一种基于人工神经网络的无线传感器网络拓扑控制方法

    公开(公告)号:CN102238705A

    公开(公告)日:2011-11-09

    申请号:CN201110185602.5

    申请日:2011-07-04

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 基于人工神经网络的无线传感器网络拓扑控制是模仿生物神经网路的信息处理系统来实现节省能量的目标,当传感器节点输入的信号矢量总和大于神经元的阈值时,神经元被激活而发放脉冲,则输出信号,根据输出信号和剩余能量来选择节点使之成为簇头节点,初步形成网络拓扑图,其它节点选择距离最近的簇头节点加入簇内,并将自己的信息传递给簇头节点,再结合功率控制优化网络拓扑图,控制簇头的发射功率,使之覆盖的传感器节点数均衡,减少通信过程中的碰撞,提高通信效率。本发明在保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽可能合理高效地使用网络能量,延长整个网络的生存时间,并均衡每个簇内节点,减少节点间通信干扰,提高网络通信效率。

    一种支持随机移动的移动传感网路由方法

    公开(公告)号:CN102695237A

    公开(公告)日:2012-09-26

    申请号:CN201210006048.4

    申请日:2012-01-10

    Inventor: 陈志 崔华 岳文静

    CPC classification number: Y02D70/10 Y02D70/30

    Abstract: 本发明是一种支持随机移动的移动传感网路由方法,采用分簇的路由算法,簇头选出后就不再改变。各节点通过GPS确定自己的位置,通过监测半径,计算出自己的感知范围,将感知范围内重叠的节点确定为备用簇头节点,当簇头节点能量减少到预先设定的阀值时,簇头节点发送消息通知备用簇头节点来代替簇头节点工作,稳定传输阶段采用开放最短路径协议协议,可以有效地负载均衡。移动节点进入移动传感网的感知区域,洪泛发送自己的地理位置、移动速度和移动方向信息,根据簇头计算的分数值决定加入哪个簇。

    一种模型化量子遗传算法的无线传感器网络路由方法

    公开(公告)号:CN102238686A

    公开(公告)日:2011-11-09

    申请号:CN201110186296.7

    申请日:2011-07-04

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明给出了一种在无线网络中的模型化量子遗传算法的路由选择方法,该方法通过汇集节点、簇头节点、簇间节点、端节点的相互作用建立一个层次化节点管理模型,实现对各个目标节点的能量状态管理。节点在进行路由选择时,首先读取这些状态信息,对量子遗传算法中初始种群进行优化,然后在利用量子遗传算法的高效搜索性、并行量子计算等特性,采用全相干、动态量子旋转门等策略求解源节点和目的节点之间存在的最佳路径,最大限度地来保证网络总体能量消耗最小,延长无线传感器网络的寿命。

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