Sammanfattning av denna webbsida: Trådlösa manöverdonsnätverk håller på att bli en lösning för styrapplikationer. Tillförlitlig dataöverföring och realtidsbegränsningar är de största utmaningarna. Kontrollapplikationer kommer att ha vissa kvalitetskrav (QoS) från sensornätverket, såsom minimal fördröjning och garanterad leverans av paket. Vi undersöker variabla provtagningsmetoder för att mildra effekterna av tidsfördröjningar i trådlösa nätverkskontrollsystem med hjälp av en observatörsbaserad styrsystemsmodell. Vårt fokus för variabel provtagning metod är att bestämma lämplig neurala nätverk topologi för fördröjningsförutsägelse och även undersöka effekten av ytterligare ingångar till neurala nätverket såsom nätpaket förlusthastighet och genomströmning. Det viktigaste bidraget av detta arbete är användningen av typiska uppnåbara fördröjningsserier för utbildning av det neurala nätverket. De flesta studier har använt slumpmässiga genererade tal, som inte är en korrekt representation av förseningar som faktiskt upplevts i ett trådlöst nätverk. Våra resultat här visar att tillräckliga förutsägelser av tidsfördröjningsserien med hjälp av observationsbaserad variabelprovtagning kan kompensera för förseningar i kommunikationsslingan och påverkar styrsystemets prestanda.
Nkwogu använde fyra neurala nätverk för att förutsäga fördröjningen av dataöverföring i ett trådlöst sensorställdon nätverk (WSAN), och BP-ANNs fick en bättre prestanda REF.
Adaptive Sampling for WSAN Control Applications Using Artificial Neural Networks
{'venue': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'journal': 'J. Sensor and Actuator Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}