本文關(guān)鍵詞：基于WSN的生物創(chuàng)新實驗室關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及,在校園生活中出現(xiàn)了未來教室、智能講堂等新穎的管理與教學(xué)模式。這種新穎的模式將課堂教育與WSN技術(shù)相融合,使教學(xué)方式更加豐富多彩,提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和老師的工作效率。然而該模式中傳感器節(jié)點的能量有限且不可補充,如何有效地減少節(jié)點能耗、充分利用系統(tǒng)中的資源是延長網(wǎng)絡(luò)運作時間的關(guān)鍵。本文基于WSN設(shè)計了生物創(chuàng)新實驗室系統(tǒng),該系統(tǒng)通過在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部署相應(yīng)的傳感器節(jié)點對生物生長環(huán)境進行實時監(jiān)測,使學(xué)生更加直觀地了解生物的生長方式及其生長過程中的環(huán)境參數(shù)變化,并且實現(xiàn)了對生物創(chuàng)新實驗室的智能化管理。同時針對該系統(tǒng)中傳感器節(jié)點的能量損耗問題,本文分別從節(jié)點數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)路由傳輸兩個方面出發(fā),設(shè)計了基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合算法以及基于分層模型的蟻群優(yōu)化多徑路由算法。(1)數(shù)據(jù)融合算法:該算法將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于WSN數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域,首先對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行聚類劃分,然后利用特征提取及分類模塊對各聚類內(nèi)節(jié)點進行特征提取、分類,最后由分簇簇首根據(jù)分類結(jié)果對節(jié)點采集的數(shù)據(jù)進行壓縮融合,并發(fā)送至聚類融合點進行路由轉(zhuǎn)發(fā)。(2)多徑路由算法:針對傳統(tǒng)蟻群算法的不足之處設(shè)計分層模型,改進鏈路初始化信息素濃度、鏈路啟發(fā)值以及鏈路信息素更新策略,最后綜合考慮節(jié)點的剩余能量、網(wǎng)絡(luò)傳輸延時、分組丟失率及路徑相關(guān)度等因素,通過自定義目標(biāo)函數(shù)依次選取目標(biāo)值最大的多條可達路徑對數(shù)據(jù)進行傳輸。實驗結(jié)果顯示,本文設(shè)計的基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合算法能夠有效地對生物創(chuàng)新實驗室監(jiān)測區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點采集的冗余數(shù)據(jù)進行壓縮,減少了網(wǎng)絡(luò)中待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,并且提高了基站接收數(shù)據(jù)的正確率;與其它路由協(xié)議相比,本文設(shè)計的基于分層模型的蟻群優(yōu)化多徑路由算法在節(jié)點平均能耗、傳輸時延及數(shù)據(jù)包丟失率等方面具有明顯的優(yōu)勢,確保了該生物創(chuàng)新實驗室系統(tǒng)中采集的環(huán)境參數(shù)信息實時、準(zhǔn)確地傳輸至本地服務(wù)器。
[Abstract]:With the popularization of the Internet of things technology, new management and teaching modes, such as future classrooms and intelligent auditorium, have appeared in campus life. This novel model combines the classroom education with the WSN technology, makes the teaching way more colorful, improves the students' interest in learning and the work efficiency of the teachers. However, the energy of sensor nodes is limited and cannot be supplemented. How to effectively reduce node energy consumption and make full use of resources in the system is the key to prolong network operation time. In this paper, based on the design of the WSN biological laboratory system innovation, the system of biological growth environment monitored by the corresponding sensor nodes deployed in the monitoring area, make students more intuitive understanding the changes of environmental parameters and biological growth in the growth process, and realizes the intelligent management of the laboratory of biological innovation. Meanwhile, aiming at the energy loss problem of sensor nodes in the system, this paper designs data fusion algorithm based on deep learning from the two aspects of node data fusion and data routing and transmission respectively, and the ant colony optimization multi-path routing algorithm based on hierarchical model. (1) data fusion algorithm: the algorithm will deep learning technology is applied to WSN data fusion, firstly, clustering of sensor nodes in the monitoring area, and then use the feature extraction and classification module for feature extraction and classification of the nodes in each cluster, finally by clustering according to the classification results of the first node data acquisition compression fusion, and sent to the clustering routing forwarding point. (2) multipath routing algorithm: according to the deficiency of design hierarchical model of traditional ant colony algorithm, improved link initialization pheromone and heuristic value link and link pheromone update strategy, considering the residual energy and network transmission delay, packet loss rate and node path correlation factors, through the defined objective function followed by selecting the target the maximum value of multiple paths for data transmission. The experimental results show that the deep learning data fusion algorithm can effectively to biological innovation laboratory monitoring area, sensor nodes collect redundant data compression based on this design, reduce the amount of data to be transmitted in the network, and to improve the correct rate of the base station receives the data; compared with other routing protocols, multipath routing algorithm has obvious the advantage in the average energy consumption of nodes, transmission delay and packet loss rate and other aspects of ant colony optimization based on hierarchical model designed in this paper, to ensure that the acquisition of the biological innovation laboratory system in the environmental parameter information timely and accurately transmitted to the local server.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP202;TP212.9;TN929.5

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本文編號：1340031