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。

    基于模型驱动和进化算法的无线传感器网络模型转换方法

    公开(公告)号:CN102547776B

    公开(公告)日:2015-10-07

    申请号:CN201210006166.5

    申请日:2012-01-10

    Abstract: 本发明是一种基于模型驱动和进化算法的无线传感器网络模型转换方法,通过模型转换和优化,产生可转换代码的模型,再通过代码生成机制,产生可执行的代码,首先利用统一建模语言,建立领域模型,其次通过模型驱动体系的方法,将领域模型转换成平台无关模型,将平台无关模型转换为平台相关模型,最后平台相关模型转换为可生成代码的模型,最后通过代码转换工具将可生成代码的模型转换为代码,本发明使得开发人员专注于设计业务层次而无需考虑底层细节,缩短了开发人员的时间,降低了软件开发的成本,从而大大提高了传感器网络软件的开发效率。

    基于多入多出的无线传感器网络随机选择簇头交互方法

    公开(公告)号:CN102237976A

    公开(公告)日:2011-11-09

    申请号:CN201110185536.1

    申请日:2011-07-04

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明是一种基于多入多出模式的无线传感器网络低功耗随机选择簇头交互方法,无线传感器网络内部采用低功耗自适应集簇分层型协议方法随机选择簇头节点,簇建立以后,节点的消息首先进入信道编码器进行编码,编码器的输出数据流通过一个串/并转换器,被分割为N个长度相同的数据流,经调制后,通过N个天线进行发射,在接收端节点通过M幅天线对消息进行接收,每一路接收天线都通过一个匹配滤波器对其接收到的信号进行同时检测,恢复出原数据。实现了将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中,达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的。

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