【摘 要】
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无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20180201090GX);吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20170618KJ)
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无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网路的传输数据量与压缩观测矩阵维数成正比关系,网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,所以采用模糊神经网络对压缩感知观测矩阵维数进行自动的调整,增强算法对网络不同程度拥塞的适应性。在接收端采用L1/2正则化方法对无线传感网络压缩后的传输数据进行重构,重构精度高,数据损失小,实现对网络拥塞
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