15、无线体域网的认知路由协议研究

无线体域网的认知路由协议研究

1 网络节点与寿命分析

在网络部署中,为了优化成本,可通过增加路由节点(RNs)数量并减少簇头路由节点(CRNs)数量来实现。这里将一跳邻居节点的通信定义为第一层节点。由于其他节点无法直接到达监测站,所以其他节点的流量需由这些第一层节点在最后一跳进行转发。同理,监测站的两跳邻居节点会为除一跳邻居节点和自身之外的所有节点转发数据。

若假设节点空间分布均匀,那么流量负载也会在空间上均匀分布。每个第一层节点转发的流量几乎相同,在网络首次投入运行后,所有第一层节点会在相近时间内耗尽能量死亡。一旦所有第一层节点死亡,其他节点将无法向网关节点发送数据,网络寿命也就结束了。增加网络中的节点数量会加剧这种情况,因为需要转发的流量更多,而第一层节点在总能量预算中的占比更小。

网络死亡通常有多种判定标准,如首个节点死亡、死亡节点百分比或死亡节点数量超过特定水平导致无法向汇聚节点路由数据等。在基于聚类的协议中,考虑到能量在移动纳米网络中均匀分布,我们将首个节点死亡作为网络寿命的定义。因为首个节点死亡后,后续轮次中死亡节点数量会增加,在 5 - 10 轮内整个网络将无法运行。初步结果显示,非基于位置的路由协议在网络寿命方面优于基于地理位置的协议,主要原因是基于位置的协议在定位服务上消耗能量,且控制消息数量对网络寿命也起着关键作用。

2 通信模型

由于通信是在纳米尺度进行,研究短距离通信至关重要。我们采用太赫兹频段的路径损耗公式,该公式由吸收路径损耗和扩展路径损耗两部分组成。研究了四种不同的功率谱密度(p.s.d.),即最优 p.s.d.、平坦 p.s.d.、高斯脉冲和 350 GHz 传输窗口情况下的 p.s.d.,结果表明在生物

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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