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Extending the Network Lifetime Using Optimized Energy Efficient Cross Layer Module (OEEXLM) in Wireless Sensor Networks
1
作者 T. V. PADMAVATHY 《Wireless Sensor Network》 2009年第1期27-35,共9页
In wireless sensor network, the primary design is to save the energy consumption as much as possible while achieving the given task. Most of recent researches works have only focused on the individual layer issues and... In wireless sensor network, the primary design is to save the energy consumption as much as possible while achieving the given task. Most of recent researches works have only focused on the individual layer issues and ignore the importance of inter working between different layers in a sensor network. In this paper, we use a cross-layer approach to propose an energy-efficient and extending the life time of the sensor network. This protocol which uses routing in the network layer, and the data scheduling in MAC layer. The main ob-jective of this paper is to provide a possible and flexible approach to solve the conflicts between the require-ments of large scale, long life-time, and multi-purpose wireless sensor networks. This OEEXLM module gives better performance compared to all other existing protocols. The performance of OEEXLM module compared with S-MAC and directed diffusion protocol. 展开更多
关键词 ROUTING MEDIUM ACCESS Control life time of the network Energy Efficiency OEEXLM MODULE Wireless Sensor networks
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Analysis of Hops Length in Wireless Sensor Networks 被引量:4
2
作者 Mekkaoui Kheireddine Rahmoun Abdellatif 《Wireless Sensor Network》 2014年第6期109-117,共9页
Wireless sensor networks are provided with a limited source of power. The lifetime of such networks is an overwhelming matter in most network applications. This lifetime depends strongly on how efficiently such energy... Wireless sensor networks are provided with a limited source of power. The lifetime of such networks is an overwhelming matter in most network applications. This lifetime depends strongly on how efficiently such energy is distributed over the nodes especially during transmitting and receiving data. Each node may route messages to destination nodes either through short hops or long hops. Optimizing the length of these hops may save energy, and therefore extend the lifetime of WSNs. In this paper, we propose a theorem to optimize the hop’s length so to make WSN power consumption minimal. The theorem establishes a simple condition on hop’s length range. Computer simulation when performing such condition on Mica2 sensors and Mica2dot sensors reveals good performance regarding WSNs energy consumption. 展开更多
关键词 Wireless Sensor networkS Energy Efficiency MULTI-HOP ROUTING HOP LENGTH network’s life time
