گیگاداک

گیگاداک

گیگاداک

گیگاداک

گیگاداک
گیگاداک
پیوندها
کلمات کلیدی

.

دانلود هبلکس یا بتن سبک چیست؟

پرسشنامه ابراز وجود (گمبریل و ریچی

1975).

تئوریها و عوامل زمینه ساز فرسودگی زناشویی و راه های مقابله با آن.

پرسشنامه خودپنداره ریاضی (صالح صدق پور و همکاران

دانلود 12 جزوه آموزش هیپنوتیزم و مانیه تیزم

تبلیغات انبوه و نامحدود در تلگرام

پاورپوینت انواع اختلالات خلقی و شخصیتی

پروژه فروشگاه اینترنتی با PHP

پاورپوینت تحلیل مدرسه Burntwood بریتانیا

پاورپوینت بررسی طرح درس جامعه شناسی کار و بیکاری

جواب تمرینات کتاب 3 American English File Workbook

پاورپوینت تصمیم گیری و حل مسئله

فوبی اجتماعی اضطراب

آموزش نرم افزار GeneRunner

1396)

پاورپوینت نظریه X و Y داگلاس مک گریگور.

دانلود تست هوش وکسلر بزرگسالان (WAIS-R) دکتر براهنی و همکاران

پاورپوینت آنچه مردان باید در مورد خود و همسرانشان بدانند.

دانلود تحقیق هوش هیجانی و زندگی زناشویی با فرمت ورد

ترجمه مقاله تاریخ حسابداری و انتقال سرمایه داری در انگلستان

پروژه طراحی

تحلیل و آنالیز بالابر دو ستونه اتومبیل

پاورپوینت روان درمانی مراجع محور کارل راجرز

دانلود نقشه هواپیمای فومی f 22

تصویر سازی کدینگ فوق العاده راحت و آسان 100 درصد تضمینی

نظم دهنده پلاستیکی لباس

پاورپوینت آموزش و توسعه نیروی انسانی

دانلود پروژه بررسی مشکلات امنیتی در تجارت الکترونیک

کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده

هدف از این پایان نامه کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده می باشد


مشخصات فایل
 

تعداد صفحات 160
حجم 4 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc
دسته بندی مهندسی نرم افزار


توضیحات کامل
 

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار

کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده

 
 
چکیده
 امروزه، در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی از طریق تقسیم گره‌های همسایه به خوشه‌های مجزا و انتخاب سرخوشه‌های محلی برای ترکیب و ارسال اطلاعات هر خوشه به ایستگاه مبنا و سعی در مصرف متوازن انرژی توسط گره‌های شبکه، بهترین کارایی را از لحاظ افزایش طول عمر و حفظ پوشش شبکه‌ای در مقایسه با سایر روش‌های مسیریابی به‌ دست می‌آورند. 
 
با این وجود، همه پروتکل‌های خوشه‌بندی ارایه شده تاکنون، تنها نزدیکی جغرافیایی(همسایگی) را به عنوان پارامتر تشکیل خوشه‌ها در نظر گرفته‌اند. در این تحقیق، یک پروتکل جدید خوشه‌بندی متمرکز مبتنی بر انرژی با استفاده از شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارایه می‌شود که قادر به خوشه‌بندی گره‌های شبکه بر اساس سطح انرژی و مختصات گره‌ها می‌باشد. 
 
این پروتکل با استفاده از تعداد مشخصی از گره‌های پرانرژی در شبکه و اعمال آن‌ها به عنوان وزن نورون‌های نقشة خودسازماندهی، نزدیک‌ترین گره‌های کم‌انرژی را جذب گره‌های پرانرژی می‌کند؛ به طوری که خوشه‌ها لزوماً از گره‌های مجاور تشکیل نشده و در واقع براساس دو پارامتر سطح انرژی و همسایگی، خوشه‌هایی با انرژی متوازن تشکیل خواهند شد. به علاوه یک تابع هزینه جدید به منظور تصمیم‌گیری در انتخاب گره‌های سرخوشه، پیشنهاد شده است که سعی در ترکیب معیارهای مختلف موثر در انتخاب بر اساس میزان اهمیت آن‌ها دارد. کارایی برتر این پروتکل از لحاظ افزایش طول عمر مفید شبکه و حفظ بهتر پوشش شبکه‌ای در مقایسه با پروتکل‌های پیشین نظیر LEACH و LEA2C و نیز تاثیر تابع هزینه پیشنهادی بر کارایی آن (با شبیه‌سازی) به اثبات رسیده است. 
 
