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電子發(fā)燒友網(wǎng)>MEMS/傳感技術(shù)>基于K-MST拓?fù)淇刂扑惴ǖ漠悩?gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)多簇點(diǎn)簡(jiǎn)化研究

基于K-MST拓?fù)淇刂扑惴ǖ漠悩?gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)多簇點(diǎn)簡(jiǎn)化研究

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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>維護(hù)

拓?fù)?/b>維護(hù)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行至關(guān)重要,它旨在通過(guò)輪換節(jié)點(diǎn)角色、調(diào)用拓?fù)?/b>構(gòu)建或維護(hù)算法來(lái)修復(fù)、重構(gòu)當(dāng)前的拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)以提高網(wǎng)絡(luò)的生命周期。首先對(duì)拓?fù)?/b>維護(hù)進(jìn)行了定義,描述了拓?fù)?/b>維護(hù)的設(shè)計(jì)目標(biāo),并設(shè)計(jì)了一個(gè)拓?fù)?/b>維護(hù)通用模型。
2013-06-17 10:11:342605

《RFID與傳感器網(wǎng)絡(luò):架構(gòu)、協(xié)議、安全與集成》

聚合協(xié)議11.4安全的數(shù)據(jù)聚合11.4.1在普通的數(shù)據(jù)上的安全數(shù)據(jù)聚合11.4.2對(duì)加密數(shù)據(jù)的安全數(shù)據(jù)聚合11.5開(kāi)發(fā)性的研究問(wèn)題和未來(lái)研究方向11.6總結(jié)參考文獻(xiàn)第12章無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分技術(shù)
2012-08-17 09:52:38

關(guān)于幾種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織方式的介紹

據(jù)進(jìn)行處理,然后通過(guò)頭間的路由送到用戶終端。這也是層次式的結(jié)構(gòu)。雖然這是比較好的方法,但是對(duì)隨機(jī)撒布形成的傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)法控制頭位置,事實(shí)上難以實(shí)現(xiàn)。在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>不可人為控制時(shí),這種方法就失去了其有效性
2014-08-07 10:20:57

基于傳感器模型機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)

目標(biāo)跟蹤算法,并實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠而精確的目標(biāo)跟蹤意義重大。  本文選用當(dāng)今最為流行、應(yīng)用最廣泛的雷達(dá)和紅外作為傳感器,在紅外/雷達(dá)雙模導(dǎo)引頭的傳感器平臺(tái)下展開(kāi)研究,設(shè)計(jì)并仿真實(shí)現(xiàn)了更接近真實(shí)的軍事與民用
2018-12-05 15:16:23

基于GAF的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議

據(jù)業(yè)務(wù)量少的情況下,大部分傳感器節(jié)點(diǎn)處于空閑偵聽(tīng)狀態(tài),浪費(fèi)了大量節(jié)點(diǎn)能量,引入 GAF拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)控制算法,使得在正常的網(wǎng)絡(luò)延遲下,大幅減少了處于空閑偵聽(tīng)狀態(tài)下的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。通過(guò)仿真表明,GS-MAC協(xié)議具有較高的能量效率,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)使用壽命。
2012-12-08 09:38:33

基于SOC/IP的智能傳感器設(shè)計(jì)研究

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法、傳感器融合等工作。在濾波中,除了常規(guī)的FFT、DFT之外,近幾年還出現(xiàn)了小波變換。由于芯片速度上的優(yōu)勢(shì),如何實(shí)現(xiàn)各信號(hào)處理IP核通用化設(shè)計(jì),已成為相關(guān)信號(hào)處理算法IP核
2008-08-26 09:38:34

基于分的有效無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)密鑰管理方案分享

管理算法來(lái)保證其安全。通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特性以及可能面臨的攻擊,綜合已有的多種算法,在分結(jié)構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上提出一種新的密鑰管理方案,并給出了這種方案的性能分析與仿真結(jié)果,結(jié)果顯示提高了算法的安全性能。
2020-08-26 06:04:32

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的核電裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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2018-11-01 15:04:48

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2018-10-31 16:57:39

基于能量和距離的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究

,該算法能進(jìn)一步均衡頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期?! ?系統(tǒng)模型  N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布在一個(gè)正方形區(qū)域內(nèi),周期性地收集周圍環(huán)境信息,并且具有如下性質(zhì):  (1)所有傳感器節(jié)點(diǎn)部署后不再
2018-11-02 15:19:38

基于能量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)

