孙皓月，田 亮，郝 娟，杨 阳

(1.河北建筑工程学院，河北张家口075000；2.河北师范大学，河北石家庄050024)

1 引言

随着物联网定位技术的快速发展，网络节点能耗问题已成为目前的研究热点[1]。物联网分布于人类难以接近的区域，长期执行对网络节点的监测与控制任务，使网络生存寿命长达数月或数年。网络节点能耗是影响网络生命周期的重要因素，网络节点被随机分布的各种网络中，需通过某种方式对网络节点进行感知与识别，并进行反馈。由于网络节点一般采用容量有限的电池供电，能量耗尽很快，因此，对感知与识别网络节点能耗问题的研究具有重要意义[2]。

刘逸韬[3]等人提出基于分簇网络的网络节点能耗协作频谱感知识别方法，构建多变量非线性优化问题模型，对各个变量进行优化与求解，实现对网络节点能耗的感知与识别。该方法在节点定位过程中没有对信号进行映射，导致感知识别结果的可信度较差。胡旭光[4]等人提出基于异构数据模型的网络节点能耗感知识别方法，将子网络交互影响与相应网络节点变化过程作为依据，建立不同子网络对应特征的异构数据模型，结合谱分布最大特征向量获取发生变化的网络节点，实现网络节点能耗的感知与识别。该方法在对网络节点能耗感知识别过程中没有对网络节点所对应的物理位置进行定位，导致感知识别结果的准确性较低。卢光跃[5]等人提出基于LSTM的网络节点能耗感知识别方法，利用LSTM对网络节点特征向量进行训练，获取对应节点数据分类器，通过训练好的节点数据特征向量模型实现网络节点能耗感知与识别。……