 
 
واژه‌های کلیدی:

خوشه بندی

شبکه عصبی

شبکه های عصبی SOM

شبکه های حسگر بی‌سیم

کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بی‌سیم

 
 
 
 
مقدمه
یکی از مهمترین ابزار کسب اطلاعات و درک محیط که تحقیقات گسترده‌ای را به خود معطوف نموده، شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. با وجود پیشرفت‌های صورت گرفته در این نوع شبکه‌ها، گره‌های حسگر به دلیل تعداد زیاد، اندازه کوچک و روش قرارگیری اقتضایی، هنوز هم برای تامین انرژی خود، متکی به باتری‌هایی با توان اندک می‌باشند. همچنین معمولاً به‌ دلیل به‌کارگیری این نوع شبکه‌ها در محیط‌های خشن و غیر‌قابل‌دسترس، امکان شارژ مجدد یا تعویض گره‌های حسگر وجود ندارد.
 
 بنابراین یکی از مهمترین مسایل در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، مسالة محدودیت شدید انرژی است. همچنین از آن جایی که کارایی شبکه‌های حسگر به شدت به طول عمر شبکه و پوشش شبکه‌ای آن وابسته است، بنابراین لحاظ نمودن الگوریتم‌های ذخیرة انرژی در طراحی شبکه‌های حسگر با عمر طولانی، امری حیاتی است.  امروزه روش‌های مدیریت پویای توان که به کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر بعد از طراحی و قرارگیری آن‌ها می‌پردازند، از بالاترین اهمیت برخوردار می‌باشند. در سال‌های اخیر برای مدیریت پویای توان، توجه به ابزارهای هوشمند و توانمندی نظیر شبکه‌های عصبی رونق چشم‌گیری یافته است. 
 
یک شبکة عصبی، سیستمی بزرگ متشکل از عناصر پردازشی موازی یا توزیع شده است که در یک توپولوژی گراف به هم متصل شده‌اند. داده‌ها جدا از پردازش ذخیره نمی‌شوند، زیرا داده‌ها فی‌نفسه به هم متصل هستند. شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های ریاضی هستند که قادر به یادگیری نگاشت‌هایی بین ورودی(ها) و خروجی(ها)  از طریق آموزش تحت نظارت بوده یا قادر به دسته‌بندی اطلاعات ورودی به روشی بدون نظارت می‌باشند. که همه این قابلیت‌ها در روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم کاربرد دارند.
 
 ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصر به فرد شبکه‌های عصبی در کاهش ابعاد داده‌های ورودی، رده‌بندی  و پیش‌بینی داده‌های حسگر، انطباق خاصی با ویژگی‌ها و نیازمندی‌های شبکه‌های حسگر بی‌سیم دارد. از این رو شبکه‌های عصبی می‌توانند ابزار مناسبی برای به‌کارگیری در شبکه‌های حسگر بوده و با کاهش نیاز به برقراری ارتباطات بی‌سیم، تاثیر قابل ملاحظه‌ای در کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر و افزایش طول عمر آن‌ها داشته باشند. هدف ما از این تحقیق ارایه روشی بهینه برای کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر با به‌کارگیری قابلیت‌های شبکه‌های عصبی می‌باشد. به منظور دستیابی به ساختاری منسجم و مناسب برای انجام تحقیق، در ادامه این فصل به بیان مهمترین اصول و پاسخ‌گویی به سئوالات اصلی یک تحقیق علمی، پرداخته خواهد شد.
 
 
 
 
فهرست مطالب
 
فصل1 مقدمه 1
1-1. مقدمه 2
1-2. تعریف مساله و سئوالات اصلی تحقیق 3
1-3. فرضیه‌ها 4
1-4. اهداف تحقیق 5
1-5. روش تحقیق 5
1-6. مراحل انجام تحقیق 6
1-7. ساختار پایان‌نامه 6
 
فصل2 مروری بر منابع مطالعاتی 8
2-1. مقدمه 9

2-2. طبقه‌بندی روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر 14

2-2-1. چرخة وظایف 17
2-2-2. روش‌های داده‌گرا 19
2-2-3. روش‌های مبتنی بر قابلیت تحرک 22

2-3. نقش شبکه‌های عصبی در کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر 23

2-3-2. شبکه‌های عصبی در طرح‌های چرخه وظایف 29
2-3-3. شبکه‌های عصبی در کاهش داده 31