傳感器網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能量不均衡。本文主要通過(guò)改進(jìn)頭節(jié)點(diǎn)選舉算法來(lái)對(duì)LEACH 協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化。主要目標(biāo)是避免能量低的節(jié)點(diǎn)成為頭,控制頭數(shù)量達(dá)到最優(yōu),減少頭在每輪中分布不均的現(xiàn)象。從而達(dá)到降低系統(tǒng)
2018-11-02 16:15:16

常見(jiàn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

負(fù)責(zé)維護(hù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與普通的網(wǎng)絡(luò)不同,它有自己的特點(diǎn):比如能量受限,通信方式以數(shù)據(jù)為中心,相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)有著相似性,拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)也在不斷的變化等。與此對(duì)應(yīng),常規(guī)網(wǎng)絡(luò)的路由并不一定能適應(yīng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
2019-06-28 06:50:35

無(wú)線傳感網(wǎng)頭協(xié)助的目標(biāo)跟蹤(二)

Hz,采樣時(shí)間為6 s.在此條件下分別對(duì)本文算法.宋超凡,董慧穎?;?b class="flag-6" style="color: red">傳感器網(wǎng)絡(luò)的分段線性擬合跟蹤算法研.和任靜,熊慶寧。一種基于預(yù)測(cè)策略的目標(biāo)跟蹤算法研究[J]傳感中的算法進(jìn)行仿真.   4.2
2018-11-13 16:21:25

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)

可以暫時(shí)關(guān)閉通信模塊,進(jìn)入睡眠狀態(tài)。相關(guān)研究成果有:提出了LEACH、TopDisc、GAF算法。  當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>控制取得了很多成果,許多新的算法被提出,其中一些拓?fù)?/b>控制算法不僅僅
2020-12-24 17:11:59

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)低功耗分路由算法研究

的WSN網(wǎng)絡(luò)。參考文獻(xiàn)采用基于代價(jià)的目標(biāo)函數(shù)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)進(jìn)行了分析,推導(dǎo)出單跳和跳的適用范圍,最后提出一種單跳跳混合的路由算法,以解決網(wǎng)絡(luò)中的“能量熱點(diǎn)”問(wèn)題。本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出一種
2018-11-01 15:05:46

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)研究

網(wǎng)絡(luò)自組織方式及傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu),為網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和算法的標(biāo)準(zhǔn)化提供理論依據(jù),為設(shè)備制造商的實(shí)現(xiàn)提供參考,成為當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中一項(xiàng)十分緊迫的任務(wù)。也只有從網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的研究人手,帶動(dòng)傳感器組織方式及通信技術(shù)的研究,才能更有力地推動(dòng)這一具有戰(zhàn)略意義的新技術(shù)的研究和發(fā)展。 
2010-03-23 14:57:06

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)怎么初始化結(jié)構(gòu)?

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)是由一組微型傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織方式構(gòu)成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò),其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地理區(qū)域中感知對(duì)象的信息,并發(fā)布給
2019-09-27 06:06:18

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸及融合技術(shù)

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2010-03-23 14:48:27

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合路由算法分析

由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量十分有限,因此在設(shè)計(jì)各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議時(shí)必須考慮節(jié)能。采用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理技術(shù)是降低能耗的重要手段,而數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)路由相結(jié)合是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理的重要方法l-3]。數(shù)據(jù)融合能減
2023-09-21 08:29:44

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)與應(yīng)用

擴(kuò)展性提出了要求,由于傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、開(kāi)銷大,傳感器網(wǎng)絡(luò)通常不具備全球唯一的地址標(biāo)識(shí),這使得傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)層和傳輸層相對(duì)于一般網(wǎng)絡(luò)而言有很大的簡(jiǎn)化?! ∽越M織傳感器網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)就是能量受限
2018-12-05 15:17:12

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分路由是什么?

是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)誕生以來(lái),研究者依據(jù)使用環(huán)境設(shè)計(jì)了很多經(jīng)典的路由協(xié)議,其中包括基于節(jié)點(diǎn)分機(jī)制的LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering
2020-03-27 06:24:06

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn),總結(jié)的太棒了

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究熱點(diǎn)
2021-04-13 06:54:07

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合研究pdf

, long-lived node have more better performance.[hide]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合研究.pdf[/hide]
2009-10-05 17:28:51

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和關(guān)鍵性問(wèn)題

來(lái)。但是基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的用途和優(yōu)點(diǎn),開(kāi)發(fā)專用的通信協(xié)議和路由算法已經(jīng)成為了當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)急待研究的課題。
2019-06-25 07:26:24

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議與改進(jìn)

新的挑戰(zhàn)。在協(xié)議棧的眾多協(xié)議中,網(wǎng)絡(luò)層路由協(xié)議算法作為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)已成為目前研究的熱點(diǎn)?! ? 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議  由于WSN路由協(xié)議分類標(biāo)準(zhǔn)有很多,因此路由協(xié)議的分類方法也多種多樣。根據(jù)路由協(xié)議
2018-11-15 16:14:42

無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議研究

的探索,但研究成果尚處于起步階段,距離實(shí)際需求還相差甚遠(yuǎn)?! ≡赪MSN中,媒體訪問(wèn)控制(Medium AccessControl,MAC)協(xié)議處于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的底層,主要功能是在相互競(jìng)爭(zhēng)
2018-11-14 16:34:07

求大佬分享一種基于能量和距離的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議

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2021-06-02 06:17:16

淺談無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

Mote的智能傳感器節(jié)點(diǎn),還有用于研究機(jī)構(gòu)二次開(kāi)發(fā)的MoteWorkTM開(kāi)發(fā)平臺(tái)。這些產(chǎn)品都很受使用者的歡迎。 組成和特點(diǎn) 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以看成是由數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分布網(wǎng)絡(luò)控制管理中心三部
2018-10-24 11:41:41

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2021-05-26 06:00:09

特定環(huán)境下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的組播路由算法研究 論文

特定環(huán)境下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的組播路由算法研究
2012-08-11 18:48:59

面向頻譜感知的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

應(yīng)用中,傳感器節(jié)點(diǎn)通常情況下被放置在沒(méi)有基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的地方,傳感器節(jié)點(diǎn)具有自組織的能力,能夠自動(dòng)進(jìn)行配置和管理,通過(guò)拓?fù)?/b>控制機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議自動(dòng)形成轉(zhuǎn)發(fā)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的跳無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),能夠適應(yīng)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)
2018-11-06 11:02:36

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)信道MAC協(xié)議研究

信道接人協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究重點(diǎn)之一,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能起著決定性的作用。采用一種基于隨機(jī)訪間模式的信道接人的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議,將信道分為一個(gè)控制頻道和N
2009-03-18 09:34:388

負(fù)載均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>控制算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗分布不均勻的問(wèn)題,提出一種負(fù)載均衡的拓?fù)?/b>控制算法,該算法將節(jié)點(diǎn)看作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn),把節(jié)點(diǎn)間距離和節(jié)點(diǎn)剩余能量作為拓?fù)?/b>構(gòu)建的依據(jù),對(duì)剩余
2009-03-20 14:50:1416

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)不等規(guī)模節(jié)能分路由算法

在分的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,當(dāng)頭以跳通信方式將數(shù)據(jù)傳輸至sink點(diǎn)時(shí),越接近sink點(diǎn)頭過(guò)路數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)越重,可能過(guò)早耗盡能量而導(dǎo)致傳輸失效,造成網(wǎng)絡(luò)分割。該文提出一種
2009-04-09 09:44:0327

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)驅(qū)動(dòng)路由算法

融合表驅(qū)動(dòng)路由和按需驅(qū)動(dòng)路由的優(yōu)點(diǎn)提出一種異構(gòu)驅(qū)動(dòng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法,以實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高效匯集。算法將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的原有單一匯聚節(jié)點(diǎn)(Sink節(jié)
2009-04-14 09:01:1815

基于聚類的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相對(duì)定位算法

提出一種基于聚類的無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)相對(duì)定位算法,包括3個(gè)步驟,即將網(wǎng)絡(luò)、各建立局部坐標(biāo)系并計(jì)算內(nèi)節(jié)點(diǎn)自身在局部坐標(biāo)系內(nèi)位置以及各局部坐標(biāo)系合并成全局坐標(biāo)系
2009-04-14 09:40:4922

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在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由協(xié)議LEACH的基礎(chǔ)上,重新定義了“輪”的概念,把每一輪劃分成3個(gè)階段而不是傳統(tǒng)的2個(gè)階段。提出基于蟻群的雙算法,根據(jù)信息素濃度在每一中選
2009-04-18 09:48:5719

一種不均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法

傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信方式可分為跳和單跳兩種。如果采用跳方式,靠近基站的頭因傳送數(shù)據(jù)較多而導(dǎo)致較早死亡,在單跳方式中,遠(yuǎn)離基站的頭因傳送數(shù)據(jù)能耗太高而很快死
2009-04-20 09:11:1515

