23、无线传感器网络路由协议与数字啁啾通信系统性能分析

无线传感器网络路由协议与数字啁啾通信系统性能分析

无线传感器网络路由协议

路由协议分类

在无线传感器网络(WSN)中,邻居节点与每个节点都会创建路由表,并广播其位置信息和可用于进一步处理的剩余能量。路由协议可分为多个类别,其中一种重要的类别是分层路由。分层路由基于所有传感器节点保持能量效率的假设,能量较高的节点负责观察和传输网络中的信息,而能量较低的节点仅在其感兴趣的区域进行感知。传感器分组形成簇并分配任务,这对网络的可扩展性、寿命和能量效率有重要贡献。常见的分层路由协议包括低能量自适应聚类层次(LEACH)、传感器信息系统中的高效能量收集(PEGASIS)和混合高效分布式(HEED)。

常见分层路由协议介绍

  • LEACH :即低能量自适应聚类层次,适用于有固定基站且所有传感器节点计算能力和资源相等的无线传感器网络。它通过自适应聚类和聚合来节省能量,每个轮次分为设置阶段(广告和簇设置)和稳定阶段(调度创建和数据传输)。
  • PEGASIS :是LEACH的一个版本,每轮选择一个节点作为领导者,负责将融合后的数据发送到基站。它基于链式通信,每个节点与其相邻节点通信,收集数据并最终由预选节点将整理后的数据传输到基站。
  • HEED :该协议在选择网络中的不同簇头时会考虑节点的剩余能量,包括选择簇头、确定簇头以及最终决定节点状态的三层过程。

问题提出与关键参数选择

WSN中最关键的方面之一是能量管理,而实现能量管理和部署合适的传感器网络的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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