作者：金鑫,杨阳,李振兴,刘智,程果 单位：长春理工大学 出版：《长春理工大学学报(自然科学版)》2019年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJM2019040150 DOC编号：DOCCGJM2019040159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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L_(1/2)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L_(1/2)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。

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