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        基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法研究

        2019-05-25 00:48:46李隘優(yōu)
        關(guān)鍵詞:蒙特卡羅傳感路由

        李隘優(yōu)

        ( 閩西職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 福建 龍巖 364021 )

        0 引言

        動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),它可以有效地提高信息的傳輸和均衡控制能力[1-2].目前,許多學(xué)者對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,并取得了一些成果.例如:文獻(xiàn)[3]提出了一種基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法,該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè),但其信息轉(zhuǎn)發(fā)能力較差.文獻(xiàn)[4]提出了一種基于能量?jī)?yōu)化的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分簇目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跟蹤監(jiān)測(cè)方法,該方法通過(guò)能量信息可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跟蹤監(jiān)測(cè),但存在操作過(guò)程復(fù)雜的問(wèn)題.針對(duì)文獻(xiàn)[3]與文獻(xiàn)[4]中方法存在的問(wèn)題,本文提出一種基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法,并通過(guò)仿真對(duì)該方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證.

        1 節(jié)點(diǎn)定位部署和路由探測(cè)算法

        1.1 隱式節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)定位部署模型

        本文采用分組鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署模型,并結(jié)合動(dòng)態(tài)路徑搜索方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路徑尋優(yōu)控制,以此提高動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的隱式節(jié)點(diǎn)挖掘和定位檢測(cè)能力.動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的無(wú)線(xiàn)傳感節(jié)點(diǎn)采用均勻陣列部署.假設(shè)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)通過(guò)線(xiàn)列分布的形式部署在一個(gè)M的正方形區(qū)域,如圖1所示.

        圖1 節(jié)點(diǎn)的部署結(jié)構(gòu)模型

        圖1中,動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路徑相鄰節(jié)點(diǎn)的置換帶寬為T(mén)s=NfTf.利用IEE 802.15.4 MAC路由協(xié)議對(duì)節(jié)點(diǎn)的分布式進(jìn)行調(diào)度,可得節(jié)點(diǎn)的初始帶寬,為:

        (1)

        ERX(L)=LEelect.

        (2)

        其中Eelect表示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能量開(kāi)銷(xiāo).本文采用全網(wǎng)能量均衡控制的方法獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能量開(kāi)銷(xiāo),以節(jié)點(diǎn)的初始帶寬為依據(jù)建立傳感節(jié)點(diǎn)分簇調(diào)度模型.傳感節(jié)點(diǎn)的分簇調(diào)度模型為:

        (3)

        當(dāng)滿(mǎn)足cjTc

        (4)

        其中bj為動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中無(wú)線(xiàn)傳器節(jié)點(diǎn)的信道損耗,Ts為路徑相鄰節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)連通時(shí)間,Tf為節(jié)點(diǎn)的輸出鏈路.以信道沖擊響應(yīng)為基礎(chǔ),依據(jù)傳輸時(shí)延控制對(duì)串行鏈路進(jìn)行控制,可得相鄰節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù),為:

        PAOMDV=(1-Pd)2·

        {1-[1-(1-Pe)n(1-Pd)n-1]m}.

        (5)

        根據(jù)上述分析,結(jié)合自適應(yīng)鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議對(duì)網(wǎng)絡(luò)的路由探測(cè)進(jìn)行設(shè)計(jì),以此構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的隱式節(jié)點(diǎn)路由均衡控制模型[5].

        1.2 路由探測(cè)設(shè)計(jì)

        利用路由探測(cè)算法計(jì)算傳輸路徑中相鄰節(jié)點(diǎn)的耗能,由此得到的動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)圖拓?fù)渲械逆溌吩鲆鏋?/p>

        (6)

        在線(xiàn)性均衡控制協(xié)議下,動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)簇頭節(jié)點(diǎn)的輸出路徑偏移矢量為

        (7)

        在路由分簇模型的控制下,動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的隱式節(jié)點(diǎn)A向Source節(jié)點(diǎn)S發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí),簇頭節(jié)點(diǎn)的最大跳數(shù)為

        Eco m m=ETX+ERX,

        (8)

        其中ETX表示隱式節(jié)點(diǎn)的時(shí)間消耗,ERX表示初始功耗損耗.本文采用分組協(xié)議實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)傳輸路由設(shè)計(jì),如圖2所示.

        圖2 動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)傳輸路由設(shè)計(jì)

        2 隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)優(yōu)化

        2.1 信道均衡控制

        隱式節(jié)點(diǎn)的路由均衡控制輸出為

        tDATA+SIFS+tT-start).

        (9)

        利用混合蒙特卡羅算法計(jì)算無(wú)線(xiàn)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),其轉(zhuǎn)發(fā)成功的概率為

        LACK+PR-starttR-start+PT-starttT-start.

