基于Markov模型低时延数据融合树算法

• 作者: 何洪辉 胡杰 葛磊
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 无线传感网络 时延约束 数据融合 融合时延 Markov模型 能耗
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.21.020

摘要

数据融合技术可节省无线传感网络的资源,但也会增加额外的时延.为此,针对数据传输必须在指定时延约束下完成的特殊场景,提出基于Markov模型低时延数据融合树算法(MLDGT).给出在时延约束下的构建数据融合树问题的形式化表述,此问题已证实为NP问题.引用Markov近似模型寻找次优解,进而获取低时延的数据融合树.通过仿真和比较分析MLDGT算法的有效性.实验结果表明,MLDGT算法能够降低数据融合时延.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡杰	武汉理工大学汽车工程学院	46	235	10.0	13.0
2	何洪辉	河南大学软件学院	5	5	1.0	2.0
3	葛磊	开封大学信息工程学院	14	38	3.0	5.0