BTL21UZ傳感器基于BBO算法的WSN覆蓋BTL7-P511-M0600-P-S115

BTL7-P511-M0600-P-S115無線傳感器網絡中參與攻擊源節點定位的任務分配問題,構建和求解多目標優化定位任務分配模型,任務分配模型中設定參考節點組合總能量消耗、距離平均標準偏差目標函數,以及空間約束和剩余能量約束條件;采用循環擁擠排序將非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)進行改進后加入基于稀疏度局部搜索的混合優化算法聯合求解任務分配模型,將稀疏度小的解作為稀疏解,再采用極限優化策略在稀疏解周圍進行局部搜索使得解擁有更好的分布特性. Matlab仿真結果表明該改進的混合優化算法可以提高算法收斂速度以及降低算法復雜度,在較快的時間內選擇出合適的參考節點組合,減少了定位誤差,提高了定位精度. 無線傳感網絡在能耗量化傳導過程中具有隨機分布性,導致網絡節點的室內定位精度不高,為了提高網絡的室內定位準確性,提出基于機器學習的無線傳感網絡室內定位方法.構建無線傳感網絡室內定位的節點優化部署模型,采用能量負載均衡控制方法進行無線傳感網絡的路由探測協議設計,建立無線傳感網絡節點傳輸的鏈路均衡配置模型,采用機器學習算法進行無線傳感網絡室內定位過程中的自適應尋優,提取無線傳感網絡節點輸出信號的能譜特征量,根據能譜的聚類屬性進行無線傳感網絡室內定位優化.仿真結果表明,采用該方法進行無線傳感網絡室內定位的精度較高,能量開銷較小,網絡節點的組網部署能力得到提升. 

BTL21UZ傳感器基于BBO算法的WSN覆蓋BTL7-P511-M0600-P-S115

BTL7-P511-M0600-P-S115無線傳感器網絡的自限性,如何在惡劣的環境中盡可能延長傳感器節點的使用壽命,從而延長整個智能電網系統的壽命是當前的研究重點。通過整理并對比幾種基于無線傳感器網絡的基本路由算法,分析得出一種適合智能電網系統節能優化的改進策略。 數據融合背景,如何實現無線傳感器網絡數據安全融合,成為了研究的重點課題。本文首先分析了課題研究的意義,其次論述了無線傳感器網絡數據安全機制,后總結了無線傳感器網絡數據安全融合技術的優化策略結合課題研究論述如何不斷提升技術水平,增強無線傳感器網絡數據安全融合,保障數據的安全性,同時控制能量消耗開銷。 

 BTL7-E500-M2650-B-S32
BTL7-V50T-M4150-P-C003
BTL7-V50T-M3900-P-C003
BML-S1G0-S76D-M5EQ-G0-S284
BML-M02-A55-A3-M3500-E
BML-M02-I34-A0-M0136-R0030/0000
BES M18MI-PSC80A-S04G-W10
BCC M313-M413-3E-300-PW3334-030
BCC M313-M413-3E-300-PW3334-050
BMP 01-EL1PP21A-0032-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0128-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0256-00-P02
BMP 01-EL1PP21A-0096-00-P02