【摘 要】
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在无线传感器网络中,单跳通信范围内的节点间必须通过消息交互进行邻居发现才可以建立邻居关系。大多数网络由于能量有限采用低占空比模型,节点大多数时间处于睡眠状态,无法
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在无线传感器网络中,单跳通信范围内的节点间必须通过消息交互进行邻居发现才可以建立邻居关系。大多数网络由于能量有限采用低占空比模型,节点大多数时间处于睡眠状态,无法接收邻居消息,这就增大了邻居发现延迟。本文分析和比较现有的邻居发现协议,采用主动推荐的方式改进邻居消息交互机制,减少因节点过多的主动唤醒带来的额外能量开销;同时引入机器学习的方法评估选择组内邻居进行邻居推荐,提高邻居推荐的准确性到88%以上,从而减小了邻居发现的延迟,降低了能耗。本文减小了传统的协作式邻居发现协议由于邻居关系验证带来的能量开销,提出新的具有动态占空比的协作式邻居发现协议,同时提出了基于机器学习的邻居推荐算法。通过与现有的邻居发现协议比较,具有更高的邻居推荐准确率,发现延迟降低16%,能耗降低24%以上。
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