阎 峻,黄建德,孙鹏玉,蒋池剑,陆 靓

1(国网新源控股有限公司,北京 100761)

2(华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司,杭州 310006)

3(南京南瑞信息通信科技有限公司,南京 210003)

随着物联网与各种通信技术的快速发展,无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)开始受到广泛关注[1].WSN 作为信息采集的一种重要手段,相比于传统有线或者人工信息采集优势十分明显,WSN 可以做到快速部署以及大规模覆盖,因此WSN 目前广泛应用于军事、工业、农业等多个领域[2].然而传感器的寿命完全依赖于电池[3],如果由传感器因为电池耗尽而停止工作,那么无线传感网络的信息采集完整度就会受到很大的影响.因此降低WSN的能耗,同时保证网络传输质量是一个值得研究的问题.

本文提出了一种适用于密集分布无线传感器网络的数据聚合方案,首先利用网格聚类划分网络,然后通过模糊强化学习选取数据聚合节点并利用果蝇优化算法动态定位外部通信节点降低了无线传感网络的能耗,同时也保证了较低的丢包率和端到端延迟.

1 研究现状

目前关于无线传感网络国内外已有大量相关学者进行了深入研究.文献[4]针对节点覆盖不均匀的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法.文献[5]提出了一种利用压缩感知(HDACS)进行分层数据聚合的方法,根据集群的大小,建立多个压缩阈值;在不同级别的数据收集中,传输的信息量被优化.文献[6]提出了一种基于模糊逻辑的多层协议,以提高分布式WSN中数据聚合的……