基于BP神经网络的LEACH协议优化：提升WSN能源效率与寿命

该篇论文深入探讨了无线传感器网络LEACH协议的改进策略，由宋杰教授在河海大学计算机及信息工程学院进行研究。LEACH作为经典的分簇路由协议，在WSN领域占据重要地位，其核心理念是通过均匀分配网络能量负载，以延长网络寿命。原始的LEACH协议主要依赖于等概率随机选择簇首进行数据传输。 论文作者在研究中创新性地引入了人工神经网络，特别是BP神经网络，以增强数据融合的能力。在数据传输阶段，通过簇首节点启动BP算法，对传感器节点收集的监测数据进行融合处理，这一过程旨在减少通信数据量，降低能耗，并缓解网络拥塞问题。在传感器资源受限的环境中，这样的改进显著提高了网络的生存周期和效率。 人工神经网络，尤其是BP神经网络，以其模仿人类大脑的学习和处理能力而被广泛应用。BP算法因其高效的学习能力和适应性，使得这个改进后的LEACH协议能够在复杂环境中更加智能化地管理数据流，提升整体网络性能。 这篇论文通过对LEACH协议的深度分析和创新性改造，不仅优化了无线传感器网络的性能，还展示了如何将人工智能技术应用于传统路由协议中，以应对不断增长的无线传感器网络需求。这对于推动WSN技术的发展，特别是在能源效率和网络稳定性方面的提升，具有重要的理论和实践价值。