基于时隙CSMA的水声无线传感器网络节能强化学习算法

发布时间：2019-02-17 20:59

【摘要】：针对水声无线传感器网络的节能问题,提出了一种基于时隙CSMA的强化学习算法;该算法利用强化学习协议自适应水下环境,根据数据传输的距离调整发射功率,从而减少能量消耗,再结合时隙CSMA协议,使用随机退避算法减少信道中的数据碰撞,使得重发的数据包数量减少,节省能量;为验证算法的有效性,仿真实现了该算法,结果表明,该算法能够有效减少能耗,并延长网络寿命。
[Abstract]:Aiming at the problem of energy saving in underwater acoustic wireless sensor networks, a reinforcement learning algorithm based on slot CSMA is proposed. The algorithm adapts the underwater environment with reinforcement learning protocol, adjusts the transmission power according to the distance of data transmission, and reduces the energy consumption. Combined with the slot CSMA protocol, the random Backoff algorithm is used to reduce the data collision in the channel. Reducing the number of retransmitted packets and saving energy; In order to verify the effectiveness of the algorithm, the simulation results show that the algorithm can effectively reduce energy consumption and prolong the network life.
【作者单位】： 周口师范学院计算机科学与技术学院;西安交通大学计算机科学与技术系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61103143) 河南省科技厅自然科学研究计划项目(132300410276) 河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010B520036)
【分类号】：TN929.3;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：2425580