摘要: 为有效控制无线传感器网络节点能耗, 提出一种自适应模糊神经控制系统, 并设计基于自适应模糊神经拓扑控制算法——AFNTC. 该算法中模糊控制器参数由人工神经网络训练后获得, 且通过反馈、 循环的方式, 不断调整节点的通信范围控制节点传输功率, 从而使节点实际能耗接近预设的期望值, 延长网络生命周期. 实验结果表明, AFNTC算法能达到节点能耗可控的目的, 相比模糊控制的拓扑控制(FCTP)算法和局部平均(LMA)算法, 具有更低、 更稳定的节点平均耗能.
中图分类号:
胡黄水, 沈玮娜, 王宏志, 张邦成. 面向无线传感器网络的自适应模糊神经拓扑控制算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2018, 56(2): 361-367.
HU Huangshui, SHEN Weina, WANG Hongzhi, ZHANG Bangcheng. Adaptive Fuzzy Neural Topology Control Algorithm for Wireless Sensor Networks[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2018, 56(2): 361-367.