Väl utformad nätverkstopologi ger ett viktigt stöd för routing, datafusion och målspårning i trådlösa sensornätverk (WSN). Självorganisering funktion karta (SOFM) neurala nätverk är en stor gren av artificiella neurala nätverk, som har självorganiserande och självlärande funktioner. I detta papper, föreslår vi en klusterbaserad topologi kontroll algoritm för WSNs, som heter SOFMHTC, som använder SOFM neurala nätverk för att bilda en hierarkisk nätverksstruktur, slutför klusterhuvud val av konkurrenskraftiga lärande bland noder, och tar noden restenergi och avståndet till grannnoder i beaktande i klusterprocessen. Dessutom används metoden för dynamisk justering av sändningskraften hos klusterhuvud noderna för att optimera nätverkets topologi. Simuleringsresultat visar att SOFMHTC kan få en bättre energieffektiv prestanda och göra en mer balanserad energiförbrukning jämfört med vissa befintliga algoritmer i WSN.
I Ref föreslogs att det välkonstruerade nätverkets topologi erbjuder ett viktigt stöd för målspårning, datafusion och routing i WSN.
SOFM Neural Network Based Hierarchical Topology Control for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}