基于量子态相干分析的WMSN云执行信息分簇约简

摘要

无线多媒体传感网络(WMSN)云执行信息数据量大,实时性要求较高,需要对云执行信息进行分簇约简,提高WMSN的纠错能力和延长网络生命期。提出一种基于量子态相干分析的WMSN云执行信息分簇约简算法,基于量子遗传算法的WMSN网络模型,得到网络中多媒体节点的最大部署密度,采用量子态相干分析算法,进行信息数据寻优,设计WMSN云执行信息分簇策略,得到量子群移动构造的信息素约简后的空间采样分簇重构。实验得出,采用该算法,WMSN中的执行信息得到有效合理规划,分簇空间实现降秩处理,任务执行路径实现最优化模拟生成,执行同步误差较传统方法较小,从而保证了WMSN的系统稳定性和可靠性。