改进的无线传感网混沌Hopfield盲检测算法

发布时间：2018-03-24 21:40

  本文选题：无线传感网　切入点：混沌映射　出处：《电子技术应用》2014年11期

【摘要】：在密集部署的无线传感器网络中,相邻传感器的信号可能高度相关。在无线传感网传输模型分簇的基础上,针对Hopfield神经网络极易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍历性和类随机性,提出一种改进的混沌Hopfield盲检测算法解决无线传感网簇内传感器信号盲检测问题。算法的思想是:利用混沌映射产生初始发送序列,并且在算法出现早熟收敛时进行小幅度的混沌扰动,借此降低算法的误码率。仿真结果表明,改进的混沌Hopfield神经网络算法所需数据量极短,从而成功实现簇内簇首传感器信号盲检测。
[Abstract]:In the dense deployment of wireless sensor networks, the signals of adjacent sensors may be highly correlated. Based on the clustering of wireless sensor network transmission models, the Hopfield neural network is prone to fall into the local optimal solution, and the convergence speed is slow, and so on. Based on the ergodicity and quasi-randomness of chaotic sequences, an improved chaotic Hopfield blind detection algorithm is proposed to solve the problem of blind detection of sensor signals in wireless sensor networks. At the same time, small amplitude chaos disturbance is carried out when the algorithm has premature convergence, which can reduce the bit error rate of the algorithm. The simulation results show that the improved chaotic Hopfield neural network algorithm requires a very short amount of data. Thus, the blind detection of cluster head sensor signal is realized successfully.
【作者单位】： 南京邮电大学电子科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61302155) 校引进人才项目(NY212022)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1660168