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)徑路由算法

路由協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn),針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限的特點(diǎn),為了均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存期,該文提出一種基于能量-跳數(shù)權(quán)重值的徑路由算法(EHM),其核心思
2009-04-20 09:12:0321

具有能量補(bǔ)給的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法

提出一種具有能量補(bǔ)給的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法PHC。在PHC中,傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)周圍環(huán)境獲取能量補(bǔ)給。PHC綜合考慮節(jié)點(diǎn)自身的能量起伏變化以及能量補(bǔ)給水平,修正了現(xiàn)有的
2009-04-21 09:48:0722

基于拓?fù)?/b>控制的異類無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法研究

隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,如何減小傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗、延長(zhǎng)使用壽命已經(jīng)成為傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的一個(gè)重要問(wèn)題。研究表明采用分結(jié)構(gòu)以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)?b class="flag-6" style="color: red">拓?fù)?/b>控制
2009-05-12 21:49:2820

一種新的能量有效性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法

算法是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)施分層路由所采用的重要方法,尤其是傳感器節(jié)點(diǎn)受到能量和帶寬的嚴(yán)重制約。本文從能量有效性的角度出發(fā),基于經(jīng)典的LEACH協(xié)議,提出了一種能量
2009-06-18 11:01:2417

傳感器分組加權(quán)融合算法研究

傳感器對(duì)某一狀態(tài)的測(cè)量結(jié)果分組, 針對(duì)每組測(cè)量變量的算術(shù)平均值, 依據(jù)極大似然原理, 提出了傳感器分組加權(quán)融合算法. 通過(guò)對(duì)各組傳感器測(cè)量值的方差進(jìn)行估計(jì),從而對(duì)每
2009-07-03 09:35:0614

異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最大剩余能量成算法

節(jié)點(diǎn)成算法被普遍認(rèn)為是一種理想的技術(shù),它能夠增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性和節(jié)能性,因而被許多研究人員所引用。當(dāng)前大多數(shù)的成協(xié)議是以概率為基礎(chǔ),即在頭選擇階段使用了
2009-09-12 17:02:148

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于蟻群算法的路由算法

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于蟻群算法的路由算法:提出一種基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法。該算法綜合網(wǎng)絡(luò)算法及蟻群算法的優(yōu)點(diǎn),考慮節(jié)點(diǎn)當(dāng)前可用能量對(duì)路由選擇
2009-10-04 14:10:3917

一維無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信方案能量效率研究

為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效性,該文在分析基于分的傳統(tǒng)方案和協(xié)作分集數(shù)據(jù)傳輸方案的能量效率基礎(chǔ)上,提出了一維傳感器網(wǎng)絡(luò)多用戶分集數(shù)據(jù)傳送方案(CMDDTS)。理
2009-11-19 16:18:0411

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)謠傳路由研究及改進(jìn)

本文探討了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的謠傳路由,并針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),引入了聚機(jī)制。經(jīng)過(guò)分析,改進(jìn)后的算法提高了查詢效率。
2009-11-26 14:09:4613

WSN中一種混合型拓?fù)?/b>控制算法

拓?fù)?/b>控制對(duì)于延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命,減小通信干擾,提高路由協(xié)議效率等具有重要的意義。睡眠調(diào)度和功率控制是現(xiàn)在研究的主流方向。全文首先闡述了無(wú)線傳感器拓?fù)?/b>控制算法研究進(jìn)
2009-12-14 11:30:468

基于負(fù)載平衡因子的傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究

利用成算法延長(zhǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期是一個(gè)研究熱點(diǎn),而現(xiàn)有的分層路由成算法大多存在負(fù)載不均衡的問(wèn)題。通過(guò)研究sLEACH(solar-awareLEACH)協(xié)議,分析負(fù)載不均衡的原
2009-12-26 11:42:4811

基于Ad hoc網(wǎng)絡(luò)的分算法研究與改進(jìn)

Ad hoc 網(wǎng)絡(luò)是一種無(wú)基礎(chǔ)設(shè)施支持的動(dòng)態(tài)、自組織、跳無(wú)線移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。該文在分析Ad hoc 網(wǎng)絡(luò)特性及應(yīng)用需求的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的基于能量的分算法,該算法主要依靠
2009-12-30 13:35:2614

