通過MATLAB的模擬實(shí)驗(yàn)來考察數(shù)據(jù)融合算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響
發(fā)布時(shí)間:2019/3/8 20:58:46 訪問次數(shù):1162
通過MATLAB的模擬實(shí)驗(yàn)來考察數(shù)據(jù)融合算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響?紤]50個(gè)節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在一個(gè)
10Om×100m的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)。 VNQ6040S-BB不失一般性,假設(shè)基站位于區(qū)域的中心。采用上述的網(wǎng)絡(luò)模型,并假設(shè)忽略由無線信道干擾和信號碰撞等隨機(jī)因素帶來的影響,表2.14代表試驗(yàn)中使用的參數(shù)。
利用MATLAB進(jìn)行仿真試驗(yàn),表2.15為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
從表2.15不難看出,將數(shù)據(jù)融合應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),大概可以節(jié)約SZI。OzI%的能量,這對于WsN采用電池供電具有重要意義。因此,將數(shù)據(jù)融合應(yīng)用于WsN,大大減少了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗,延長了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。
本章主要介紹了與本書相關(guān)的基本理論知識。簡述了數(shù)據(jù)融合的定義、作用和數(shù)據(jù)融合在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,WSN路由協(xié)議的特點(diǎn)和分類,分析了不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的路由協(xié)議優(yōu)缺點(diǎn)。最后介紹并分析了典型DD路由協(xié)議。介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,該算法采用多層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)。對于低層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu),采用數(shù)據(jù)預(yù)處理和本書提出的順序加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法。對于高層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在仿真實(shí)驗(yàn)時(shí),采用了某尾礦庫的監(jiān)測數(shù)據(jù),并驗(yàn)證了本書提出的數(shù)據(jù)融合算法的有效性。最后,分析了數(shù)據(jù)融合算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響,通過MATLAB仿真,結(jié)果表明基于數(shù)據(jù)融合算法的WSN的整個(gè)能耗大大減少,延長了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。
通過MATLAB的模擬實(shí)驗(yàn)來考察數(shù)據(jù)融合算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響?紤]50個(gè)節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在一個(gè)
10Om×100m的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)。 VNQ6040S-BB不失一般性,假設(shè)基站位于區(qū)域的中心。采用上述的網(wǎng)絡(luò)模型,并假設(shè)忽略由無線信道干擾和信號碰撞等隨機(jī)因素帶來的影響,表2.14代表試驗(yàn)中使用的參數(shù)。
利用MATLAB進(jìn)行仿真試驗(yàn),表2.15為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
從表2.15不難看出,將數(shù)據(jù)融合應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),大概可以節(jié)約SZI。OzI%的能量,這對于WsN采用電池供電具有重要意義。因此,將數(shù)據(jù)融合應(yīng)用于WsN,大大減少了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗,延長了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。
本章主要介紹了與本書相關(guān)的基本理論知識。簡述了數(shù)據(jù)融合的定義、作用和數(shù)據(jù)融合在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,WSN路由協(xié)議的特點(diǎn)和分類,分析了不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的路由協(xié)議優(yōu)缺點(diǎn)。最后介紹并分析了典型DD路由協(xié)議。介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,該算法采用多層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)。對于低層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu),采用數(shù)據(jù)預(yù)處理和本書提出的順序加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法。對于高層次數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在仿真實(shí)驗(yàn)時(shí),采用了某尾礦庫的監(jiān)測數(shù)據(jù),并驗(yàn)證了本書提出的數(shù)據(jù)融合算法的有效性。最后,分析了數(shù)據(jù)融合算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響,通過MATLAB仿真,結(jié)果表明基于數(shù)據(jù)融合算法的WSN的整個(gè)能耗大大減少,延長了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。
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