BP神经网络在WSN拥塞控制中的应用：一种主动队列管理算法

该篇论文主要探讨了"基于BP神经网络的主动队列管理拥塞控制算法"在无线传感器网络中的应用。作者汤晓蕾和戴吉，来自中国矿业大学信息与电气工程学院，针对无线传感器网络中汇聚节点的重要角色和其特有的拥塞问题，提出了一种创新的解决方案。他们通过构建汇聚节点瓶颈网络的线性化模型，设计了一种队列长度预测控制器，利用BP神经网络来预测和管理队列长度，以此来实现对源节点的实时反馈，请求调整发送速率，从而防止或减轻拥塞的发生。 文章的核心内容围绕拥塞控制展开，强调了拥塞控制在无线传感器网络中的关键作用，它能够防止网络崩溃，保持网络的轻度拥塞状态，同时保证网络效率和流量公平。拥塞产生的原因被详细分析，包括存储空间不足、带宽容量限制、突发数据传输和拓扑变化等。为了解决这些问题，作者选择主动队列管理策略，并将传统的算法（如CODA）与基于BP神经网络的方法进行对比实验，通过NS-2网络仿真软件验证新算法在队列长度稳定性、端到端延迟和事件投递率方面的优越性。 这篇论文的研究成果对于优化无线传感器网络的性能，减少丢包和重传带来的能源浪费，提升网络的整体稳定性具有重要意义。通过神经网络技术的应用，作者展示了在复杂环境中智能拥塞控制的可能性，为未来网络设计和管理提供了新的理论支持和技术方向。