基于人工智能的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗研究.pdf

1、傳感器網(wǎng)絡(luò)是基于應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)的無線通信網(wǎng)絡(luò)相比，它具有節(jié)點規(guī)模大、自組織多跳、無人值守、無通信基礎(chǔ)設(shè)施等特點。而能量約束始終是限制傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的瓶頸。 有效提高網(wǎng)絡(luò)能效，降低節(jié)點能耗，并延長網(wǎng)絡(luò)生存期，是本文研究工作的核心。圍繞著在路由中兼顧無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有效性和均衡性的主題，以人工智能（AI）為指導(dǎo)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型作為分析工具，本文綜合并討論了有關(guān)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。同時，論文

2、以研究傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系架構(gòu)為前提，分層剖析了傳感器節(jié)點的硬件結(jié)構(gòu)和設(shè)計、各層次的主要算法和協(xié)議、常用傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能技術(shù)和策略。從硬件和協(xié)議棧兩個層面分析了傳感器節(jié)點能耗產(chǎn)生的主要原因。 針對影響節(jié)點能耗的主要因素，分析了傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)、節(jié)點結(jié)構(gòu)、通信方式和網(wǎng)絡(luò)覆蓋，本文并給出了無線傳輸能耗的數(shù)學(xué)模型。在對傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)能技術(shù)，諸如單節(jié)點節(jié)能技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及垮層節(jié)能算法總結(jié)的基礎(chǔ)上，著重討論和比較了傳感器網(wǎng)絡(luò)中幾類

3、經(jīng)典的媒體訪問控制算法、協(xié)議；分析了目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法、協(xié)議和策略亟待解決的問題。 論文的主要成果和貢獻(xiàn)在于將人工智能引入到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法中。首先，結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)路由層次上的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，考慮到在平面式路由算法中網(wǎng)絡(luò)能量不均衡，路由缺乏可靠的服務(wù)質(zhì)量的特點，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織映射模型的平面路由算法——自組織映射融合（SOMDF）算法，它可降低節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸量，規(guī)避了因數(shù)據(jù)冗余給網(wǎng)絡(luò)帶來的數(shù)據(jù)沖突和耗

4、能增大的風(fēng)險，并解決了因網(wǎng)絡(luò)有效性和均衡性相互制約產(chǎn)生的矛盾。 其次，與傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)相比，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由是以數(shù)據(jù)為中心。為了保證數(shù)據(jù)傳輸路徑的可靠性、穩(wěn)定性和實時性，同時兼顧網(wǎng)絡(luò)能量有效性和均衡性特點，依托SOMDF算法設(shè)計了一種新的動態(tài)路由選擇（DRS）策略，該策略將路由按照由SOMDF算法給出的鏈接評估質(zhì)量（CEQ）的量值大小，依次劃分為主傳輸路由（TR）和備用傳輸路由（BR），采用“輪喚”方式工作，有效地降低了節(jié)點

5、能耗，并延長了網(wǎng)絡(luò)的生存期。 最后，鑒于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分族路由算法具有一定的聚類和自組織特性，將一種帶有短期記憶效應(yīng)和非線性動態(tài)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型融合到分族路由算法中，提出了帶有動態(tài)記憶效應(yīng)的分族路由算法——回聲狀態(tài)路由選擇（ESNRS）算法，它可以有效降低傳感器節(jié)點的通信能耗，減少因族頭的選擇和分族周期的確定所帶來的時耗，平衡了傳感器網(wǎng)絡(luò)的總能量，達(dá)到了有效延長網(wǎng)絡(luò)生存期的目的。 為了驗證論文提出的算法優(yōu)