16、混合传感器网络中高效簇头节点放置策略

混合传感器网络中高效簇头节点放置策略

1 背景与问题提出

在无线传感器网络(WSN)中,当所有微小传感器的传输范围受到限制时,需要添加一些高级节点来维持全局连通性。目标是尽量减少所需传感器的数量,因为它们会增加WSN的总体成本。此前,在无线网状网络中已经对拓扑优化进行了研究,例如Aoun等人提出的技术是放置最少数量的网关以满足服务质量(QoS)要求;Wong等人则在两种不同场景下解决了网关放置问题,即最小化通信延迟或最小化通信成本。

2 系统描述
2.1 网络架构

无线传感器网络主要有两种架构:
- 扁平架构 :所有节点具有相同的处理能力和传输范围,节点常作为中继以增加连通性并支持不同节点间的路由。
- 分层架构 :存在少数具有更高能力的节点,如更长的传输范围、更多的能量资源和更高的处理能力,这些节点需要构成相互连接的子网。两层网络架构得益于信号处理和数据融合的最新进展,可利用传感器收集信息的冗余性。

2.2 网络模型

设 $N$ 表示部署在二维欧几里得平面 $\Re$ 上的微小节点集合,所有节点具有固定且相同的传输范围 $\rho$。图 $G(V, E)$ 的邻接矩阵是一个以图顶点 $V$ 标记行和列的矩阵,位置 $(m, n)$ 处的值为 1 或 0 取决于 $v_m$ 和 $v_n$ 是否直接相连,对于无向图 $G$,邻接矩阵是对称的。簇头节点有两组工作在不同无线信道的无线收发器,一组用于与微小节点通信,另一组用于与其他簇头节点通信。只要节点间的距离小于相应的传输范围,就会建立链路。

2
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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