作者：唐懿芳,穆志纯,赵仕俊,钟达夫 单位：中国科学院沈阳计算技术研究所 出版：《小型微型计算机系统》2010年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXWX2010010080 DOC编号：DOCXXWX2010010089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 无线传感器网络中，汇聚节点是网络的瓶颈.由于传感器网络自身的特点，传统有线网络中的拥塞控制策略不再适用.已有的大多数拥塞控制策略和算法都没有充分考虑往返时延(RTT)对算法性能的影响.同时由于实际传感器网络运行中存在非线性、时间延迟和参数时变等干扰因素，若设计的控制器参数固定，不具有学习能力，则实际运行中收敛性差，收敛速度慢，无法达到控制队列长度的目标.针对以上问题，提出一种基于灰色预估神经网络控制队列的控制器，利用RBF神经网络的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题，并利用灰色GM(1，1)预测器有效地解决了大时滞对网络性能的影响，最后通过仿真验证了这一算法的有效性。

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