《基于ANN的多路径传输WSNs数据丢包率预测》PDF+DOC
作者:崔峰,付保红,吴春梅,陈鑫
单位:中国仪器仪表学会;上海工业自动化仪表研究院
出版:《自动化仪表》2017年第02期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFZDYB2017020160
DOC编号:DOCZDYB2017020169
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《基于CLRP-MS位置叠取的节能WSNs数据传输机制》PDF+DOC2016年第01期 王德铭,路标
《基于层次分析法的数据传输路径选择优化算法》PDF+DOC2015年第03期 吴铭心
《无线传感器网络中数据传输路径选择优化方案》PDF+DOC2014年第04期 朱珍,刘奇付
《基于量子遗传算法的WSNs能量均衡路由优化》PDF+DOC2013年第05期 徐霜
《WSNs节点随机参数优化配置与性能分析》PDF+DOC2013年第04期 蒋文贤,蔡惠娟
《基于傅立叶变换的无线传感器网络数据建模》PDF+DOC2016年第08期 施博
《WSNs中节点协同声源定位协议研究》PDF+DOC2011年第02期 夏娜,赵娟
《WSNs中节点协同声源定位协议研究》PDF+DOC2011年第10期 夏娜,唐树青,赵娟
《基于圆锥曲线密码的WSNs密钥管理方案》PDF+DOC 张得生,刘直良
《基于格拉布斯准则的DS证据理论在WSNs中的应用》PDF+DOC2015年第06期 陈任秋,刘军
为了提高无线传感器网络(WSNs)数据传输的准确率,设计了一种基于人工神经元网络(ANN)的数据丢包(DPL)率预测方法。通过预测WSN数据包在多个传输路径上的丢包率,选择出最优数据传输路径。首先,建立1个150节点的网络拓扑结构,使各节点在固定区域内随机分布,并采用粒子群算法对各节点进行层级聚类。然后,采用1个3层前向人工神经元网络来预测数据传输的丢包率。在BP网络学习算法中引入动量修正因子,避免了ANN训练陷入局部极小的问题。ANN的3个输入分别为传输路径上的节点数目、节点应用环境类型和节点采样频率。最后,采用基于最优最差蚂蚁系统(BWAS)的多传输路径规划方法,以传输路径数据丢包率作为评价参数,选择最优传输路径。经仿真验证可知,本方法能够获得较高的数据传输准确率,与FEC纠删编码多路径传输策略相比具有明显优势。
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