BTL21UZ傳感器基于BBO算法的WSN覆蓋

BTL21UZ傳感器基于BBO算法的WSN覆蓋BTL7-P511-M0600-P-S115

BTL7-P511-M0600-P-S115無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中參與攻擊源節(jié)點定位的任務(wù)分配問題,構(gòu)建和求解多目標優(yōu)化定位任務(wù)分配模型,任務(wù)分配模型中設(shè)定參考節(jié)點組合總能量消耗、距離平均標準偏差目標函數(shù),以及空間約束和剩余能量約束條件;采用循環(huán)擁擠排序?qū)⒎侵渑判蜻z傳算法(NSGA-Ⅱ)進行改進后加入基于稀疏度局部搜索的混合優(yōu)化算法聯(lián)合求解任務(wù)分配模型,將稀疏度小的解作為稀疏解,再采用極限優(yōu)化策略在稀疏解周圍進行局部搜索使得解擁有更好的分布特性. Matlab仿真結(jié)果表明該改進的混合優(yōu)化算法可以提高算法收斂速度以及降低算法復(fù)雜度,在較快的時間內(nèi)選擇出合適的參考節(jié)點組合,減少了定位誤差,提高了定位精度. 無線傳感網(wǎng)絡(luò)在能耗量化傳導(dǎo)過程中具有隨機分布性,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的室內(nèi)定位精度不高,為了提高網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位準確性,提出基于機器學習的無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位方法.構(gòu)建無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位的節(jié)點優(yōu)化部署模型,采用能量負載均衡控制方法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由探測協(xié)議設(shè)計,建立無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點傳輸?shù)逆溌肪馀渲媚Ｐ?采用機器學習算法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位過程中的自適應(yīng)尋優(yōu),提取無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸出信號的能譜特征量,根據(jù)能譜的聚類屬性進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位優(yōu)化.仿真結(jié)果表明,采用該方法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位的精度較高,能量開銷較小,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的組網(wǎng)部署能力得到提升. 

BTL21UZ傳感器基于BBO算法的WSN覆蓋BTL7-P511-M0600-P-S115

BTL7-P511-M0600-P-S115無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自限性,如何在惡劣的環(huán)境中盡可能延長傳感器節(jié)點的使用壽命,從而延長整個智能電網(wǎng)系統(tǒng)的壽命是當前的研究重點。通過整理并對比幾種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本路由算法,分析得出一種適合智能電網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的改進策略。 數(shù)據(jù)融合背景,如何實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全融合,成為了研究的重點課題。本文首先分析了課題研究的意義,其次論述了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全機制,后總結(jié)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全融合技術(shù)的優(yōu)化策略結(jié)合課題研究論述如何不斷提升技術(shù)水平,增強無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全融合,保障數(shù)據(jù)的安全性,同時控制能量消耗開銷。 

 BTL7-E500-M2650-B-S32
BTL7-V50T-M4150-P-C003
BTL7-V50T-M3900-P-C003
BML-S1G0-S76D-M5EQ-G0-S284
BML-M02-A55-A3-M3500-E
BML-M02-I34-A0-M0136-R0030/0000
BES M18MI-PSC80A-S04G-W10
BCC M313-M413-3E-300-PW3334-030
BCC M313-M413-3E-300-PW3334-050
BMP 01-EL1PP21A-0032-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0128-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0256-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0096-00-P02