基于模糊L1/2正则化的无线传感网络拥塞控制研究

作者：金鑫; 杨阳^*; 李振兴; 刘智; 程果

来源：长春理工大学学报(自然科学版), 2019, 42(04): 66-70.

• 无线传感网络
• 模糊神经网络控制
• L1/2正则化
• 拥塞控制

无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网路的传输数据量与压缩观测矩阵维数成正比关系,网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,所以采用模糊神经网络对压缩感知观测矩阵维数进行自动的调整,增强算法对网络不同程度拥塞的适应性。在接收端采用L1/2正则化方法对无线传感网络压缩后的传输数据进行重构,重构精度高,数据损失小,实现对网络拥塞的全局控制。最后,对该算法进行MATLAB仿真实验,实验结果显示,该算法能够缓解无线传感网络的拥塞问题且效果明显,在不同的拥塞状况下,网络的吞吐量增大25%～50%,丢包率降低20%～55%,时延减少6s。

• 单位
  长春理工大学; 电子信息工程学院