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。 【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;东南大学移动通信国家重点实验室;
【关键词】： 无线传感器网络 节能 强化学习 滤波 竞争窗
【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
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 0引言数据收集是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)面向应用的主要功能,而能量资源受限是约束网络运作的重要因素,数据收集应用中,网内价值冗余数据的传输不但占据主要网络能耗来源,还导致数据包在无线信道接入过程中频繁碰撞和高时延性数据重传率提高[1],因此,在

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