无线传感器网络数据收集：BP神经网络优化协议

"这篇硕士学位论文主要探讨了在无线传感器网络中如何利用BP神经网络优化数据收集协议，以减少数据传输量，提高传感器节点的能量效率，从而延长无线传感器网络的生命周期。作者肖骁在导师王国军的指导下，研究了BP神经网络在数据融合中的应用，通过数据拟合和权值传递策略减少神经网络的训练步骤和数据传输量。此外，论文还讨论了在基站端运行BP神经网络进行预测计算的可能性，以进一步减少节点间的通信开销。该研究对比了传统数据融合方法，提出了一种新的基于BP神经网络的数据融合策略，对无线传感器网络领域的研究具有一定的参考价值。关键词包括无线传感器网络、数据融合、数据收集、BP神经网络和预测。" 这篇论文深入研究了无线传感器网络中的数据收集问题，特别是在节能方面。无线传感器网络是由多个低功耗、自组织的传感器节点构成的网络，广泛应用于环境监测、目标追踪等领域。在这样的网络中，数据收集是一个关键挑战，因为频繁的数据传输会迅速消耗节点的能量，缩短网络的生存时间。 BP神经网络是一种反向传播算法，擅长于非线性数据的拟合。论文提出使用BP神经网络对传感器监测数据进行拟合，以减少需要传输的实际数据量。通过在每次拟合中保留上一次的权值和阈值，可以降低神经网络的训练次数，进而减少计算量和能耗。 考虑到无线传感器节点的计算能力通常较弱，论文进一步探讨了在基站端进行BP神经网络计算的策略。这种方法允许基站根据有限的节点数据预测其他未发送的数据，或者用少数节点的数据预测大部分节点的监测数据，从而大幅度减少节点间的直接通信。 论文还对比了现有的数据融合方法，指出大多数方法侧重于选择低能耗路由和减少数据冗余，而提出的基于BP神经网络的数据融合策略更侧重于数据源头的处理，减少传输本身，这是对现有研究的一个重要补充。 这篇论文提供了无线传感器网络中一种创新的数据收集和融合方法，通过利用BP神经网络的预测和拟合能力，旨在实现更高效、节能的数据处理，对于无线传感器网络的理论研究和实际应用都具有重要意义。