福建省自然科学基金(2008J0211)
- 作品数：8 被引量：40H指数：4
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- 相关机构：福建师范大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 异构无线传感器网络分簇路由机制被引量：3
- 2012年
- 详细分析了经典LEACH分簇算法及其优缺点后,在LEACH算法的基础上,针对异构无线传感器网络,即节点承担的角色不同,节点传输数据率不同的研究背景下,提出了一种RDCR分簇路由算法,算法在选择簇首节点的时候,充分考虑节点传输数据率不同,通过适当的调整节点成为簇首的门限值,降低高速率节点成为簇首的概率与频率,从而延长了高速率节点的生存时间。通过MATLAB软件仿真表明,相比于LEACH算法,RDCR算法能够延长高速率节点的生存时间,提高了整个网络的稳定期。
- 徐世武王平
- 关键词：无线传感器网络分簇路由协议LEACH性能分析
- ZigBee技术中基于RSSI测距的定位算法研究被引量：9
- 2012年
- 采用CC2430/CC2431为核心芯片设计ZigBee节点,并采用此类节点构成一个ZigBee定位网络。根据节点接收信号强度(RSSI)的模型,估计出盲节点与参考节点的距离,并采用最小二乘法对估计的距离进行修正。选择3个接收信号强度最强的参考节点,根据修正的距离采用三边测量法估计出盲节点的坐标。实验表明,修正后的定位精度高于修正前的定位精度。
- 徐世武王平
- 关键词：ZIGBEE技术RSSI最小二乘法
- 无线传感器网络分簇路由协议综述被引量：5
- 2013年
- 无线传感器网络不同于传统的无线通信技术,传统的路由协议无法直接运用于无线传感器网络中,而分簇路由协议拓扑结构简单,簇内成员节点无需维护大量的路由表,簇型的路由结构有利于数据的传输与融合处理,符合无线传感器网络以数据为中心,因此分簇路由协议成了国内外关于无线传感器网络路由协议研究的重点。本文详细分析了典型的分簇路由协议,并对这些协议进行了比较与分析,最后探讨了未来可能的发展趋势。
- 徐世武王平施文灶苏国栋
- 关键词：无线传感器网络分簇路由协议
- 基于权值函数神经元的BP网络研究
- 2010年
- 研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值.
- 翁宗煌黄晞王平张萧
- 关键词：神经元神经网络BP算法
- 无线传感器网络中时间同步技术的综述被引量：4
- 2011年
- 时间同步技术是无线传感器网络中非常重要的协议之一,也是其他协议可靠运行的前提条件,近年来也有相当多的同步机制被提出来,在大规模的无线传感器网络中,单跳同步误差的累加,时钟偏移与漂移同时补偿,同步机制的拓扑性能,同步收敛速度等是目前同步机制研究过程中的主要挑战,传统的集中式同步机制无法满足大规模无线传感器网络的性能要求,研究者们也提出了梯度同步机制,协作同步机制,以及分步式同步机制等来应对这些挑战。本文详细的分析了这些同步机制,并探讨了未来可能的发展方向。
- 徐世武王平黄晞施文灶徐雄伟
- 关键词：无线传感器网络
- Sigmoid函数及其导函数的FPGA实现被引量：13
- 2011年
- 通过对Sigmoid函数进行分析,构造一张自变量在[0,4],函数值在[0.5,1.0]的查找表,将其与设计的运算模块相连,实现Sigmoid函数及其导函数.实验表明,该方法在确保快速运算的同时节省了芯片的资源.
- 张萧黄晞仲伟汉张亮
- 关键词：SIGMOID函数查找表FPGA
- 一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法被引量：3
- 2012年
- 在Hebb学习规则的基础上,提出一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法,用该方法设计的网络能够对多个非正交记忆样本进行正确的回忆.通过理论证明和Matlab仿真,说明了新设计方法的正确性和可行性.
- 仲伟汉黄晞张萧
- 关键词：HEBB学习规则HOPFIELD神经网络DHNNMATLAB
- 数据融合技术在无线传感器网络中的应用被引量：4
- 2012年
- 在大规模的无线传感器网络中,传输数据量巨大,必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题,高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。本文结合分簇路由算法的特征,采用两层融合技术,首先簇内节点与簇首节点的融合,簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据,簇首节点根据接收到的数据,进行数据一致性检验,剔除异常数据,第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合,得到所需要的结果。实验表明,进行融合后的数据可靠性高,较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗,从而提高了整个网络的性能。
- 徐世武王平
- 关键词：无线传感器网络数据融合BP神经网络智能温室数据可靠性
