基于模糊逻辑的无线传感器网络静态节点自动分类方法

随着无线传感器网络节点数量增加,其间的关联关系逐渐呈现模糊化,导致在对节点进行分类时,需要多次迭代才能找到其中的关联规则,导致容易出现高比例错误分类的情况,提出基于模糊逻辑的无线传感器网络静态节点自动分类方法研究。在原关联规则的基础上引入模糊逻辑,结合构建的模糊规则推理分析了节点消息剩余生存时间比值和节点消息跳数的隶属度,利用规则阈值将静态节点分为两类:“高优先级”和“低优先级”。实验结果表明,设计方法将静态节点分类为非静态节点的比例低于0.07,将非静态节点分类为静态节点的比例始终低于0.08,正确分类为静态节点的比例始终高于0.93,具有明显优势。