BP神经网络优化的无线传感器网络路由协议
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更新于2024-08-11
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"该研究基于BP神经网络对无线传感器网络路由协议进行改进,旨在解决无线传感器网络中节点能量有限的问题,以减少数据传输能耗并延长网络寿命。文章提出了一种结合BP神经网络层次结构和无线传感器网络分簇结构的算法模型,通过在每个簇中应用3层BP神经网络,对原始数据进行处理,提取其特征信息,从而减少传输到汇聚节点的数据量,降低通信能耗。实验证明,改进后的BPDFA算法相对于LEACH协议在平衡节点能量和延长网络寿命方面表现出优越性。"
本文是工程技术领域的学术论文,主要关注无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)的能效优化问题。无线传感器网络由大量低功耗、计算能力有限的传感器节点组成,用于监测环境或特定区域的数据。由于这些节点的能量有限,网络的寿命通常受限于电池寿命,因此,如何有效地管理和利用这些有限的能源成为了一个关键问题。
研究者提出了一个基于反向传播(Backpropagation, BP)神经网络的路由协议改进算法模型。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络,它能够通过学习和调整权重来适应复杂的数据模式。在此,该网络被用于对传感器节点收集的大批量原始数据进行处理,通过训练得到的3层BP神经网络模型,能够从原始数据中提取出具有代表性的特征数据,这有助于减少需要传输的数据量。
路由协议在WSN中起着至关重要的作用,它决定了数据如何从源节点经过多跳传输到达汇聚节点。传统的协议如LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)采用分簇策略,但可能会导致簇头节点过早耗尽能量,从而缩短网络寿命。而改进后的BPDFA算法通过减少数据传输,降低了对簇头节点的通信负担,从而更有效地平衡了网络中各节点的能量消耗。
仿真结果表明,BPDFA算法在节能和网络寿命方面优于LEACH协议,这为WSN的能效优化提供了一种新的思路和方法。通过减少通信能耗,这种基于BP神经网络的路由协议改进策略有望在实际应用中进一步提高WSN的性能和可靠性。
2010-09-01 上传
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