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器融合技術(shù)研究

研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器融合技術(shù),并將其應(yīng)用于自主吸塵機(jī)器人中。給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器融合技術(shù)的基本原理,探索了改進(jìn)的BP 信息融合算法,使得改進(jìn)后的算法在收斂
2009-12-31 12:00:1411

異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋勢(shì)力剖分算法

對(duì)于普遍存在的異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò),目前尚缺乏有力的方法解決其覆蓋勢(shì)力的剖分問(wèn)題。對(duì)此,該文提出一種本地化的覆蓋勢(shì)力剖分算法—CFA(Coverage Force Algorithm)。該算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)感應(yīng)
2010-02-09 14:55:389

基于超圖的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法研究

系統(tǒng)地分析了著名經(jīng)典算法LEACH算法頭的產(chǎn)生和的形成過(guò)程.提出了一種基于超圖模型的分算法,把超圖理論引入大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,使網(wǎng)絡(luò)控制信息大為減少,從而延長(zhǎng)
2010-10-25 17:11:2619

電量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法

電量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法 燃?xì)?人工煤氣、天然氣、液化石油氣)的普及,提高了生產(chǎn)效率、市民的生活質(zhì)量,但在使用燃?xì)獾倪^(guò)程中,因
2010-05-19 08:55:56763

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>控制技術(shù)

      拓?fù)?/b>控制技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最重要的技術(shù)之一。在由無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>中,可以直接通信的兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間存在一條拓?fù)?/b>邊。如果沒(méi)有拓
2010-07-30 10:08:361837

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)K均值算法研究

傳統(tǒng)無(wú)線傳感網(wǎng)一般由大量密集的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,存在節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力、能源和帶寬都非常有限的缺點(diǎn),為了有效節(jié)能、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命,介紹了基于聚類的K均值算法。該算法通過(guò)生成的
2011-04-12 18:16:5449

基于遺傳聚類的無(wú)線傳感器負(fù)載均衡路由算法

通常的 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡的問(wèn)題。為均衡各節(jié)點(diǎn)能量消耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存周期,將K均值算法與遺傳算法相結(jié)合,提出一種負(fù)載均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法,
2011-06-08 11:15:3127

一種面向無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式定位算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的水下應(yīng)用,在原有同類算法研究的基礎(chǔ)上,提出了一種分布式無(wú)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)定位算法。該算法結(jié)合了最高節(jié)點(diǎn)度分算法和經(jīng)典度量多維尺度定位的理
2012-05-22 14:54:3234

GAF分算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究

本文講述無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)類MAC協(xié)議分析,GAF拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)控制算法下,分析無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)S-MAC協(xié)議性能,控制節(jié)點(diǎn)數(shù)量,提高能量效率,并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命。
2012-12-12 11:11:382547

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)的目標(biāo)跟蹤

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)的目標(biāo)跟蹤,參考下。
2016-01-21 11:14:0511

水下移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>

論文,水下移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>_何明,講述的是水下移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)
2016-05-11 18:08:4520

一種新的多級(jí)能量異構(gòu)WSNs優(yōu)化算法

一種新的多級(jí)能量異構(gòu)WSNs優(yōu)化算法_陳樹(shù)
2017-01-07 21:39:440

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法_鄧宏貴

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法_鄧宏貴
2017-03-15 11:09:040

LSFR算法傳感器分布式檢測(cè)中的優(yōu)化研究_劉云

LSFR算法傳感器分布式檢測(cè)中的優(yōu)化研究_劉云
2017-03-19 11:41:517

基于分的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)Top_K數(shù)據(jù)查詢算法_江欣

基于分的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)Top_K數(shù)據(jù)查詢算法_江欣
2017-03-19 19:19:350

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水下應(yīng)用介紹

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的水下應(yīng)用,在原有同類算法研究的基礎(chǔ)上,提出了一種分布式無(wú)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)定位算法.,該算法結(jié)合了最高節(jié)點(diǎn)度分算法和經(jīng)典度量多維尺度定位的理論。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明
2017-11-16 16:16:372

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>控制研究

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)乃至無(wú)線網(wǎng)絡(luò)鄰域中,拓?fù)?/b>控制一直是研究熱點(diǎn)之一,是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種重要的能量節(jié)省技術(shù)。當(dāng)前已有很多能量高效的拓?fù)?/b>控制算法,它們?cè)噲D尋求一個(gè)合適的節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率或者一個(gè)良好的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>
2017-11-17 17:04:3510