2-3-4. شبکه‌های عصبی در شبکه‌های حسگر متحرک 41

2-4. نتیجه‌گیری 43
 

فصل3 نقش شبکه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه 44

3-1. مقدمه 45

3-2. ویژگی‌های مسیریابی در شبکه حسگر بی‌سیم 46

3-3. روش‌های مسیریابی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 48

3-3-1. مسیریابی مسطح 49
3-3-2. مسیریابی مبتنی بر مکان 50

3-3-3. مسیریابی سلسه مراتبی(مبتنی بر خوشه‌بندی) 51

3-3-4. پروتکل خوشه‌بندیLEACH 52
3-3-5. پروتکل خوشه‌بندیLEACH متمرکز 54

3-4. شبکه‌های عصبی در الگوریتم‌های مسیریابی آگاه از انرژی 56

3-4-1. شبکة عصبی انتشار معکوس در کشف مسیر 56
3-4-2. شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی در مسیریابی 57

3-4-3. پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر نقشة خودسازماندهی 60

3-5. پروتکل خوشه‌بندی پیوندگرا وفقی با انرژی پایین 64
3-6. جمع‌بندی 67
 
فصل4 پروتکل جدید پیشنهادی 68
4-1. مقدمه 69

4-2. پروتکل مسیریابی خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده 70

4-3. فرضیات الگوریتم 70
4-4. مرحلة خوشه‌بندی 72
4-4-2. مرحلة اول : خوشه‌بندی با شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی 74
4-4-3. مرحلة دوم : خوشه‌بندی با الگوریتم K-means 82
4-4-4. مرحلة انتخاب سرخوشه 84
4-5. مرحلة انتقال داده 87
4-6. مرحلة خوشه‌بندی مجدد 89
4-7. جمع‌بندی 94
 
فصل5 نتایج شبیه‌سازی و تحلیل آن‌ها 95
5-1. مقدمه 96
5-2. پارامترهای شبیه‌سازی 96
5-2. نتایج شبیه‌‌سازی 98

5-2-1. مقایسة نحوة تشکیل خوشه‌ها در EBCS  با پروتکل LEACH 98

5-2-2. مقایسة کارایی EBCS با پروتکل‌های پیشین از لحاظ طول عمر شبکه 101

5-2-3. ارزیابی تابع هزینه انتخاب  سرخوشه برکارایی EBCS 105

5-2-4. ارزیابی کارایی پروتکلEBCS در افزایش پوشش شبکه‌ای 108

5-3. جمع بندی 112
 
فصل6 جمع‌بندی و پیشنهاد‌ها 114
6-1. مقدمه 115
6-2. یافته‌های تحقیق 117
6-3. نوآوری تحقیق 118
6-4. پیشنهاد‌ها 119
مراجع 121
واژه‌نامه 131
 
 
 
 
فهرست علائم اختصاری
 
میانگین متحرک خودبازگشتی Auto Regressive Moving Average ARMA
واحد دارای بیشترین انطباق Best Matching Unit BMU
شبکة عصبی انتشار معکوس Back Propagation Neural Network BP NN
تشکیل پویای گره Dynamic Node Creation DNC
خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی با نقشه خودسازماندهی Energy Based Clustering Self organizing map EBCS
الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm GA
سیستم موقعیت‌یاب جهانی Global Positioning System GPS
شبکة عصبی هاپفیلد Hopfield Neural Network HNN
شناسه IDentity ID
پروتکل اینترنت Internet Protocol IP
انتساب دادة احتمالی مشترک Joint Probabilistic Data Association JPDA
نقشة خودسازماندهی کوهونن Kohonen Self Organizing Map KSOM
خوشه‌بندی پیوندگرای وفقی با انرژی پایین Low Energy Adaptive Connectionist Clustering
LEA2C
سلسه مراتب خوشه‌بندی وفقی با انرژی پایین Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy
LEACH
LEACH متمرکز Low Energy Adaptive Connectionist Clustering- Centralized LEACH-C
شبکة عصبی با میدان‌های پذیرنده‌ة محلی Localized Receptive Field LRF NN
کنترل دستیابی رسانه Multiple Access Control MAC
نرم‌افزار مطلب MATrix Laboratory MATLAB
تخمین‌زنندة اتصال با الهام از شبکة ‌عصبی Neurally Inspired Contact Estimator NICE
شبکة‌ عصبی Neural Network NN
شبکة عصبی با تابع شعاعی Radial Basis Function Neural Network RBF NN
شبکة‌عصبی‌نقشة‌خودسازماندهی Self Organizing Map Neural Network SOM NN
شبکة حسگر بی‌سیم Wireless Sensor Network WSN
 
 

 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

نظرات  (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی