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無線傳感器網(wǎng)絡關鍵技術研究綜述_曹鵬飛
模糊規(guī)則體現(xiàn)了人腦認識、判斷事物的特征,將數(shù)字化的、 精確的判斷改為,具有隸屬度的、模糊的判斷。本節(jié)以模糊規(guī)則 在 WSN 中的應用為線索, 對 WSN 中關鍵技術的研究展開介紹 和分析。 (1)事件探測[16] 這里,WSN 被設計用來對事件進行探測及區(qū)分,提出了一種 雙滑動窗口算法來探測事件的發(fā)生, 有效的過濾掉復雜環(huán)境中 的噪聲干擾。但這種方法的缺陷是如果事件持續(xù)不斷的發(fā)生,也 會被當作噪聲過濾掉。于是,設計并使用模糊邏輯來對事件探測 進行改進。即通過將信號能量狀態(tài)劃分為低、中、高,以及事件發(fā) 生的可能性劃分為非常強,強,中,弱,非常弱五個狀態(tài),利用這種 基于模糊邏輯的混合事件探測方法,提高實踐探測的準確性。 (2)路由 文獻[17]、[22]應用模糊規(guī)則來優(yōu)化路由算法,提出了基于模 糊推理系統(tǒng)的優(yōu)化傳播算法。在傳統(tǒng)的傳播算法中,不同類型的 影響因素之間的聯(lián)系,很難用數(shù)學模型表示出來(比如距離、電 池能量和鏈接等)。該文使用節(jié)點之間的距離,節(jié)點能量及鏈接, 作為模糊決策系統(tǒng)的輸入以進行綜合考慮后輸出結(jié)果。該算法 比 LEACH 算法,在網(wǎng)絡節(jié)點能量保存,網(wǎng)絡生存周期的延長方 面的性能指標更加優(yōu)越。
模糊規(guī)則體現(xiàn)了人腦認識、判斷事物的特征,將數(shù)字化的、 精確的判斷改為,具有隸屬度的、模糊的判斷。本節(jié)以模糊規(guī)則 在 WSN 中的應用為線索, 對 WSN 中關鍵技術的研究展開介紹 和分析。 (1)事件探測[16] 這里,WSN 被設計用來對事件進行探測及區(qū)分,提出了一種 雙滑動窗口算法來探測事件的發(fā)生, 有效的過濾掉復雜環(huán)境中 的噪聲干擾。但這種方法的缺陷是如果事件持續(xù)不斷的發(fā)生,也 會被當作噪聲過濾掉。于是,設計并使用模糊邏輯來對事件探測 進行改進。即通過將信號能量狀態(tài)劃分為低、中、高,以及事件發(fā) 生的可能性劃分為非常強,強,中,弱,非常弱五個狀態(tài),利用這種 基于模糊邏輯的混合事件探測方法,提高實踐探測的準確性。 (2)路由 文獻[17]、[22]應用模糊規(guī)則來優(yōu)化路由算法,提出了基于模 糊推理系統(tǒng)的優(yōu)化傳播算法。在傳統(tǒng)的傳播算法中,不同類型的 影響因素之間的聯(lián)系,很難用數(shù)學模型表示出來(比如距離、電 池能量和鏈接等)。該文使用節(jié)點之間的距離,節(jié)點能量及鏈接, 作為模糊決策系統(tǒng)的輸入以進行綜合考慮后輸出結(jié)果。該算法 比 LEACH 算法,在網(wǎng)絡節(jié)點能量保存,網(wǎng)絡生存周期的延長方 面的性能指標更加優(yōu)越。
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