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Three Dimensional Fault Tolerant Energy Efficient Distributed Clustering for Wireless Sensor Networks (3DFEED)
3
作者 Mohammad Hasannejad Mohammad. Mehrani Amir Afsheh 《通讯和计算机(中英文版)》 2012年第1期28-32,共5页
关键词 无线传感器网络 分布式聚类 三维 节能 容错 聚类分析方法 覆盖算法 网络节点
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基于时间卷积网络的机床齿轮箱轴承剩余寿命预测
4
作者 姜广君 段政伟 +1 位作者 穆东明 杨金森 《机床与液压》 北大核心 2024年第12期224-230,共7页
基于深度神经网络的RUL预测模型结构比较复杂,不能很好地满足中长期预测任务的要求。为了更好地利用时间信息,设计一种基于时间卷积网络(TCN)的轴承RUL预测模型。以振动信号的频谱特征作为输入,利用因果膨胀卷积结构提取频域特征并捕获... 基于深度神经网络的RUL预测模型结构比较复杂,不能很好地满足中长期预测任务的要求。为了更好地利用时间信息,设计一种基于时间卷积网络(TCN)的轴承RUL预测模型。以振动信号的频谱特征作为输入,利用因果膨胀卷积结构提取频域特征并捕获长期依赖,从而实现对轴承准确的RUL预测。为了进一步说明所提方法的优越性,将所提方法与卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)进行了对比。结果表明:所提出的TCN模型的RUL预测精度优于其他现有方法,具有较高的精度。 展开更多
关键词 机床齿轮箱轴承 时间卷积网络 时间序列 剩余寿命预测
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结合CNN与TCN神经网络的滚动轴承寿命预测 被引量:1
5
作者 孙丹铭 陈长征 孙业彭 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期160-165,共6页
针对滚动轴承振动信号特征提取不充分、过于依赖人工特征提取及预测精度低等问题,提出了CNN-TCN-Attention网络模型预测方法。该方法选取滚动轴承振动信号作为输入通过增强顶帽算子(EAVGH)对信号进行特征增强,运用卷积神经网络(CNN)来... 针对滚动轴承振动信号特征提取不充分、过于依赖人工特征提取及预测精度低等问题,提出了CNN-TCN-Attention网络模型预测方法。该方法选取滚动轴承振动信号作为输入通过增强顶帽算子(EAVGH)对信号进行特征增强,运用卷积神经网络(CNN)来提取信号中的深层特征,并构建TCN-Attention模型对滚动轴承剩余寿命进行预测。将注意力机制与时间卷积网络相结合可以有效的提高模型预测精度,通过轴承寿命实验数据进行验证,CNN-TCN-Attention预测模型能有效的提取滚动轴承振动信号中的深层特征,并且具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 增强形态顶帽变换 注意力机制 时间卷积网络 寿命预测
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一种基于融合特征聚类和随机配置网络的轴承剩余寿命预测方法
6
作者 韩莹 陈熙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期128-139,共12页
针对轴承剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测中故障始发时刻(first predicting time,FPT)基于人为主观选择以及预测滞后带来的维护风险的问题,提出了一种基于融合特征和随机配置网络(stochastic configuration networks,SCNs)的... 针对轴承剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测中故障始发时刻(first predicting time,FPT)基于人为主观选择以及预测滞后带来的维护风险的问题,提出了一种基于融合特征和随机配置网络(stochastic configuration networks,SCNs)的轴承剩余寿命预测方法。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)对原始轴承水平振动信号进行分解,再提取其时域、频域信号,构建融合特征。最后,使用小波聚类划分健康状态,找到合适的FPT,并结合能反应轴承退化的特征构建健康数据集,通过SCNs网络离线建模进行预测,并根据拟合曲线的斜率以及RMSE指标对预测结果进行校正。通过实验分析,所提方法的综合得分高达0.83,误差百分比的平均绝对误差(mean absolute deviation,MAD)和标准偏差(standard deviation,SD)分别为5.26和3.38;与其他预测方法相比,本文所提方法有较高的预测精度。 展开更多
关键词 轴承 剩余寿命预测 特征聚类 故障始发时刻 随机配置网络 离线预测
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基于MsTCN-Transformer模型的轴承剩余使用寿命预测研究 被引量:2
7
作者 邓飞跃 陈哲 +1 位作者 郝如江 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期279-287,共9页
剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测是PHM的核心问题之一,复杂的运行工况往往导致设备部件经历不同的故障退化过程,给RUL准确预测带来了巨大挑战。为此,提出了一种多尺度时间卷积网络(multi-scale temporal convolutional ne... 剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测是PHM的核心问题之一,复杂的运行工况往往导致设备部件经历不同的故障退化过程,给RUL准确预测带来了巨大挑战。为此,提出了一种多尺度时间卷积网络(multi-scale temporal convolutional network, MsTCN)与Transformer(MsTCN-Transformer)融合模型用于变工况下滚动轴承RUL预测。该方法设计了一种新的多尺度膨胀因果卷积单元(multi-scale dilated causal convolution unit, MsDCCU),能够自适应地挖掘滚动轴承全寿命信号中固有的时序特征信息;然后构建了基于自注意力机制的Transformer网络模型,在克服预测序列记忆力退化的基础上,准确学习时序特征与轴承RUL之间的映射关系。此外,通过对轴承不同故障退化阶段所提取的时序特征可视化分析,验证了所提方法在变工况下所提取的时序特征泛化性较好。多种工况条件下滚动轴承RUL预测试验表明,所提方法能够较为准确地实现变工况下轴承的RUL预测,相比当前多种方法RUL预测结果准确性更高。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 时序特征 时间卷积网络 Transformer网络 滚动轴承
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基于Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测 被引量:1
8
作者 张帆 姚德臣 +4 位作者 姚圣卓 杨建伟 王琰亮 魏明辉 胡忠硕 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期320-328,共9页
轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能... 轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能够预测不同寿命时长的Transformer-LSTM串并行神经网络预测模型。通过将Transformer解码层进行重构,并与长短期记忆时序神经网络(long short-term memory,LSTM)网络结构融合,实现轴承寿命数据的串并行预测处理。试验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同寿命时长的轴承失效时间,具有较强的模型泛化能力,提升轴承寿命预测精度与模型的泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 轴承寿命预测 Transformer神经网络 LSTM神经网络 非线性时间序列预测
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基于信号分解深度网络的轴承剩余寿命预测
9
作者 邹筱瑜 胡亮 +2 位作者 王福利 潘杰 王忠宾 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期45-57,共13页
工况波动、噪声干扰等因素造成滚动轴承高频振动信号信息冗杂,使退化过程建模结果难以准确反映实际退化趋势,导致轴承剩余寿命预测准确性不高。为此,本文提出一种基于信号分解网络的轴承剩余寿命长程时序相关预测方法。运用时间序列分... 工况波动、噪声干扰等因素造成滚动轴承高频振动信号信息冗杂,使退化过程建模结果难以准确反映实际退化趋势,导致轴承剩余寿命预测准确性不高。为此,本文提出一种基于信号分解网络的轴承剩余寿命长程时序相关预测方法。运用时间序列分解算法将振动信号分解为趋势、周期及余项3种分量,去除冗杂信息;针对快速退化到失效阶段,建立基于长短期记忆网络的自编码器特征提取模型,获得单调性和趋势性强的健康指标;最后,建立深度时序自回归神经网络模型对健康指标进行趋势预测,输出剩余寿命预测值的概率分布。实验结果表明,本文所构建的健康指标具有良好的趋势性和单调性,相比其他相关方法,所提剩余寿命预测方法具有更高准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 时间序列 剩余寿命 健康指标 信号分解网络
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基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测
10
作者 陈仁祥 张雁峰 +2 位作者 徐向阳 张鹏博 杨宝军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期119-127,共9页
针对不同型号滚动轴承因结构尺寸、运行工况等差异导致轴承退化数据分布和特征尺度不一致,引起剩余寿命预测精度下降的问题,提出基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测方法。首先,通过高效通道注意力机制提升特征提... 针对不同型号滚动轴承因结构尺寸、运行工况等差异导致轴承退化数据分布和特征尺度不一致,引起剩余寿命预测精度下降的问题,提出基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测方法。首先,通过高效通道注意力机制提升特征提取器各通道中重要特征的权重,自适应获取不同型号滚动轴承的深层性能退化特征,并以此预训练标签预测器;然后,在对抗判别网络框架上将域判别器与特征提取器对抗训练,最小化源域和目标域在表征子空间上的正交基距离,利用表征子空间正交基不受特征缩放影响的性质克服特征尺度变化过大引起的回归性能下降问题,实现不同型号滚动轴承间的域自适应;最后,利用训练好的特征提取器提取待预测轴承退化特征,输入标签预测器得到剩余寿命。在PRONOSTIA、XJTU-SY和自测数据集上进行了验证,实验结果表明所提方法能充分学习源域特征分布信息,有效克服不同型号下的特征尺度差异,相比其他域自适应方法效果提升20%至40%。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 对抗判别域自适应 时间卷积网络
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基于寿命特征参数研究的电磁阀可靠性寿命研究
11
作者 李慧 杨静 赵可沦 《环境技术》 2024年第1期30-33,41,共5页
