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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2022-01-28
公开（公告）日：2022-05-13
公开（公告）号：CN114501576A
主分类号：H04W40/10
分类号：H04W40/10;H04W40/32;H04L45/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法，属于软件定义无线传感网络领域。该方法包括：S1：结合节点位置和时延信息，构建网络节点能耗估算模型，并根据该模型估算所有节点的能耗速率；S2：根据能耗和节点密度空间的相关性，采用动态半径的簇头选择算法，计算出事件区域需要选取的簇头节点数k；同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点；S3：采用基于强化学习的最优路径选择算法，计算传输的最优路径。本发明能有效提高生存周期、均衡网络能耗和提高数据包传输率。
主权项：1.一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：结合节点位置和时延信息，构建网络节点能耗估算模型，并根据该模型估算所有节点的能耗速率；S2：根据能耗和节点密度空间的相关性，采用动态半径的簇头选择算法，计算出事件区域需要选取的簇头节点数k；同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点；S3：采用基于强化学习的最优路径选择算法，计算传输的最优路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法
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