無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)傳感器調(diào)度研究分析

傳感器協(xié)助認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)的高能效傳感器調(diào)度問(wèn)題只考慮了一個(gè)頻段。頻段的傳感器調(diào)度問(wèn)題有許多新的研究領(lǐng)域。建立了一種頻段傳感器調(diào)度問(wèn)題的模型,提出了一種用于提高認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)通信容量
2017-11-17 17:09:534

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層次型路由算法

層次型路由算法是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)能量受限問(wèn)題,提出一種基于小世界模型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層次型路由算法( HASWNM)。通過(guò)添加高性能節(jié)點(diǎn)以及在頭間添加捷徑的方法,使得
2017-11-27 18:22:010

有向異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)路徑覆蓋的精確部署算法

針對(duì)有向異構(gòu)節(jié)點(diǎn)部署存在覆蓋漏洞、局部部署不均勻等問(wèn)題,提出一種有向異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)路徑覆蓋的精確部署算法( DHPSA)。自主部署過(guò)程分為兩個(gè)階段:首先,節(jié)點(diǎn)在鄰居節(jié)點(diǎn)的虛擬作用力和指定路徑
2017-11-30 10:33:520

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分目標(biāo)跟蹤

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)碰撞與首選擇過(guò)程導(dǎo)致能耗過(guò)高問(wèn)題,提出一種基于能量?jī)?yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分方法。首先,構(gòu)建時(shí)分競(jìng)選傳輸模型,主動(dòng)避免動(dòng)態(tài)內(nèi)數(shù)據(jù)碰撞,降低節(jié)點(diǎn)能耗
2017-12-01 10:52:480

基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的自適應(yīng)分算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)碰撞與首選擇過(guò)程導(dǎo)致能耗過(guò)高問(wèn)題,提出一種基于能量?jī)?yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分方法。首先,構(gòu)建時(shí)分競(jìng)選傳輸模型,主動(dòng)避免動(dòng)態(tài)內(nèi)數(shù)據(jù)碰撞,降低節(jié)點(diǎn)能耗
2017-12-01 11:00:350

Kmeans聚類-K值以及中心點(diǎn)的選取

KMeans算法是最常用的聚類算法,主要思想是:在給定K值和K個(gè)初始類中心點(diǎn)的情況下,把每個(gè)點(diǎn)(亦即數(shù)據(jù)記錄)分到離其最近的類中心點(diǎn)所代表的類中,所有點(diǎn)分配完畢之后,根據(jù)一個(gè)類內(nèi)的所有點(diǎn)重新
2017-12-01 13:45:3515084

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>控制技術(shù)詳解

拓?fù)?/b>控制技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最重要的技術(shù)之一。在由無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>中,可以直接通信的兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間存在一條拓?fù)?/b>邊。如果沒(méi)有拓?fù)?/b>控制,所有結(jié)點(diǎn)都會(huì)以最大無(wú)線傳輸功率工作。在這種情況下
2017-12-11 09:19:014779

一種傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間跨度優(yōu)化CTSO聚類算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)頭節(jié)點(diǎn)能效低、網(wǎng)絡(luò)能量負(fù)載不均衡問(wèn)題,提出一種傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間跨度優(yōu)化( CTSO)聚類算法。該算法首先在頭選舉方式上關(guān)注了內(nèi)成員數(shù)量和頭間距的約束問(wèn)題,盡可能
2017-12-11 15:09:400

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多級(jí)能量異構(gòu)算法

為了緩解無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的能量空洞問(wèn)題,提出了多級(jí)能量異構(gòu)算法( MEH)。該算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的通信負(fù)載分布特性進(jìn)行解析,并根據(jù)通信負(fù)載分布特性給網(wǎng)絡(luò)部署初始能量異構(gòu)的節(jié)點(diǎn),即在通信負(fù)載較重的區(qū)域配置
2017-12-17 09:48:330

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH算法首選擇方法

對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由LEACH算法能耗問(wèn)題進(jìn)行了分析,提出了首選擇方法,并通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)剩余能量和網(wǎng)絡(luò)加權(quán)系數(shù)重新設(shè)定閾值,使剩余能量較大的傳感器節(jié)點(diǎn)被選作首節(jié)點(diǎn),將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的能量平均分配
2017-12-18 10:10:050

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期優(yōu)化策略

傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息進(jìn)行凝聚的層次聚類( AGNES)算法將大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分區(qū)以優(yōu)化首的分布;其次,候選首節(jié)點(diǎn)競(jìng)選首成功后進(jìn)行不均勻分,同時(shí)加入時(shí)間閾值來(lái)均衡首節(jié)點(diǎn)的能耗;最后,采用跳路由,根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量
2017-12-28 10:01:070

