8、无线传感器网络中的软计算技术应用

无线传感器网络中的软计算技术应用

1. 无线传感器网络概述

无线传感器网络由分散在一个区域的各种传感器组成，与传统网络在诸多方面存在差异。由于传感器的计算、能量和内存资源有限，因此需要独特的技术来满足其特定应用需求。

2. 人工智能在无线传感器网络中的应用

人工智能技术在无线传感器网络中有众多应用，以下是一些常见的应用场景及对应技术：
- 基于模糊逻辑的簇头选举
- 第一种方法 ：使用节点浓度、节点能量储备和节点相对于整个簇的中心性作为模糊规则库的三个模糊描述符，模糊模型的输出是节点成为簇头的概率。通过在三个中等规模簇的样本网络上测试，发现该系统模型能显著延长网络寿命，进一步精确修改每个模糊集可能会取得更好的效果。
- 第二种方法 ：以所需能量和剩余能量作为模糊逻辑系统的输入，输出是节点成为簇头的可能性。该聚类技术分为两步：
1. 网络基站向网络广播“Hi”消息，各个传感器节点根据接收到的信号强度计算向基站传输k位数据所需的能量，从而获得初始化模糊逻辑系统的输入值（剩余能量和所需能量）。
2. 类似于LEACH聚类技术。与LEACH和CHEF聚类方法相比，该方法在节能方面表现更优，且可在同质和异质无线传感器网络中实现。
- 基于遗传算法的层次聚类 ：将遗传算法与层次聚类相结合，以减少传感器与汇聚节点之间的长距离通信。在遗传算法中，染色体表示为网络拓扑，通过初始化染色体的初始种群，并根据预设参数（网络寿命）计算其适应度，迭代执行选择、交叉和变异操作，直到解的适应度接近最