本文提出了高铁某系统电磁阀基于寿命特征参数影响的运用可靠性评估方法。通过对电磁阀的使用环境进行模拟复现,设计加速应力试验,缩短试验周期。最终确定电磁阀的寿命特征参数为响应时间。利用响应时间评估电磁阀的可靠性寿命。结果表... 本文提出了高铁某系统电磁阀基于寿命特征参数影响的运用可靠性评估方法。通过对电磁阀的使用环境进行模拟复现,设计加速应力试验,缩短试验周期。最终确定电磁阀的寿命特征参数为响应时间。利用响应时间评估电磁阀的可靠性寿命。结果表明,动车组电磁阀在工作条件下,约13~20年可靠性会降低,并给出了修程修制优化建议。 展开更多
关键词 电磁阀 寿命特征参数 响应时间 可靠性
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有效延长无线传感器网络寿命的分布式广播算法 被引量:5
12
作者 赵瑞琴 刘增基 文爱军 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期469-474,共6页
为了延长无线传感器网络的寿命,解决无线传感器网络中泛洪可能带来的大量资源浪费问题,提出了一种新的广播机制——最大寿命分布式广播(MLDB)策略。该策略基于延时转播机制,选取尽可能少的邻节点为转播节点来减小广播分组在网络中的重... 为了延长无线传感器网络的寿命,解决无线传感器网络中泛洪可能带来的大量资源浪费问题,提出了一种新的广播机制——最大寿命分布式广播(MLDB)策略。该策略基于延时转播机制,选取尽可能少的邻节点为转播节点来减小广播分组在网络中的重复。为了做出更好的选择,在确定转播时延的数值时,综合考虑节点转播带来的新增覆盖面积、未收到广播分组的邻节点数以及节点剩余电量3个因素。这种综合设计使得该策略能够在减小转播冗余提高广播效率的同时延长网络寿命。MLDB 是分布式执行的,所有节点仅需维持本地一跳邻节点信息,开销较小。仿真结果表明,MLDB 能够在维持像泛洪一样高的广播覆盖率的同时大大减少冗余转播,具有较小的端到端时延,并能够有效延长网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 分布式广播 网络寿命
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基于注意力LSTM的齿轮剩余使用寿命预测
13
作者 郭润夏 倪志高 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第6期67-73,共7页
针对旋转机械设备中齿轮剩余使用寿命(RUL,remaining useful life)的预测问题,本文利用长短期记忆(LSTM,long short-term memory)网络在处理时间序列数据方面的独特优势,提出一种将注意力机制和LSTM融合的齿轮RUL预测算法。首先,从齿轮... 针对旋转机械设备中齿轮剩余使用寿命(RUL,remaining useful life)的预测问题,本文利用长短期记忆(LSTM,long short-term memory)网络在处理时间序列数据方面的独特优势,提出一种将注意力机制和LSTM融合的齿轮RUL预测算法。首先,从齿轮振动信号中分解出最能反映其健康状况的4种时域特征(均方根值、峭度、方差和裕度指标)作为RUL预测网络的输入;其次,以提升RUL预测结果的精度为目标,把LSTM和注意力机制相结合,设计了一种新型的RUL预测网络;最后,使用实验室齿轮全寿命加速疲劳实验台生成的真实数据进行了模型验证,结果表明,本文所提出的注意力LSTM算法在进行齿轮RUL预测时具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 齿轮 剩余使用寿命(RUL)预测 长短期记忆(LSTM)网络 注意力机制 时域特征
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基于LEACH协议的动态轮时间算法——LEACH-DRT 被引量:5
14
作者 钟一洋 刘兴长 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期120-123,共4页
为延长无线传感器网络(WSN)的生存时间,针对低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议中分簇不均匀和轮时间固定的问题,提出了一种基于LEACH协议的动态轮时间(LEACH-DRT)算法。通过基站获取簇和簇内成员节点信息,根据簇内成员节点数和簇内剩余... 为延长无线传感器网络(WSN)的生存时间,针对低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议中分簇不均匀和轮时间固定的问题,提出了一种基于LEACH协议的动态轮时间(LEACH-DRT)算法。通过基站获取簇和簇内成员节点信息,根据簇内成员节点数和簇内剩余能量计算出各簇的轮时间,并由基站将时间信息发送至各簇,各簇按接收到的时间信息进行工作。同时,利用新的簇头选取机制,避免了因簇头节点能量不足导致的数据丢失和成员节点的无谓消耗。分析和仿真结果表明,改进后的算法比LEACH协议延长了约4倍的网络生存时间,数据丢失率降低了约18%,在均衡网络能量消耗和降低数据丢失率方面取得了较好的应用效果。 展开更多
关键词 网络生存时间 低功耗自适应集簇分层协议 不均匀分簇 轮时间 数据丢失率
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一种适用于变电站自动化的无线传感器网络结构 被引量:1
15
作者 汪泉弟 杜松旺 +2 位作者 李永明 张占龙 杨永明 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2007年第5期529-533,共5页
提出了一种基于正六边形网格的分层网络结构,研究了在监测区域面积给定情况下的最优网络分层问题.通过理论分析,获得了给定能量模型下的最优分层算法,并进行了仿真计算.仿真结果表明采用最适度分层数进行划分后,网络寿命明显得到延长.... 提出了一种基于正六边形网格的分层网络结构,研究了在监测区域面积给定情况下的最优网络分层问题.通过理论分析,获得了给定能量模型下的最优分层算法,并进行了仿真计算.仿真结果表明采用最适度分层数进行划分后,网络寿命明显得到延长.将网络中的冗余节点按最优分布条件进行分布,使得网络寿命最终能够满足变电站自动化系统的要求. 展开更多
关键词 变电站自动化 无线传感器网络 最优分层 网络寿命 冗余节点