基于能量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)

對(duì)其負(fù)載能量不均衡的問(wèn)題作出改進(jìn),并用MATLAB進(jìn)行仿真分析。仿真后的結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法能夠均衡節(jié)點(diǎn)的能耗,使分更加合理,有效延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。 0 引言 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),它融合了
2018-01-21 16:31:012391

基于電量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)算法

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)是由任意散落在被監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織形式構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳送到接收站進(jìn)行處理。通過(guò)隨機(jī)投放的方式
2018-01-21 16:42:012475

基于三維拓?fù)?/b>控制算法

檢測(cè)、智慧交通、空間探索等方面具有重要應(yīng)用價(jià)值。為提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能均衡性,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,對(duì)其三維拓?fù)?/b>控制進(jìn)行研究。定義判斷拓?fù)?/b>變化程度的節(jié)點(diǎn)度因數(shù),構(gòu)建評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)綜合性能的節(jié)點(diǎn)度估計(jì)模型,并提出基于該模型的拓?fù)?/b>控制算法,通過(guò)布置傳感器節(jié)點(diǎn)、創(chuàng)
2018-01-24 10:42:080

帶狀無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量高效的節(jié)點(diǎn)部署

帶狀無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有特殊的拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu),滿足很多重要領(lǐng)域的應(yīng)用需求。針對(duì)帶狀網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗不均衡問(wèn)題,分析了帶狀無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)跳通信時(shí)的拓?fù)?/b>結(jié)構(gòu)和能耗模型,在對(duì)帶狀網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分的基礎(chǔ)上,提出一種
2018-01-29 13:32:570

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)現(xiàn)有分路由協(xié)議中選舉的頭節(jié)點(diǎn)在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)分布不均的問(wèn)題,提出一種基于局部區(qū)域傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布數(shù)量控制頭節(jié)點(diǎn)選舉概率的算法HNDCRA。該算法通過(guò)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)
2018-02-06 13:41:080

軟件定義傳感器網(wǎng)絡(luò)重配置算法研究

為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能及其適應(yīng)性,提出一種軟件定義傳感器網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)并重點(diǎn)研究網(wǎng)絡(luò)重配置算法算法首先運(yùn)用Voronoi圖理論,尋求SDSN全覆蓋問(wèn)題中保證網(wǎng)絡(luò)能量均衡的最優(yōu)感知半徑分配,以
2018-02-09 16:14:580

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)首提取壓縮算法

對(duì)矢量數(shù)據(jù)壓縮算法中DP壓縮算法在引入無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)進(jìn)行了改進(jìn),針對(duì)壓縮過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)的掃描次數(shù)問(wèn)題,提出首提取壓縮算法。該算法首即為數(shù)據(jù)首,首提取壓縮算法設(shè)定步長(zhǎng)減少壓縮過(guò)程中對(duì)數(shù)
2018-02-27 17:04:160

一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)頭選舉算法

當(dāng)前傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的感知頭節(jié)點(diǎn)選舉的主要依據(jù)是能量、位置等信息,沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的可靠性。以信任評(píng)價(jià)值為可靠性依據(jù),在頭選舉中在能量?jī)?yōu)先的條件下,考慮信任值的大小,來(lái)提高所選取頭的可靠性
2018-03-07 14:51:380

容忍時(shí)延網(wǎng)絡(luò)路由算法

針對(duì)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下用戶終端間缺少穩(wěn)定的端到端通信路徑的問(wèn)題,提出一種基于車載自組網(wǎng)( VANET)通信終端和運(yùn)動(dòng)信息的容忍時(shí)延網(wǎng)絡(luò)(DTN)分路由算法-CVCTM。首先,完成了基于頭選舉的分
2018-04-17 10:47:030

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分算法的設(shè)計(jì)研究

(靈巧傳感器網(wǎng)絡(luò)通信),并認(rèn)為這是建成未來(lái)目標(biāo)部隊(duì)的關(guān)鍵之一;民用方面,由加州大學(xué)伯克利分校David culler教授領(lǐng)導(dǎo)的科研小組在緬因州的大鴨子島上布置了32節(jié)點(diǎn)組成的傳感器網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)一種海燕
2020-01-17 08:04:005399

