Detta dokument föreslår en förbättrad Hopfield neurala nätverk (I-HNN) algoritm för att optimera slot tilldelningsschemat i trådlösa sensornätverk. Den viktigaste fördelen med den föreslagna algoritmen är att öka sannolikheten för konvergens under olika trafikbelastningar. För att uppnå detta kan noderna justera sina ankomst- och avgångstider beroende på trafikbelastningen, ankomst- och avgångstidernas nummer och efterfrågans historia. Olika aspekter av nätverkets prestanda med den föreslagna I-HNN-algoritmen utvärderas genom simulering. Resultaten visar att I-HNN lämpar sig för trådlösa sensornätverk med dynamisk varierande trafik. Framför allt kan det öka konvergenssannolikheten och utnyttjandet av ankomst- och avgångstider under den tunga trafikbelastningen.
För att ta itu med problemet med varierande trafikbelastningar, en förbättrad Hopfield Neural Network (I-HNN) REF utformades för det huvudsakliga syftet att tilldela slot i trådlösa sensornätverk.
A Dynamical Slot Assignment Method for Wireless Sensor Networks Based on Hopfield Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}