基于熵权法的WSNs性能指标权重决策方法.pdf

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1、44传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第10期基于熵权法的WSNs性能指标权重决策方法程小辉，梁启亮，何军权(桂林理工大学信息科学与工程学院，广西桂林541004)摘要：针对无线传感器网络(WSNs)性能评价中多元指标权重难以确定的问题，提出了利用熵权法对多评价指标因子赋权的权重决策方法，建立熵权法权重决策模型对网络性能指标进行客观评价。运用0p—net网络仿真软件，通过改变节点规模获取不同网络性能参数数据样本。数据分析表明：信息熵能够客观准确地反映各指标贡献信息量的大小，基于熵权的权重

2、决策方法能够客观反映不同网络性能指标的相对重要程度。同时，该方法灵活性好，适应性强，可广泛地应用于其他类型网络的性能指标重要程度的评估。关键词：无线传感器网络；熵权；Opnet；网络性能指标中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)lO-0044-04MethodforweightdecisionofWSNsperformanceindexbasedonentropyweightmethodCHENGXiao—hui，LIANGQi—liang，HEJun—quan(SchoolofInformationScienceandE

3、ngineering，GuilinUniversityofTechnology，Guilin541004，China)Abstract：Aimingatmultivariateindexweightisdifficulttobedeterminedinwirelesssensornetworks(WSNs)performanceevaluation，proposeaschemeusingentropyweightmethodtodeterminemultivariateindexweight，andestablishaweightdecision—making

4、modelofentropyweightmethodtomakeanobjectiveevaluationonnetworkperformanceindex．UsingOpnetnetworksimulationsoftware，obtaindatasamplesofdifferentnetworkperformanceparametersbychangingnodesize．Dataanalysisshowsthatinformationentropycanobjectivelyandaccuratelyreflectamountofinformationp

5、rovidedbyeachindex，andtheentropyweight—basedweightdecision—makingmethodcanobjectivelyreflecttherelativeimportanceofdifferentnetworkperformanceindex．Meanwhile，themethodhasgoodflexibilityandadaptability，andcanbewidelyappliedforevaluationofimportanceofperformanceindexofothertypesofnetw

6、orks．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；entropyweight；Opnet；networkperformanceindex0引言权平均方法计算路径性能评价值；文献[5]采用相对比较无线传感器网络(WSNs)技术作为物联网的关键技术法和变异系数法结合对网络性能进行综合评价。但上述文之一，在家庭自动化、工业自动化、智能家居、智能交通献对指标进行加权计算均是从主观角度出发给出性能指标系统及综合抄表系统中得到了很好的应用，具有十分广阔的加权值，这会导致评价结果会因为人为的主观因素而受的前景。在WSNs中应用较为广泛的就

7、是ZigBee无线技影响。术，该技术适用于通信数据量不大，数据传输速率相对较为了科学地评估WSNs中的性能指标，避免采用主观低，分布范围较小，对数据的安全可靠有一定要求，而且要方法确定指标权重的不足，本文引入熵权法确定不同网络求成本和功耗非常低，容易安装使用的场合。性能指标的权重，建立熵权法权重决策模型，充分反映网络目前，针对WSNs的性能指标没有统一标准，不同的应性能指标权重确定的客观性和准确性。通过Opnet网络仿用环境中，WSNs所表现出来的网络性能也有很大不同，必真获取指标参数样本，建立基于熵权法的WSNs性能评估须提出相应的网络性能指标分析评价方法。

8、文献[3]提出模型实例，数据分析表明，