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)sink路由技術(shù)的詳細(xì)研究分析

在介紹無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的獨(dú)有特點(diǎn)后,給出了傳感器網(wǎng)絡(luò)sink 路由協(xié)議的分類方法,然后著重分析了當(dāng)前校為有代表性的sink 路由協(xié)議,在協(xié)議特點(diǎn)及其應(yīng)用范圍方面進(jìn)行了研究與比較。最后,總結(jié)了sink路由協(xié)議的研究的關(guān)鍵點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)。
2018-11-29 14:29:068

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)級(jí)拓?fù)?/b>模型的演化分析研究資料

網(wǎng)絡(luò)級(jí)拓?fù)?/b>演化模型;拓?fù)?/b>動(dòng)態(tài)分析表明,該模型能夠很好地體現(xiàn)無(wú)線傳感器間的拓?fù)?/b>生長(zhǎng)過(guò)程,由該模型演化成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/b>具有無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì),所以該拓?fù)?/b>模型具有根強(qiáng)的容錯(cuò)性。
2018-11-29 14:29:079

基于泊松過(guò)程的毫米波異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型

模型,由隨機(jī)幾何理論推導(dǎo)毫米波異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中UE的級(jí)聯(lián)概率和下行鏈路(DL)頻譜效率的表達(dá)式。分析發(fā)射功率、UE分類因子、PBS分布最大值對(duì)級(jí)聯(lián)概率的影響,并比較泊松分布用戶和傳統(tǒng)泊松點(diǎn)均勻分布用戶的頻譜效率。仿真結(jié)果表明,與
2021-03-17 10:39:2414

基于鄰近節(jié)點(diǎn)分級(jí)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法

為均衡和節(jié)約無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能耗,提出一種基于鄰近節(jié)點(diǎn)分級(jí)的分路由算法??紤]鄰近首和鄰近節(jié)點(diǎn)的狀態(tài),對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分級(jí)處理,在首選取階段,根據(jù)首位置和群范圍對(duì)首進(jìn)行再優(yōu)化,避免首分布
2021-04-01 11:23:4713

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)車位控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種全新的信息獲取和處理技術(shù),在現(xiàn)實(shí)生活中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。隨著通信技術(shù)、嵌入式技術(shù)、傳感器技術(shù)的發(fā)展,傳感器正逐漸向智能化、微型化、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。目前,國(guó)內(nèi)外主要研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的低功耗硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)拓?fù)?/b>控制網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、定位技術(shù)等。
2021-04-06 15:04:272751

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究與實(shí)現(xiàn)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究與實(shí)現(xiàn)。
2021-05-24 09:34:323

基于最優(yōu)傳輸距離和聚類的WSN分算法

為降低并均衡無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗,提出一種基于最優(yōu)傳輸距離和 K-means聚類的WSN分算法。根據(jù)層次聚類算法建立聚類特征樹(shù),將聚類特征樹(shù)中的葉節(jié)點(diǎn)視為一個(gè),并使每個(gè)
2021-05-26 14:50:172

基于分的水下傳感器通信時(shí)間同步算法

水下傳感器的時(shí)間同步會(huì)受到節(jié)點(diǎn)移動(dòng)、傳播時(shí)延、能耗等因素的影響,陸地傳感器的時(shí)間同步算法無(wú)法直接應(yīng)用于水下環(huán)境。綜合考慮水下通信的特點(diǎn),提出一種基于分的雙首輔助時(shí)間同步算法?;诠?jié)點(diǎn)能耗和深度
2021-05-27 15:27:093

異構(gòu)有向傳感器網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)差分進(jìn)化算法

為提高異構(gòu)有向傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)調(diào)度效率,基于學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)提出一種參數(shù)自適應(yīng)的差分進(jìn)化算法。將節(jié)點(diǎn)調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)化為集合覆蓋問(wèn)題,利用學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)與環(huán)境的交互實(shí)現(xiàn)差分算法控制參數(shù)的自適應(yīng)選擇,同時(shí)采用自適應(yīng)
2021-06-08 14:44:4913

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的非均勻拓?fù)?/b>控制算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量有限以及消耗不均衡的問(wèn)題,運(yùn)用勢(shì)博弈理論,設(shè)計(jì)一種考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、信息傳輸成功率以及節(jié)點(diǎn)到基站之間距離的效用函數(shù),構(gòu)建博弈模型,在此基礎(chǔ)上,提出基于勢(shì)博弈的非均勻拓?fù)?/b>
2021-06-10 11:17:2613

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