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用加動量項(xiàng)改進(jìn),消除了收斂過程中的振蕩現(xiàn)象。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的BP融合算法執(zhí)行效率得到明顯改善。(4)在研究了S-LEACH路由算法及改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型。文章根據(jù)路由算法的分簇特性,建立了基于簇內(nèi)融合的一級融合模型和基于簇間融合的二級融合模型。
【關(guān)鍵詞】：WSN 數(shù)據(jù)融合 S-LEACH算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 融合模型
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景、目的及意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的和意義10-11
• 1.2 研究動態(tài)11-12
• 1.3 本文研究工作及論文結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)14-24
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述14-17
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議與體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特征16-17
• 2.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)17
• 2.2 無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議17-19
• 2.2.1 路由協(xié)議的主要任務(wù)17-18
• 2.2.2 路由協(xié)議的優(yōu)先原則18
• 2.2.3 路由協(xié)議分類18-19
• 2.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)19-23
• 2.3.1 定義及作用19-20
• 2.3.2 數(shù)據(jù)融合分類20-21
• 2.3.3 數(shù)據(jù)融合常用算法21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章S-LEACH路由算法研究24-35
• 3.1 LEACH路由算法研究24-26
• 3.1.1 LEACH算法的工作原理24-25
• 3.1.2 簇頭選舉策略和數(shù)據(jù)傳輸25
• 3.1.3 通信能量模型25-26
• 3.2 S-LEAC H路由算法分析26-32
• 3.2.1 分析問題26-27
• 3.2.2 解決問題27-32
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)仿真及性能分析32-34
• 3.3.1 仿真環(huán)境建立32
• 3.3.2 仿真結(jié)果分析32-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于遺傳算法的改進(jìn)BP融合算法研究35-48
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述35-40
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介35-36
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法36-39
• 4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn)39-40
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法的改進(jìn)40-47
• 4.2.1 遺傳算法40-42
• 4.2.2 基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法42-45
• 4.2.3 算法仿真及分析45-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的融合模型構(gòu)建48-54
• 5.1 S-LEAC H算法和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法關(guān)系分析48
• 5.2 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一級融合模型構(gòu)建48-50
• 5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理49-50
• 5.2.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)及激活函數(shù)確定50
• 5.3 基于最優(yōu)加權(quán)平均算法的二級融合模型構(gòu)建50-52
• 5.3.1 最優(yōu)加權(quán)平均融合50-52
• 5.4 融合模型的應(yīng)用52-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 總結(jié)與展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果60-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 俞黎陽;王能;張衛(wèi);;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2008年12期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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本文編號：343909