基于MAC竞争窗强化学习的传感网节能滤波机制

摘要：

依据传感器网络面向应用的价值区分度特征,提出一种基于冗余价值滤波的传感器网络节能数据收集机制.所提机制采用预测模型在线评估采样数据价值,并映射为相应的价值因子,进而根据强化学习理论将价值因子引入区分服务的退避机制设计,驱动媒体介质访问层层竞争窗尺寸的自适应优化调整,在满足数据收集服务质量的前提下,有效地抑制网内价值冗余负荷传输量,实现价值区分性滤波的节能效果.仿真实验表明,所提机制能有效增加网络吞吐量和降低传输时延,且相对于一些传统的节能收集机制,能够从传感器网络数据内涵应用价值挖掘的角度,更有效地降低网络整体能耗.

关键词：无线传感器网络、节能、强化学习、滤波、竞争窗

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.01(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50803016,60802005;中央高校基本科研业务费专项资金WH1114030;上海市大学生创新创业训练基金S12067;华东理工大学青年学者科学基金YH0157127;华东理工大学大学生创新实验基金X1033资助课题

在线出版日期：2013-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：973-979