        (10)

        設(shè)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的隱式節(jié)點(diǎn)向Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的幀頭長(zhǎng)度為h, 動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路由節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的到達(dá)率為xiri(x).采用分組協(xié)議傳輸策略計(jì)算節(jié)點(diǎn)的輸出功率的損失,為:

        LACK)+2(PT-starttT-start+PR-starttR-start)=

        k1(LDATA+LACK)+2k2,

        (11)

        其中:

        k2=PT-starttT-start+PR-starttR-start.

        在全網(wǎng)功耗均衡控制下,對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè).在不定開(kāi)銷(xiāo)模型下,動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)輸出占空比為

        (12)

        利用混合蒙特卡羅算法提取隱式節(jié)點(diǎn)輸出信息的關(guān)聯(lián)特征量,得到隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的路由動(dòng)態(tài)分簇方程:

        (13)

        由方程(13)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)路由分簇模型進(jìn)行信道均衡控制.

        2.2 混合蒙特卡洛算法及監(jiān)測(cè)優(yōu)化

        通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)路由的均衡控制模型,可獲得隱式節(jié)點(diǎn)輸出信息的關(guān)聯(lián)特征量[6].對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的無(wú)線(xiàn)傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行低功耗調(diào)度處理,可得到傳感網(wǎng)絡(luò)的混合蒙特卡洛濾波函數(shù):

        采用動(dòng)態(tài)均衡控制方法對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)路徑的相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行置換,得到隱式節(jié)點(diǎn)i的鄰居變化率定義:

        Δt=t-told.

        (14)

        采用動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的路徑相鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行置換,其置換的時(shí)間間隔為:

        N·PT-starttT-start+ETX,

        其中N為最優(yōu)子節(jié)點(diǎn)數(shù).令路徑相鄰節(jié)點(diǎn)置換鏈路W(p)=GTp2-Cp+αT, 于是可得隱式節(jié)點(diǎn)分簇調(diào)度的代價(jià)函數(shù):

        tco m m=DIFS+tbackoff+tDATA+SIFS+

        tACK+tT-start;

        tbackoff=CR×tslot, 0≤CR≤CW.

        動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的根節(jié)點(diǎn)A和路徑相鄰節(jié)點(diǎn)B的分組轉(zhuǎn)發(fā)控制特征量為W(p).由于動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)配置輸出需滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)性要求,因此本文設(shè)定隨機(jī)采樣區(qū)間為p∈[0,1], 并對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行如下監(jiān)測(cè):

        根據(jù)上述步驟,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)信息的監(jiān)測(cè).

        3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        實(shí)驗(yàn)以400 m*400 m二維平面作為動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布區(qū)域.動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的信息采集幅值為12 V,相似度特征系數(shù)為1.24;動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中,無(wú)Sink節(jié)點(diǎn)的初始覆蓋半徑為12 m,有損功耗為Pe=0.03;檢測(cè)統(tǒng)計(jì)特征值Pd=0.024;網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)某跏紩r(shí)延為0.26 s,負(fù)載為2 400 Kb/s.其他參數(shù)如表1所示.

        表1 仿真參數(shù)

        根據(jù)上述無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)參數(shù)的設(shè)定,進(jìn)行動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè),得到圖3所示的隱式節(jié)點(diǎn)的定位檢測(cè)結(jié)果.根據(jù)該定位結(jié)果,利用混合蒙特卡羅算法進(jìn)行特征檢測(cè)和信息提取,并分析網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的規(guī)則性特征量,得到節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)曲線(xiàn),如圖4所示.

        圖3 隱式節(jié)點(diǎn)定位檢測(cè)輸出

        圖4 網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線(xiàn)

        圖4中,實(shí)線(xiàn)代表本文方法的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線(xiàn),虛線(xiàn)代表實(shí)際的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線(xiàn).分析圖4得知,本文方法的監(jiān)測(cè)曲線(xiàn)與實(shí)際的監(jiān)測(cè)曲線(xiàn)基本接近,表明本文方法的動(dòng)態(tài)跟蹤網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)性能較好.

        不同方法測(cè)試所得的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)丟包率如圖5所示.由圖5得知,本文方法的最高丟包率僅為0.05,而蟻群算法和PEAS算法的最高丟包率分別為0.29和0.48,這說(shuō)明本文方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)效果優(yōu)于蟻群算法與PEAS算法.

        圖5 不同方法的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)丟包率

        4 結(jié)語(yǔ)

        實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,本文提出的基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)方法,其最高丟包率僅為0.05,低于蟻群算法(0.29)與PEAS算法(0.48),說(shuō)明本文方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的輸出控制性能較好,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.今后我們將研究進(jìn)一步縮短網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)間的方法,以提高監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的效率.

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