DCHS与FIS结合的无线传感器网络：能效与高PDR研究

"这篇研究论文探讨了如何利用动态簇头选择(DCHS)和模糊推理系统(FIS)技术提升无线传感器网络(WSN)的能效和数据包传输成功率(PDR)。WSN广泛应用于健康监护、军事、工业监控以及物体追踪等领域，由大量自治设备组成，它们通过传感器监测物理或环境状态。DCHS旨在解决簇头选择过程中的随机性和不规律性，从而降低簇内通信的能耗和资源浪费。FIS则基于模糊逻辑理论，采用Mamdani规则对输入进行分类和输出调整，形成一套模糊规则集，以优化决策过程。研究在MATLAB 2012R环境下实现，通过模拟计算得出平均能耗和PDR数据，以验证所提方法的有效性。" 在无线传感器网络中，能量效率和数据包传输的成功率是两个关键指标。DCHS策略是为了解决簇头选举过程中可能出现的不经济和无序问题。簇头是WSN中负责收集、处理和转发数据的关键节点，其选举过程直接影响网络性能。DCHS方法通过对簇头的选择进行动态优化，避免了固定簇头导致的能源消耗不均，从而提高了整体网络寿命。 另一方面，模糊推理系统(FIS)引入了模糊逻辑的概念，这是一种处理不确定性和模糊信息的方法。在WSN中，FIS可以帮助处理传感器数据的不精确性和环境变化的复杂性。通过Mamdani规则，FIS能够将模糊的输入条件转化为明确的输出决策，提高了数据处理的灵活性和准确性，有助于提高PDR。 论文中提到的实施和分析是在MATLAB 2012R平台上进行的，这是一个常用的数学建模和仿真工具，适合进行这种类型的研究。通过模拟，作者计算了平均能耗和PDR，这些数值是评估WSN性能的重要指标。高PDR意味着更多的数据包成功到达目的地，而低能耗则意味着网络可以运行更长时间。 本研究提出的DCHS和FIS结合策略，旨在提升WSN在能源管理和数据传输方面的性能。这种方法有望在实际应用中提高WSN的效率和可靠性，尤其适用于那些对能源有限且需要长期稳定运行的环境监控和追踪场景。