本文關鍵詞：無線傳感器網絡中基于神經網絡的數(shù)據融合模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江工商大學》 2013年

基于神經網絡的無線傳感器網絡數(shù)據融合算法研究

孔玉靜  

【摘要】：無線傳感器網絡是新興的智能信息實時監(jiān)測網絡系統(tǒng),集成了傳感器技術、網絡技術、嵌入式控制技術、分布式計算與存儲技術及無線通信技術等,成為當前計算機網絡領域研究的重點內容之一。無線傳感器網絡中傳感器節(jié)點分布密集,相鄰節(jié)點采集數(shù)據具有較高相似性,使網絡中傳輸?shù)臄?shù)據存在一定的冗余,消耗過多通信能量。相關研究證明,無線傳感器網絡中能量主要消耗在數(shù)據傳輸過程中,數(shù)據融合技術可以減少網絡中的冗余信息,提高數(shù)據傳輸效率,從而降低通信能耗。 目前,很多學者在無線傳感器網絡的網絡層和應用層中對數(shù)據融合進行研究。本文在前人研究的基礎上,將BP神經網絡與層次路由協(xié)議相結合,提出基于神經網絡的無線傳感器網絡數(shù)據融合算法(Back-Propagation Data Fusion Algorithm,簡稱BPDFA)。 首先,對無線傳感器網絡層次路由協(xié)議LEACH進行研究,分析了它的網絡模型及工作流程；根據無線傳感器網絡能量消耗的情況,提出最優(yōu)簇頭個數(shù)的選擇方法；分析了LEACH協(xié)議中存在的優(yōu)缺點。 其次,針對LEACH協(xié)議存在的簇頭分布不均、簇頭選舉沒有考慮節(jié)點剩余能量等問題,提出改進路由協(xié)議LEACH-E。在分簇時,LEACH-E考慮了相鄰節(jié)點的個數(shù),使簇頭比較均勻地分布在網絡中；在選舉簇頭時,LEACH-E考慮了簇內節(jié)點剩余能量,從而均衡整個網絡負載。 再次,將改進路由協(xié)議LEACH-E的分簇結構與BP神經網絡模型結合,提出新的數(shù)據融合算法BPDFA。該算法在每個分簇結構中設計一個三層的BP神經網絡模型,把采集到的原始數(shù)據通過相應神經網絡模型進行處理,得到能夠反映原始數(shù)據特征的少量數(shù)據信息。只需要將處理好的特征數(shù)據傳輸給匯聚節(jié)點,減少數(shù)據信息傳送量,降低通信能耗,從而延長網絡生存時間。 最后,本文利用NS-2仿真軟件進行了仿真實驗,仿真結果表明：數(shù)據融合算法BPDFA較LEACH協(xié)議在降低節(jié)點平均能耗和延長網絡壽命方面具有更優(yōu)越的性能。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目錄】：

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