模糊逻辑提升无线传感器网络数据传输效率

本文是一篇关于"基于模糊逻辑的高效无线传感器网络识别"的研究论文，发表在《国际电子与通信工程学报》(International Journal of Electronics and Communication Engineering and Technology, IJECET)上。该论文的作者Navneet Singh和Abhishek Pratap Singh分别来自印度的RML Avadh大学和Uttar Pradesh的技术学院。论文针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的关键挑战进行探讨。 WSN的核心功能是通过无线介质连接的传感器节点和基站之间的信息采集与传输。传感器节点的小型化、无线连接性和低成本使得它们能够在难以到达或敌对环境中广泛应用，极大地降低了部署成本。然而，WSN面临的难题主要包括无线传输的不可靠性，导致数据在恶劣环境下可能大量丢失；以及传感器节点能源有限，可能导致节点失效，进一步影响数据的完整性。 为了提高WSN的数据传输效率和可靠性，论文提出了一种利用模糊逻辑的方法来解决这些问题。模糊逻辑是一种非精确逻辑处理技术，能够处理不确定性信息，非常适合应对无线传输中的噪声和变化。它能够有效地处理数据质量的波动，减少数据丢包，并且优化能量消耗，从而实现更高效的通信协议，降低拥塞，提升整体能源效率。 论文可能详细讨论了模糊逻辑如何在WSN中应用，例如通过模糊推理系统来判断数据的重要性，优先处理关键信息；或者通过模糊控制算法调整节点的通信策略，以适应不同环境条件下的通信需求。此外，还可能涉及模糊逻辑如何帮助预测和预防故障，延长传感器节点的使用寿命。 通过模糊逻辑方法的集成，研究者旨在提供一种创新的解决方案，以增强WSN在面对复杂环境挑战时的性能。全文可能提供了实验结果和性能评估，展示了模糊逻辑在提升WSN识别能力和数据完整性方面的实际效果。这篇论文对于理解和改进无线传感器网络设计，特别是在通信协议、网络拥堵管理和能源管理方面具有重要的理论价值和实践意义。