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一种基于能量均衡的无线传感器网络协议 被引量:4
16
作者 魏剑平 樊勇 +2 位作者 李英奇 司博章 张斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期133-136,共4页
无线传感器网络协议LEACH中提到了分簇的思想,能够有效的减少节点在通信中的能量消耗,延长网络的生存时间.为了更有效的减少节点的能量消耗,延长网络的生存时间,可以在分簇的算法中采用能量均衡的思想,同时簇头收集数据后通过一棵路由... 无线传感器网络协议LEACH中提到了分簇的思想,能够有效的减少节点在通信中的能量消耗,延长网络的生存时间.为了更有效的减少节点的能量消耗,延长网络的生存时间,可以在分簇的算法中采用能量均衡的思想,同时簇头收集数据后通过一棵路由树向汇聚节点发送数据.实验表明采用基于能量均衡的分簇算法的无线传感器有更好的整体性能和网络生存时间. 展开更多
关键词 无线传感器网络 能量均衡 生存时间
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无线传感网中分簇分层k-medoids协议研究 被引量:2
17
作者 赵翠芹 易云飞 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第2期157-162,共6页
研究了大规模高密度节点部署的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks),提出了一种具有可扩展性的分层分簇k-medoids协议.在簇的建立阶段采用改进的k-medoids聚类算法分簇,并将多级分层技术和k-medoids分簇算法融合形成多个层次的分... 研究了大规模高密度节点部署的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks),提出了一种具有可扩展性的分层分簇k-medoids协议.在簇的建立阶段采用改进的k-medoids聚类算法分簇,并将多级分层技术和k-medoids分簇算法融合形成多个层次的分层分簇网,在层0完成全部分簇之后,启动第1层的分簇,并以此类推直到用户指定的层数.仿真实验表明,多层k-medoids分簇算法缩减了网络节点与sink节点之间的通信量,降低了能耗,最终延长了网络生存期. 展开更多
关键词 无线传感网 生存期 分簇 低功耗自适应分层分簇
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一种长寿命和高覆盖可靠性的WSN实现 被引量:2
18
作者 张伟 赵晓侠 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第3期145-151,共7页
为了提高无线传感器网络的寿命周期和高覆盖可靠性,提出了一种采用概率感知和遗传算法(GA)的不相交集合覆盖模型。首先通过概率感知模型来定义一个由传感器对目标的概率覆盖,并基于传感器覆盖定义构建出不相交可靠传感器覆盖问题。然后... 为了提高无线传感器网络的寿命周期和高覆盖可靠性,提出了一种采用概率感知和遗传算法(GA)的不相交集合覆盖模型。首先通过概率感知模型来定义一个由传感器对目标的概率覆盖,并基于传感器覆盖定义构建出不相交可靠传感器覆盖问题。然后提出采用多层遗传算法(MLGA)来求解不相交可靠传感器覆盖问题,从而实现每个集合覆盖的传感器数量保持较低开销和在指定的确定性阈值内完全覆盖目标;最后将通过MLGA得到的最好解集传递给一个增强启发式算子,以进一步提高覆盖可靠性;仿真实验结果表明,相比于传统的GA,MLGA在传感器网络寿命、传感器开销和覆盖可靠性方面都更优。 展开更多
关键词 无线传感器网络 集合覆盖 概率感知 激活/休眠 遗传算法 网络寿命 覆盖可靠性
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面向网络生存时间的传感器网络融合延迟分配算法 被引量:1
19
作者 张树东 皇甫伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第S2期224-228,共5页
融合延迟分配策略是影响数据融合效率的重要因素之一,而数据融合的目的是减少数据冗余,降低网络能量消耗,延长网络生存时间.提出了一种面向网络生存时间的延迟分配算法,该算法直接以网络生存时间为优化目标,根据对网络生存时间的贡献分... 融合延迟分配策略是影响数据融合效率的重要因素之一,而数据融合的目的是减少数据冗余,降低网络能量消耗,延长网络生存时间.提出了一种面向网络生存时间的延迟分配算法,该算法直接以网络生存时间为优化目标,根据对网络生存时间的贡献分配传输延迟;通过理论推导证明了该算法的有效性;引入动态规划方程,给出了该算法的具体实现;最后通过仿真实验给出了各参数对网络生存时间的影响关系. 展开更多
关键词 传输延迟 网络生存时间 动态规划 数据融合
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无线传感器网络路由协议LEACH的算法分析 被引量:9
20
作者 白凤娥 王莉莉 +1 位作者 马艳艳 田霖 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第4期348-352,共5页
基于LEACH路由算法,分析了无线传感器网络分簇路由机制,重点分析了LEACH及其两个改进算法LEACH-EI和LEACH-EA。用Matlab平台对LEACH算法和改进后的算法进行仿真分析,结果表明:改进后的算法在延长网络生命周期和减少能量消耗上比LEACH算... 基于LEACH路由算法,分析了无线传感器网络分簇路由机制,重点分析了LEACH及其两个改进算法LEACH-EI和LEACH-EA。用Matlab平台对LEACH算法和改进后的算法进行仿真分析,结果表明:改进后的算法在延长网络生命周期和减少能量消耗上比LEACH算法有了很大改善,LEACH-EI算法适用于比较小型的、且运行时间较短的网络,而LEACH-EA算法则适用于比较大型的网络。 展开更多
关键词 无线传感器网络 LEACH协议 簇头选择算法 能量消耗 网络生命周期
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