27、无线传感器网络能耗管理的智能路由策略

无线传感器网络能耗管理的智能路由策略

在无线传感器网络(WSN)中,传感器的能量限制是一个主要问题,它直接影响传感器的工作时间、网络性能和寿命。通信消耗的能量远多于处理或传感,因此研究人员提出了多种方法来管理能耗,延长网络寿命。下面将详细介绍这些能耗管理方法。

1. 能耗管理的主要问题与挑战

在WSN中,节点死亡、传感器移动、新节点加入或节点占空比变化等因素会导致网络拓扑改变,进而影响网络性能和寿命。同时,传感器能量受限,通信能耗大,这些问题促使研究人员关注WSN的能量效率、延长寿命和能量平衡,以克服功率限制和网络访问困难。

2. 能耗管理的方法与技术

能耗管理的方法和技术可分为以下几个子方法:

2.1 智能路由协议

设计和开发WSN的路由协议是一个关键且复杂的过程,原因包括传感器能量限制、传感器移动性以及源与目的地之间的长距离多跳路由。同时,缺乏集中式通信和使用点对点通信增加了路由协议的重要性,以防止节点通信时的拥塞。近年来,智能路由协议开始利用人工智能算法,如蚁群优化(ACO)、神经网络(NNs)、模糊逻辑(FL)和遗传算法(GA)来寻找最佳路径。这些算法通过智能行为提供适应性,以适应WSN拓扑、能量问题和环境复杂性的变化。路由协议可根据WSN架构分为以下两类:

2.1.1 分层协议

分层协议将网络划分为多个簇,每个簇包含多个传感器。簇内传感器将数据发送到簇头(CH),CH收集数据后通过单跳或多跳通信将数据发送到汇聚节点。不同的技术用于簇的形成、簇头选举和定期更换簇头。分层协议的优点是平衡网络能耗,防止靠近汇聚节点的节点死亡导致的覆盖漏洞。以下是一些具体的分层协议:

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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