10、无线传感器网络中的软计算技术应用与创新

无线传感器网络中的软计算技术应用与创新

1. 软计算在无线传感器网络中的多元应用

软计算技术在无线传感器网络（WSN）中展现出了广泛的应用前景。在能源利用方面，通过考虑节点的移动速率，相关方法在能源利用效率上比传统的 CSMA/CA 有显著提升。

在故障检测领域，基于神经网络的故障检测协议应运而生。该协议采用基于 PSO 的模糊多层感知器进行故障检测与分类，考虑了多种复合故障模型，如硬永久故障、软永久故障、不规则故障和瞬态故障。通过标准网络模拟器 NS - 2.35 进行仿真，并与现有故障分析协议对比，结果表明该协议性能更优。

1.1 进化计算在 WSN 中的应用

为现有 WSN 添加认知能力，可带来诸多优势。不过，认知网络管理容易与认知无线电或跨层设计相混淆。认知无线电主要在物理层应用认知能力以解决频谱短缺问题，而跨层设计则侧重于连接至少两个非相邻的特定层以实现特定目标。

部分研究提出了针对认知无线传感器网络（CWSNs）的新思维和学习模型。首先利用一组学习自动机构建系统协议栈参数的贝叶斯网络（BN）模型，然后使用构建好的 BN 来调整可控参数。BN 能表示系统协议栈参数之间的依赖关系，基于 BN 的推理是跨层优化的有效工具，可提升系统性能。通过仿真评估该方法，结果显示其能逐步为 WSN 添加认知能力并提升相应配置的性能。

1.2 定位算法优化

针对三维 WSN，有学者提出了 3D - GAIDV 跳的无范围节点定位算法。该算法通过更新修正因子改变锚节点的正常跳大小，并通过线搜索算法进一步优化调整后的跳度量。引入共面性概念减少由共面锚节点导致的定位误差，同时应用遗传算法提高定位精度。为扩大网