42、无线传感器网络簇头有限内存容量分析

无线传感器网络簇头有限内存容量分析

1. 系统概述

在基于Zigbee 802.15.4标准的无线传感器网络(WSN)中,距离簇头(CH)较远的简化功能(RF)节点可通过全功能(FF)节点将数据传输至CH。为进一步降低能耗,节点可在传输半径不超过d的情况下选择任意传输功率级别。

节点(FF和RF)感知并聚合的信息会转发至CH,由CH完成簇数据聚合。CH也会根据自身观测生成数据包,然后将所有信息直接或通过中间CH传输至汇聚节点。假定存在至少一条通往汇聚节点的路径,但该系统和其他通信网络一样,可能因硬件、软件和信道链路错误而出现故障。

2. 系统建模
2.1 选择优选模型

在基于簇的WSN拓扑中,CH是簇节点与汇聚节点通信的中心点。所有簇节点假定直接连接到CH,CH则直接或通过其他CH连接到汇聚节点,形成整体的簇树网络。

节点独立监测周围环境,并竞争信道以将观测数据中继到簇头。由于CH内存容量有限,当CH缓冲区满时,新到达的数据将被自动丢弃。数据包到达CH的过程假定遵循泊松分布,平均速率为λ,服务时间假定呈指数分布,速率为μ,服务优先级采用先来先服务(FCFS)原则。

CH的总到达数据来自簇内(内部源)和其他簇头转发至汇聚节点的数据(外部源)。根据IEEE 802.15.4/Zigbee标准,为获得更好性能,每个簇建议最多包含36个节点。综合考虑,本场景中包含CH在内的节点数量超过30个。由于存在大量独立的泊松流,CH从内部和外部源接收的所有作业的叠加结果遵循泊松分布,速率为λk(k代表CH)。

CH的操作类似于具有输入和输出的开放排队网络,在稳态运行时,进入CH队列的平均流量与离开队列的流量

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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