检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江西理工大学南昌校区,南昌330013 [2]宜春学院数学与计算机科学学院,江西宜春336000
出 处:《计算机工程与应用》2012年第17期114-118,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:江西省教育厅科技基金(No.GJJ11600);江西理工大学科研基金(No.jxxj11176)
摘 要:无线传感器网络(WSN)节点能量有限,采用传统的链路选择的方法(经验法)进行链路选择,需要发送大量的数据包作为测试样本,这在WSN中是不合适的。设计了两种基于Bayes估计与一种基于多层Bayes估计的WSN链路选择算法,分别记为BLSP-B1、BLSP-B2、BLSP-HE。仿真实验发现,在小样本的条件下,BLSP-B1、BLSP-B2、BLSP-HE选择高质量的链路的概率比经验法要高出10%~20%,其中BLSP-HE算法最稳健,性能较好。The energy of nodes of wireless sensor networks is limited, using traditional link selection algorithm (empirical-algorithm) needs to send many data packets as testing samples, but it is not allowed in wireless sensor networks. The paper designs two link-selection algorithms based on Bayesian estimation and one link-selection algorithm based on hierarchical Bayesian estimation, marked as BLSP-B 1, BLSP-B2 and BLSP-HE. Simulation result shows that BLSP-B1, BLSP-B2 and BLSP-HE have a 10%-20% higher success rate than empirical-algorithm in selecting the high quality link in the case of the small sample. Among them, BLSP-HE has better and most robust performance.
关 键 词:无线传感器网络 BAYES估计 多层BAYES估计 链路选择
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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