【摘 要】
：
无线传感器网络用途非常广泛,可以应用在各种环境中。无线传感器网络既可以由固定位置的传感器节点组成,也可以由移动的节点组成。传感器节点的部署方式取决于具体应用的特点。为了解决在通常有限的供电条件（电池寿命）下延长传感节点的工作时间,提高无线传感器网络的能耗效率的途径之一是让节点采用低占空比（low-duty-cycle）的工作方式。因此,完成这项功能需要开发低能耗的路由协议来建立传感器节点到接收器之
论文部分内容阅读
无线传感器网络用途非常广泛,可以应用在各种环境中。无线传感器网络既可以由固定位置的传感器节点组成,也可以由移动的节点组成。传感器节点的部署方式取决于具体应用的特点。为了解决在通常有限的供电条件（电池寿命）下延长传感节点的工作时间,提高无线传感器网络的能耗效率的途径之一是让节点采用低占空比（low-duty-cycle）的工作方式。因此,完成这项功能需要开发低能耗的路由协议来建立传感器节点到接收器之间的路径。路径的选择应该保证网络寿命的最大化。然而,无线传感器节点所处的环境的特征及严格的资源和能量受限,使路由选择问题极有挑战性。本文采用低占空比节能调度机制,对无线传感器网络多跳路由协议进行研究。主要研究内容为:（1）系统介绍了无线传感器网络相关概念、特点和关键技术,以及低占空比机制。根据这些介绍详细分析了低占空比网络中的能量问题时延问题,为低占空比多跳路由协议的设计提供理论依据。（2）重点讨论了无线传感器网络中的路由问题,论述了研究无线传感器网络中的路由协议,提出了无线传感器网络路由策略,并对几种路由协议进行了性能比较和分析,为后续低占空比多跳路由协议提供设计思路。（3）考虑到能量均衡和转发时延问题,采用低功耗监听的异步休眠调度节能机制,给出广播转发时延受限的判定条件,提出基于能量均衡和时延受限的多跳广播路由协议EBDC（Energy-Balanced and Delay-Constrained Broadcast）。通过实验验证,EBDC协议能够有效解决降低节点平均能量消耗和延长网络生命周期方面的问题。
其他文献
子宫内膜炎是奶牛养殖中一种常见产科疾病,造成奶牛业巨大的经济损失。引起子宫内膜炎的病原多种多样,且病原体存在地域间差异,给抗生素的选用带来困难;在菌种不明确的情况下,滥用广谱抗生素易使细菌产生耐药性,也给人类生活构成严重威胁。利用非抗药物治疗子宫内膜炎的研究越来越受到关注。甘露寡糖（Mannan oligosaccharides,MOS）被称为抗生素生长促进剂的潜在替代品,可以增强机体的免疫力。作
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）通常用于低带宽和延迟容忍的环境。大多数应用中传感器节点受能源供应和通信带宽限制,为了达到节能的目的,使网络寿命最大化,在网络层中找到中继节点连接到基站的途径是十分必要的。传统的WSNs路由技术都存在传感器节点设计臃肿、路由局部优化和专网专用的问题,如何解决上述问题成为WSNs路由技术研究的关键。软件定义网络（Softwar
数据挖掘、机器学习等领域,特征和模型相辅相成。特征过少,模型无法完成决策任务;特征过多,造成信息冗余,模型难以训练且训练成本高。特征选择是去冗余、降低空间维度的方法之一,是数据挖掘、机器学习等领域数据预处理阶段的重要步骤。特征选择方法有过滤法,包裹法和嵌入法。粗糙集是处理不确定性信息的数学工具,其核心是属性约简。基于信息熵、依赖度、重要度等表示条件属性与决策属性相关性的属性约简方法都属于过滤法。经
目的 探讨妊娠晚期孕妇发生静脉血栓栓塞症的危险因素。方法 回顾性选取新郑华信民生医院于2015年12月至2020年12月收治的妊娠晚期孕妇9 358例，根据产妇是否发生静脉血栓栓塞症分为深静脉血栓组98例和无深静脉血栓组9 260例。统计两组孕妇临床基本资料，对其进行单因素分析，并对其中有统计学意义的因素进行多因素Logistic回归分析。结果 9 358例孕妇有100例发生静脉血栓栓塞症，发生率
奶山羊乳房炎是养殖过程中对奶山羊产奶量和泌乳机能影响最严重的几种疾病之一,导致患病母羊泌乳量下降,影响羊奶品质,严重者出现全身症状甚至死亡,危害性很大。隐性乳房炎是一种隐性的感染形式,患畜的乳房和乳汁无肉眼可见明显变化,在特定条件下会转变为临床型乳房炎,损害母羊与羔羊的健康。因此,及早预防和诊断奶山羊隐性乳房炎,对消除奶山羊养殖过程中存在的潜在威胁,提高养殖户经济效益,营造健康生产环境具有重大的意
口蹄疫（Foot and Mouth Disease,FMD）是由口蹄疫病毒引起的以偶蹄动物为主的急性、热性、高度传染性疫病。世界大部分地区口蹄疫都时有发生,是全球最重要的动物健康问题之一。新城疫（Newcastle Disease,ND）,是由副粘病毒科副粘病毒亚科腮腺炎病毒属的禽副粘病毒I型引起的高度接触性禽类烈性传染病。在我国北方冬春季节交替时易爆发疫情,对蛋鸡会影响产蛋量。高致病性禽流感（
随着人类数据获取能力的提高,社会各行各业已经积累了大量的测量数据。如何从这些海量的数据中发现并挖掘事物发展的内在规律,预测未来某个时期的发展趋势或状态是数据科学和预测研究的核心问题。数据预测主要包括确定性预测和非确定性预测两类。确定性预测主要应用于确定性数据的分类和回归两类问题,非确定性预测应用于实际问题中存在不确定因素的情形,不同于确定性预测的点估计,非确定性预测主要以预测区间来评估预测的准确性
大肠杆菌是一种常见的人畜共患的条件致病菌,可以引起多种疾病,例如败血症、腹泻、乳房炎、子宫内膜炎等疾病,对人类和动物的健康产生极大的影响。然而,近年来随着抗菌药的广泛使用,尤其是不规范和错误使用,导致大肠杆菌耐药率不断增加,多种药物耐药问题也变得日益严峻,使得临床上常用的一些药物（如:β-内酰胺类、氨基糖苷类）的有效性日趋下降,甚至无效。随着新型抗菌药的研发进入瓶颈期,寻找有效的消除细菌耐药性方法
学生成绩是衡量学生知识掌握程度的重要依据,也是一个学校教学质量高低的重要体现。中职院校肩负着为社会培养技能型人才、高素质劳动者的重任,教学依然是其各项工作开展的核心。对中职学生学习成绩进行有效分析,可以了解学生知识掌握的不足之处,以便更好的查缺补漏。数据挖掘作为数据分析的有力工具,可以用于学生成绩深度分析。论文针对学生学习成绩受多种因素影响的问题,基于改进的CARMA算法对中职学生学习成绩进行了关
现代智慧医疗系统中存在海量医疗数据,需要医护人员从中依据患者病历单做出快速判断。目前心脏病是一类复杂疾病,患者症状表现多异,病因来源大多也无从查证,传统医疗决策方法很难对患者给出准确诊断结果。从大量的心脏病医疗数据中提取有效的属性集合,借助RBF神经网络完成病症智能诊断,实验数据选用邻域粗糙集属性约简快速算法处理,导出知识系统的最小属性约简集合,且需要保持分类能力不受影响。提取最小属性约简集合作为