计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
4期
257-260,285
,共5页
动态权重%传感网络%路径选择
動態權重%傳感網絡%路徑選擇
동태권중%전감망락%로경선택
Dynamic weighting%Sensor network%Path selection
在传感器网络路径选择过程中,网络路径选择具有较高的动态性,导致传统采用流体神经网络算法,依据单一标准明确属性权重,无法针对变化的网络属性进行有效分析,不能得到有效的网络路径.提出了一种采用动态权重的传感网络路径选择算法,根据层次分析法确认不同业务状态下各网络路径属性的重要性,选取带宽、时延、抖动、丢包率四个属性作为网络路径选择的判决准则,构建属性的判断矩阵,采用特征根法计算不同判断属性的权重,按照业务类型动态调整权重,明确各属性的综合权重,采用灰色关联分析方法明确不同备选网络路径的灰色关联系数,对备选网络路径进行加权排序,进而选择最佳传感网络路径.仿真结果验证了所提方法选择路径过程中的收敛迭代次数以及有效解数量都优于传统方法,并且所提方法下的传感网络具有较高的数据传输效率.
在傳感器網絡路徑選擇過程中,網絡路徑選擇具有較高的動態性,導緻傳統採用流體神經網絡算法,依據單一標準明確屬性權重,無法針對變化的網絡屬性進行有效分析,不能得到有效的網絡路徑.提齣瞭一種採用動態權重的傳感網絡路徑選擇算法,根據層次分析法確認不同業務狀態下各網絡路徑屬性的重要性,選取帶寬、時延、抖動、丟包率四箇屬性作為網絡路徑選擇的判決準則,構建屬性的判斷矩陣,採用特徵根法計算不同判斷屬性的權重,按照業務類型動態調整權重,明確各屬性的綜閤權重,採用灰色關聯分析方法明確不同備選網絡路徑的灰色關聯繫數,對備選網絡路徑進行加權排序,進而選擇最佳傳感網絡路徑.倣真結果驗證瞭所提方法選擇路徑過程中的收斂迭代次數以及有效解數量都優于傳統方法,併且所提方法下的傳感網絡具有較高的數據傳輸效率.
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