CKS36-AFB80005網(wǎng)絡(luò)中信任管理機(jī)制編碼器CFS50-AFV11X08

CFS50-AFV11X08無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)在獲取信息方面具有廣闊的發(fā)展前景,被廣泛應(yīng)用于森林監(jiān)測(cè)、建筑監(jiān)測(cè)、智慧農(nóng)業(yè)生態(tài)監(jiān)測(cè)和軍事監(jiān)控等領(lǐng)域。然而,由于傳感器節(jié)點(diǎn)的電池能量有限,阻礙無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。借助于無(wú)線能量傳輸技術(shù),使用移動(dòng)充電小車對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無(wú)線充電已成為延長(zhǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的一種有效方法。針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的選擇問題,提出兩種算法,構(gòu)造充電路徑,完成充電任務(wù),提高的移動(dòng)充電小車的能量利用效率。后通過仿真實(shí)驗(yàn)證明算法的有效性,并從不同方面對(duì)比兩種算法。 無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃是提高無(wú)人機(jī)輔助采集無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）數(shù)據(jù)時(shí)無(wú)人機(jī)能量效率和數(shù)據(jù)采集效率的重要手段。針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率隨機(jī)和匯聚節(jié)點(diǎn)狀態(tài)不一致的場(chǎng)景，本文提出了基于Q學(xué)習(xí)的非連續(xù)無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃算法Q-TDUD，以提高無(wú)人機(jī)能量效率和數(shù)據(jù)采集效率。該方案首先基于各節(jié)點(diǎn)在周期內(nèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率的隨機(jī)性建立匯聚節(jié)點(diǎn)的匯聚延時(shí)模型，再應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)算法將各匯聚節(jié)點(diǎn)的延遲時(shí)間和采集鏈路的上行傳輸速率歸一化到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中，通過迭代計(jì)算得到非連續(xù)無(wú)人機(jī)飛行軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與TSP-continues、TSP、NJS-continues和NJS算法相比本文提出的Q-TDUD算法降低了無(wú)人機(jī)的任務(wù)完成時(shí)間，具有更好的無(wú)人機(jī)能量效率和數(shù)據(jù)采集效率。 

CKS36-AFB80005網(wǎng)絡(luò)中信任管理機(jī)制編碼器CFS50-AFV11X08

CFS50-AFV11X08一種新的算法,研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和移動(dòng)充電設(shè)備數(shù)之間的關(guān)系,并進(jìn)一步闡釋在一次充電調(diào)度中必須充電節(jié)點(diǎn)的選擇方案。后,通過實(shí)驗(yàn)方式對(duì)算法中的核心參數(shù)進(jìn)行研究,對(duì)整個(gè)算法的合理性進(jìn)行驗(yàn)證,證明該算法具有*的性能。 對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中柵欄構(gòu)建的問題,提出了一種基于監(jiān)測(cè)區(qū)域Voronoi圖劃分的無(wú)線節(jié)點(diǎn)柵欄構(gòu)建算法。仿真結(jié)果顯示,網(wǎng)絡(luò)中無(wú)線節(jié)點(diǎn)部署地越多,柵欄形成的可能性和組建柵欄的節(jié)點(diǎn)平均數(shù)量也會(huì)隨之增加。該算法能夠在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋密度較低且不均,已經(jīng)形成了少量柵欄空洞的情況下快速實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)區(qū)域的柵欄覆蓋,但空洞修復(fù)還需要進(jìn)一步研究。 

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