Ứng dụng giải thuật di truyền tối ưu hóa quy luật hợp nhất trong mạng cảm biến phân tán

Bài viết Ứng dụng giải thuật di truyền tối ưu hóa quy luật hợp nhất trong mạng cảm biến phân tán trình bày phương pháp áp dụng giải thuật di truyền để tìm quy luật hợp nhất tối ưu cho hệ thống mạng cảm biến phân tán khi các phép quan sát của các cảm biến trong mạng có tương quan theo phân bố Student-t.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng giải thuật di truyền tối ưu hóa quy luật hợp nhất trong mạng cảm biến phân tán Nguyễn Đức Minh, Phạm Văn Hùng ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TỐI ƯU HÓA QUY LUẬT HỢP NHẤT TRONG MẠNG CẢM BIẾN PHÂN TÁN Nguyễn Đức Minh *, Phạm Văn Hùng + * Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông + Học viện Kỹ thuật Quân sự Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp áp dụng giải quân sự với các ứng dụng giám sát và điều khiển, nhưng thuật di truyền để tìm quy luật hợp nhất tối ưu cho hệ thống ngày nay các ứng dụng của nó đã được phổ biến rộng rãi mạng cảm biến phân tán khi các phép quan sát của các cảm trong các lĩnh vực khoa học kỹ thuật, công nghiệp, chăm biến trong mạng có tương quan theo phân bố Student-t. Mô sóc sức khỏe, nông nghiệp và các ứng dụng dân sự. Ban hình mạng cảm biến phân tán có cấu trúc song song được đầu các cảm biến trong mạng không thực hiện bất kỳ một khảo sát cho thấy các kết quả tương đồng với những nghiên công việc xử lý dữ liệu sơ bộ nào, tất cả các dữ liệu thu cứu trước đó đã khẳng định sự phù hợp của phương pháp thập được đều gửi về trung tâm hợp nhất để thực hiện việc này. Nội dung bài báo cũng đề cập đến việc khảo sát và phát hiện. Một mạng như vậy được gọi là mạng cảm biến đánh giá ảnh hưởng của hệ số tương quan giữa các cảm xử lý tập trung (centralized multi-sensor networks). Trở biến trong mạng tới tốc độ hội tụ của giải thuật GA trong ngại lớn mà chúng ta gặp phải khi thiết kế các mạng cảm một số trường hợp với các giá trị số cụ thể. Kết quả mô biến xử lý tập trung như vậy là hạn chế về băng thông liên phỏng cho thấy xác suất lỗi Pe của toàn hệ thống bị ảnh lạc khi truyền thông tin từ các cảm biến cục bộ tới trung hưởng mạnh bởi mối tương quan giữa các cảm biến. Mối tâm hợp nhất. Có một cách để vượt qua rào cản này là thực tương quan giữa các cảm biến càng lớn thì xác suất lỗi Pe càng lớn và ngược lại. Đặc biệt khi các cảm biến có mối hiện một số xử lý sơ bộ đối với dữ liệu tại mỗi cảm biến tương quan âm thì chất lượng hệ thống được cải thiện rõ cục bộ và sau đó gửi các thông tin đã được cô đọng tới rệt. Khi số cảm biến trong mạng tăng lên thì tốc độ hội tụ trung tâm hợp nhất [27]. Những mạng cảm biến như vậy của thuật toán GA càng chậm đạt tới lời giải tối ưu. Số bậc có những nút mạng thông minh [9] và được gọi là mạng tự do của phân bố Student-t không gây ảnh hưởng nhiều tới cảm biến phân tán (distributed or decentralized sensor chất lượng hệ thống nhưng tốn nhiều thời gian để giải thuật networks). Một mạng như vậy được mô tả trong Hình 1. Ở đạt tới lời giải tối ưu. Hình 1 các hộp vuông biểu diễn các cảm biến, phần bôi đen là bộ phận cảm nhận của các cảm biến còn phần trắng là Từ khóa: Giải thuật di truyền, quy luật hợp nhất, mạng thành phần xử lý dữ liệu. Các phép quan sát được biểu diễn cảm biến phân tán, tương quan, phân bố Student-t. bởi yi, i=1,…,N và các thông tin đã được xử lý sơ bộ được I. GIỚI THIỆU CHUNG gửi tới trung tâm hợp nhất được ký hiệu bởi ui, i=1,…,N. Việc xử lý sơ bộ được thực hiện tại các cảm biến thường là Mạng cảm biến có cấu tạo bao gồm nhiều cảm biến cùng các thao tác nén hoặc lấy mẫu dữ liệu. Do vậy, trung tâm giám sát một không gian chung, thu thập các thông tin và hợp nhất chỉ thu được một phần dữ liệu của các cảm biến gửi các thông tin này về một trung tâm hợp nhất (fusion thu được từ môi trường quan sát, kết quả là sẽ có những sự center). Tại đây, trung tâm hợp nhất sẽ sử dụng các thông mất mát thông tin khi so sánh với trường hợp mạng cảm tin này để phân loại hoặc ước lượng, đánh giá các thông tin biến xử lý tập trung [28]. Mặc dầu vậy, sự mất mát hiệu thu được. Tùy thuộc vào chức năng của trung tâm hợp nhất năng này có thể được giảm thiểu bằng việc xử lý tối ưu các mà bài toán hợp nhất thông tin có thể là bài toán phát hiện, thông tin thu được từ môi trường tại các cảm biến [25]. ví dụ như khi phải đưa ra quyết định lựa chọn giữa các Mạng cảm biến xử lý phân tán có ưu điểm là giảm thiểu trạng thái, hoặc bài toán ước lượng chẳng hạn như khi trung các yêu cầu về băng thông, gia tăng độ tin cậy, điều này tâm hợp nhất phải ước lượng một số đại lượng liên quan khiến cho nó trở nên rất hấp dẫn đối với những nhà thiết kế tới các phép quan sát của các cảm biến [12]. Do giá của các hệ thống cũng như các nhà nghiên cứu [25], [10], [3], [5], cảm biến ngày càng rẻ hơn và những ưu điểm của hệ thống ...