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An Efficient Flooding Scheme Using Chaotic Neural Networks in Wireless Sensor Networks

机译:无线传感器网络中使用混沌神经网络的高效泛洪方案

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摘要

Recently, Wireless Sensor Network (WSN) has been studied with a great amount of interests. In WSN, flooding is required for the dissemination of queries and event announcements. The original flooding causes the overlap problems. In the original flooding, each sensor node receiving a broadcast message forwards it to its neighbors, resulting in a lot of collisions and duplicate messages. For dense WSNs, the impact caused by the original flooding may be overwhelming. The original flooding may result in the reduced network lifetime. Therefore, the selection of forwarding nodes for the dissemination of queries and event announcements is needed to prolong the lifetime of WSNs. In this study, we use the Chaotic Neural Networks (CNN) to selection of forwarding nodes for the dissemination of queries and event announcements. We evaluate the applicability of CNNs by computer simulations and discuss its development potential.%無線センサネットワーク(WSN)では,広告や制御メッセージの送信にフラツディングを用いる.一般的なフラツディングでは,すべてのセンサノードが情報をローカルブロードキャストするため,WSN全体の電力消費が問題となる.WSNの長期運用ためには,フォワーディングを行うノード(FN)を適切に選定することが重要となる.本稿では,カオスニューラルネットワークを用いたFNの選定手法を提案する.提案手法を用いれば,FNの総数を大幅に削減することができ,ネットワークの長期運用が可能となる.数値実験を行い,提案手法の有効性を示す.
机译:最近,对无线传感器网络(WSN)进行了广泛的研究。在WSN中,需要泛洪才能传播查询和事件通知。原始的洪水会导致重叠问题。在原始洪泛中,每个接收到广播消息的传感器节点都将其转发到其邻居,从而导致大量冲突和重复消息。对于密集的WSN,原始洪水造成的影响可能是巨大的。原始洪灾可能导致网络寿命缩短。因此,需要选择用于分发查询和事件通知的转发节点,以延长WSN的寿命。在这项研究中,我们使用混沌神经网络(CNN)来选择用于传播查询和事件通知的转发节点。我们通过计算机仿真评估CNN的适用性,并讨论其发展潜力。 。实行手法を用いれば,FNの総数を重点に削减することができ,ネットワークの长期运用が可能となる。

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