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时间:2020-03-24
《基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2015年第34卷第9期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)145DOI:10.13873/J.1000-9787(2015)09--0145-03基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法何世钧,谢圣东,熊中敏,唐莹莉,李煜(上海海洋大学信息学院。上海201306)摘要:针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法。该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制网络的能耗。仿真结果表明
2、:该算法能根据网络连通性要求调整传感器节点的功率,实时性好,收敛速度快,有效地降低了网络的整体能耗。关键词:无线传感器网络;功率控制;单神经元PID;邻居节点级;实时性中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1000-9787(2015)09-0145-03NeighbornodelevelpowercontrolalgorithmforWSNsbasedonsinglenervecellPIDHEShi-jun,XIESheng-dong,XIONGZhong—min,TANGYing—li,LIYu(CollegeofInformationScience,ShanghaiOc
3、eanUniversity,Shanghai201306,China)Abstract:Aimingatproblemthatpowercontrolalgorithmforwirelesssensornetworks(WSNs)cannotrealtimeadjusttransmissionpowerofnodesandlargeenergyconsumption,aneighbornodelevelpowercontrolalgorithmbasedonsinglenervecellPIDisproposed.ThealgorithmadoptsWSNstransmissionpo
4、wermodel,andadjuststhetransmissionpowerofeachnodebyrealtimecontrollingnumberofneighbornodes,SOastocontrolenergyconsumptionofthenetworkdynamically.Simulationresultsshowthatthealgorithmcanadjusttransmissionpowerofsensornodeaccordingtoconnectivityrequirementofthenetwork,andthealgorithmhasgoodreal-t
5、imeperformance,fastconvergencerate,andcanreducetheoverallenergyconsumptionofthenetworkefectively.Keywords:wirelesssensornetworks(WSNs);powercontrol;singlenervecellPID;neighbornodelevel;real-timeperformance0引言过少量的局部信息使网络性能达到了一定程度的优化,但随着制造工艺的提高和集成电路技术的不断进步,传是调整和收敛速度很慢且存在很大的冗余。文献[4]提出感器节点中传感模块和处理器模
6、块的功耗已经变得很低,了基于控制理论中的PID控制邻居节点算法,该算法在网节点的主要能耗在无线通信模块上J。由于传感器节点络启动能耗和时耗上有了进一步优化,但是局限性在于的能量由电池提供并且难以得到补充,所以,功率控制技术PID参数在整个控制过程中是不可调的,算法不能对发射是无线传感器网络(WSNs)中的一个重要研究课题]。其功率进行实时有效的调整。中,邻居节点级功率控制技术因其灵活性和分布式的特点为此,本文建立了WSNs传输功率模型,并提出了一种成为功率控制技术中的一个研究热点。基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法,能邻居节点级功率控制技术是指在保证网络拓扑结构连对网络
7、中传感器节点的发射功率进行实时地调整且收敛速通的基础上,每个节点使用可覆盖邻居节点的功率值发送率较快,达到有效降低网络能耗的目的。数据,使节点的能量消耗最小,从而降低网络整体能耗。近1算法模型年来,已提出的WSNs功率控制算法较多。文献[3]提出了1.1单神经元PID控制本地平均(1ocalmeanalgorithm,LMA)算法和本地邻居平神经网络具有强鲁棒性、容错性、并行处理、自学习等均(1ocalmeanofneighbors,LMN)算
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