18、基于数据中心路由评估查询驱动无线传感器网络中 LWT - MAC 性能

基于数据中心路由评估查询驱动无线传感器网络中 LWT - MAC 性能

1. 引言

无线传感器网络(WSNs)由小型低性能设备组成,这些设备能够感知环境指标,并将数据无线传输到一个或多个中央单元(即汇聚节点)。WSNs 在工业、军事、环境、健康和家庭自动化等众多领域有着广泛的应用前景。

WSNs 中的数据收集方式主要有三种:
- 事件触发(基于事件)
- 周期性监测应用(周期性)
- 响应汇聚节点发起的查询(基于查询)

不同的操作模式有不同的需求。例如,在监测应用中,由于单位时间内所需信息较少,WSNs 的流量负载较低。但在其他应用中,可能需要向汇聚节点报告特定事件或传播/回复查询,此时流量负载会显著增加,报告事件或回复查询的延迟也变得至关重要。

传统的无线自组网路由协议通常不适用于 WSNs,主要原因如下:
- 传统路由协议未考虑传感器节点通常依靠电池供电,能量有限。而能量消耗是 WSNs 的重要限制因素,因为它们常部署在难以到达的大面积区域,电池难以更换,这直接影响网络寿命。
- 大多数传统路由协议通常通过特定节点标识符从特定节点请求数据,而在 WSNs 中,传感器节点可能没有唯一的全局标识符,数据请求通常基于某些属性而非节点 ID,这就是数据中心路由。

定向扩散(Directed Diffusion)是一种著名的数据中心路由协议。汇聚节点向网络注入查询,传感器将其传播到目标区域。在此过程中,会动态创建通往汇聚节点的路由,事件检测时,数据响应会通过这些路径传回汇聚节点。不过,这种局部交互会创建许多替代路径和环路,若处理不当,会导致流量负载增加,甚至网络饱和,造成高数据包丢失率、高延迟和高

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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