【摘 要】
：
LEACH协议可延长无线传感器网络的使用寿命,提高信息传输量.但是研究发现基站距离网络区域愈远,LEACH协议的效果愈差,网络价值愈小.故本文提出了一种基于最优簇头数和三段路由的改进型LEACH算法,以克服基站位置对网络寿命和信息传输量的影响.该算法依据不同WSN的传感器节点数目,预先计算出理论上最优的簇头数目,残余能量最高的簇头将被选举为唯一的高层簇头,形成节点—簇头—高层簇头—基站的三段数据路由.实验结果表明,与LEACH协议相比,当传输距离小于距离阈值时,该算法有效提升了节点能耗的均衡性,推迟首节点
【机 构】
：
山西师范大学 物理与信息工程学院,山西 临汾041004
论文部分内容阅读
LEACH协议可延长无线传感器网络的使用寿命,提高信息传输量.但是研究发现基站距离网络区域愈远,LEACH协议的效果愈差,网络价值愈小.故本文提出了一种基于最优簇头数和三段路由的改进型LEACH算法,以克服基站位置对网络寿命和信息传输量的影响.该算法依据不同WSN的传感器节点数目,预先计算出理论上最优的簇头数目,残余能量最高的簇头将被选举为唯一的高层簇头,形成节点—簇头—高层簇头—基站的三段数据路由.实验结果表明,与LEACH协议相比,当传输距离小于距离阈值时,该算法有效提升了节点能耗的均衡性,推迟首节点死亡时间,从而提高信息传输量;当距离超过阈值后,网络寿命和信息传输量显著提高,算法优势更为明显.
其他文献
卷积神经网络(CNN)应用于图像识别具有很大优势,但是需要足够深的网络和大量标签完善的数据集才能发挥其优越性。实际应用中,往往需要应对的是质量差和大小不一的数据集,且受硬件设备限制。为了提高图像识别效率和精度,提出一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的识别算法。该算法首先对图像预处理和数据增强,后迁移大样本提取出的特征信息用于CNN特征提取,再接入微调网络对数据集再训练。实验结果显示,本文算法对饮食
本文基于泛函波束成形算法,提出了一种可以用于二三维声源识别的传声器阵列结构优化方法和相应的优化阵列形式.本文的渐开线螺旋臂阵列设计包含4个主要几何参数:传声器数目、阵列孔径、螺旋臂的数目和基圆的大小.通过基于改进的遗传算法的优化,得出两种优化阵列:优化渐开线螺旋阵列和优化随机阵列,目的是减小波束模式的主瓣宽度以提高传声器阵列的分辨率性能.本文的优化过程包括对最优几何参数组合的寻找和对传声器坐标直接优化两个部分,优化关注点在于中低频声源识别的分辨率性能,在对比研究中发现,上述两种优化阵列在二三维声源识别方面
大数据时代的到来,对大学生的信息素养提出了更高的要求,能否从浩如烟海的数据中获取并利用有价值的信息,已经成为当代高素质人才的必备能力.本文以辽宁对外经贸学院为例,从课程体系建立、教学资源建设以及教学模式改革3方面阐述了计算机课程的教学改革措施.
随着信息技术的发展,高校网络运维设备的大规模剧增,依靠人工进行资源巡检解决问题的运维模式面临的难题日益凸显.现有有线和无线网络的一体化部署,随着IPv6应用不断增加,边缘设备所承载的流量激增;特别是随着移动终端的普及,用户承载方式由每端口单一用户转变为每端口多终端用户,传统的千兆星型汇聚网将难以满足未来信息化校园的建设需求.传统运维管理模式是运维人员发现系统无法使用后,再去抢修,该运维模式非常被动,难以及时高效地发现和解决问题.由于业务应用的不断增加,部分接口流量较大,需要通过网络资源管理平台监测、纳管设
基于深度学习的扣件检测需要大量人工标注的扣件图像数据集驱动,然而铁路扣件图像中负样本偏少,不均衡的数据集会使得深度学习模型的泛化能力较差,达不到检测扣件状态的效果。针对该问题,本文提出了一种基于自编码器的零样本扣件检测。首先,使用欠完备自编码器、栈式自编码器和卷积自编码器提取扣件正样本图像特征;然后,通过正样本特征向量与基向量的余弦相似度推断出负样本的分布空间;在检测时将各自编码器算法得出的结果利
本文研究并提供一款室内环境下进行定位的STM32定位系统,以解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。系统使用RFID射频识别技术实现室内定位,具有可靠性高、稳定性好、可24小时不间断工作、成本相对低等优势。使用该技术可以提高室内定位服务的信息化水平、自动化水平、减轻相关企业的生产成本,实现企业安全管理、减少人力资源的使用、降低人力成本,提高工作服务效率。
为了提高自动驾驶中目标检测的精度与效率问题,本文中提出了一个简单而实用的检测框架,预测3D BBox和实例分割,在精度和效率之间实现了良好的平衡。首先,通过融合采样获得点云,骨干网络提取了局部特征和全局上下文信息;其次,设计了两个分支网络来预测语义标签和偏移量,将每个点移向其各自的实例中心,基于简单的聚类策略生成对象建议,对于每个集群仅生成一个建议,不再需要非最大抑制(NMS)过程;最后,应用提出
焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个较为重要的环节,而图像二值化在其中起着关键性的作用。传统的Otsu阈值化算法对信噪比较低的图像分割效果不理想,本文通过灰度拉伸增大背景与前景之间的灰度值分布,结合遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对传统的类间方差法进行优化,并将该方法应用于焊缝图像。实际焊缝图像试验证明了该方法的有效性,可以更加准确地提取出适合焊缝图像的二值化阈值,更利于后续的图像处理操作。
作为泛在计算的一个重要分支,人体活动识别一直是一个热门的研究领域.基于传感器的人体活动识别为大量医疗保健、娱乐、军事等上层应用提供重要上下文信息.相比于基于视觉的活动识别,基于传感器的活动识别更具有灵活性,具有很大优势.本文从识别系统流程的视角,介绍了目前活动识别系统的各项技术研究现状,对活动识别技术进行了总结,并分析了当前工作存在的问题和未来的发展方向.
工控网络仿真靶场对开展面向工业控制系统的安全测试、攻防演练和教学培训具有重要作用.当前,工控靶场以实物、半实物形态为主,建设成本高、维护代价大、可扩展性不强、场景单一固化等问题,不利于推广应用.本文基于虚拟化的工控网络仿真靶场,提出了一种场景构建方案,设计实现了PCBA智能制造场景.该场景符合工控系统规范,支持OPC统一架构,可扩展性强,适于开展工控网络安全测试和教学培训.